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我也要
静态路由
首先我们使用ENSP搭建一个拓扑图
标记好各个连接点之间的IP
然后开启设备开始配置IP
把路由器R1与路由器R2配置完成后
我们需要用到一条命令 Dis ip interface bfief（查看当前接口状态）
这时候我们看到 g0/0/0与g0/0/1 配置的IP如拓扑图一样，切属于UP状态
这时候我们运用路由器的工作原理 下一跳
运用命令ip route-static+我们需要连接的PC机的IP网关+下一跳入口
同时配置R1与R2
最后我们配置PC机的网络
Ping一下和我们传输数据的PC机网IP或网关
有数据回拨，说明我们就成功了
静态路由配置
（2）：iproute目的网络目的网络子网掩码下一跳接口IP。（1）：iproute目的网络目的网络子网掩码送出接口。注意：静态路需要通告远程网络，直连网络不需要通告。此图为要在R1路由器配置静态路由的角度出发。一、在R1上配置静态路由。二、在R3上配置静态路由。三、在R2上配置静态路由。
静态路由介绍
简单介绍了静态路由与动态路由的优缺点，主要对静态路由的配置进行说明。
SAP FI实战入门：从借贷法则到F-02记账，新手必懂的会计凭证操作
本文详细介绍了SAP FI模块中借贷记账法的核心逻辑及F-02凭证录入的全流程操作。通过实例解析借贷方向规则、科目编码设置及金额镜像原则，帮助新手快速掌握会计凭证操作技巧。同时提供了FS10N余额查询和常见错误排查方法，助力用户高效完成SAP财务记账任务。
【学习整理】静态路由如何配置
【学习整理】静态路由如何配置
重访时间与覆盖分析的stk操作
1.打开stk 2.创建一个新的场景，命名为Test，选择地球为场景星球，若为金星，可在Central Body里选择Venus（金星自转周期慢，自转周期243天，卫星轨道变化不明显）（其中start stop时间可设置长一些） 3.插入一个AreaTarget或者place，以AreaTarget为例 选择Pattern，Add三个点（用法可见前面的博客，有时候编程的代码也可以帮助理解stk的操作） 4.插入Satellite，选择Orbit Wizard（若想设置卫星的六根数也可
YOLOv8改进 | 融合篇，YOLOv8改进主干网络为MobileNetV3+CA注意机制+添加小目标检测层(全网独家首发，实现极限涨点)
小目标检测难点众多，导致很多算法对小目标的检测效果远不如大中型目标。影响算法性能的主要原因如下:第一，小目标分辨率低、信息量不足，导致神经网络提取到的有效特征较少。第二，小目标在图像中所占的区域较小，易受背景干扰，这对算法的定位性能要求较高。第三，小物体标注困难，训练数据有限，导致模型泛化能力差。例如多尺度学习、无锚机制和生成对抗学习等方法，都能提高小目标检测的准确性和鲁棒性。为了改善小目标漏检现象严重的问题，我在 YOLOv8 中增加了 P2 检测头，相当于有四个检测头，使网络能检测到更小的目标。
ensp删除静态路由命令_eNSP的静态路由配置2（实验）
虚拟机：eNSP实验名称：静态路由器的配置拓扑图展示：1.将拓扑图中的设备启动2.当机器的节点由红变绿后，给pc端配置ip和网关（注意一定要点击应用按钮）pc1pc2pc3pc43.给路由器每个端口配置ip对路由器端口进行ip配置的语句如下：<Huawei>system-view[Huawei]int g 0/0/0（这是缩写）[Huawei-GigabitEthernet0/0/0]...
