4、深入理解网络技术:从 VXLAN 到 Linux 网络基础

深入理解网络技术:从 VXLAN 到 Linux 网络基础

1. VXLAN 技术概述

VXLAN 是 VLAN 的扩展,它允许网络工程师将二层帧封装到四层 UDP 数据包中。这种技术显著提升了网络的可扩展性,最多可支持 1600 万个逻辑网络,并且能在 IP 网络上实现二层邻接。在 Kubernetes 网络中,VXLAN 被用于创建覆盖网络。

2. 以太网与链路层

以太网详细规定了传输帧的介质规范,如双绞线、同轴电缆、光纤、无线等,甚至还包括一些尚未发明的传输介质。同时,以太网也定义了线路上使用的编码和信令协议。链路层从网络角度涉及多个其他协议,我们仅触及了链路层的表面知识,这些知识是理解 Kubernetes 网络模型中链路层基础所必需的。

3. TCP/IP 各层回顾与 Web 服务器示例

我们已经完成了对 TCP/IP 各层的学习。下面通过一个简单的 Go 语言编写的 Web 服务器示例,来回顾数据在各层的传输过程。

示例代码如下:

package main

import (
    "fmt"
    "net/http"
)

func hello(w http.ResponseWriter, _ *http.Request) {
    fmt.Fprintf(w, "Hello")
}

func main() {
    http.HandleFunc("/", hello)
    http.ListenAndServe("0.0.0.0:8080", nil)
}

客户端请求示例:

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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