国科大作业考试资料《人工智能原理与算法》2024新编-第三次作业整理
1. 你的目标是让机器人走出迷宫。机器人面朝北，开始位置在迷宫中间。你可以让机器人转向面朝东、南、西或北。你可以让机器人向前走一段距离，在撞墙之前它会停步。 （1）将问题形式化。状态空间有多大？ （2）在迷宫中游走，在两条路或更多路交叉的路口可以转弯。重新形式化这个问题。现在状态空间有多大？ （3）从迷宫的任一点出发，我们可以朝四个方向中的任一方向前进直到可以转弯的地方，而且我们只需要这样做。重新对这个问题进行形式化。我们需要记录机器人的方向吗？ 2. 传教士和野人问题
ensp 静态路由配置详细命令
** eNSP基础篇 ** 一、静态路由配置 画出拓扑图，并标注出划分的地址和相关信息。例如： · 路由器相关配置 R1： Huawei>system-view （进入系统视图） [Huawei]interface GigabitEthernet 0/0/0（进入0/0/0接口） [Huawei-GigabitEthernet0/0/0]ip address 192.168.1.1 24（给接口配上对应 的IP地址） [Huawei-GigabitEthernet0/0/0]quit (退出0/0
UNet改进（12）：融合小波变换与注意力机制的图像分割新方法
本文提出了一种改进的WaveletAttentionUNet架构，通过结合小波变换和注意力机制来增强传统UNet的多尺度特征提取能力。该网络使用分组卷积模拟小波分解，将输入通道扩展为4个子带（LL、LH、HL、HH），并通过通道注意力机制自适应加权各子带特征。网络保留了UNet的编码器-解码器结构，在关键位置集成了WaveletAttention模块。实验证明该方法在医学图像分割等任务中能更好地保持边缘细节和复杂纹理特征，同时保持计算效率。
SAP 采购申请、采购订单的审批策略
采购申请、采购订单的审批策略 采购申请审批 PR审批可以分为：含分类、无分类 1、无分类PR审批： A、后台配置： 设置批准代码（批准代码可以设置多级审批）： 发布批准标识使用系统已有的 “2 询价/采购订单”： 新建采购申请审批策略Z1（仅设置1级审批，一共可以设置8级审......
Linux下静态路由配置命令
linux下静态路由修改命令 方法一： 添加路由 route add -net 192.168.1.0/24 gw 192.168.1.1 route add -host 192.168.1.8 dev 192.168.1.1 删除路由 route del -net 192.168.0.0/24 gw 192.168.0.1 add 增加路由 del 删除路由 -net 设置到某个网段的路由 -host 设置到某台主机的路由 gw 出口网关 IP地址 dev 出口网关 物理设备名 增加默认路由 route
LSTM在DNA序列分析中的应用：生物信息学的探索
长短期记忆网络（LSTM）是循环神经网络（RNN）的一个变种，旨在解决RNN在长序列数据中出现的梯度消失和梯度爆炸问题。LSTM通过引入“记忆单元”和三个门（输入门、遗忘门和输出门）来有效捕捉长距离依赖关系。这使得LSTM在处理DNA序列等时间序列数据时具有优势。LSTM在DNA序列分析中展现了强大的能力，能够捕捉复杂的序列特征，并提供高效的解决方案。本文从LSTM的基本原理、DNA序列特性、模型构建、训练过程到实际应用进行了详细阐述。
静态路由命令配置
前话之前发表了相关路由协议简单配置命令，RIP、OSPF等都是动态路由协议。 这次我简单写一下静态理由简单配置命令，的确很简单一行命令就可以了。静态路由介绍 静态路由是指由用户或网络管理员手工配置的路由信息。当网络的拓扑结构或链路的状态发生变化时，网络管理员需要手工去修改路由表中相关的静态路由信息。静态路由信息在缺省情况下是私有的，不会传递给其他的路由器。当然，网管员也可以通过对路由器进行设置
Vue - 解决报错 Error: Cannot find module ‘XXX\@vue\cli-service\bin\vue-cli-service.js‘（vue项目编译运行出错，启动失败）
vue报错，Error: Cannot find module ‘@vue\cli-service\bin\vue-cli-service.js‘，vue2项目启动报错，vue3项目运行出错，vue执行npm run serve报错，找不到@vue/cli-service模块，vue项目关于：Error: Cannot find module ‘D:\@vue\cli-service\bin\vue-cli-service.js‘的解决方案，vue项目跑不起来了，Vue项目报错，跑项目报错Cannot fi
ssm框架搭建
这个是一个在idea上成功跑起来的ssm框架项目，保存在这里方便以后使用直接下载
路由器的静态路由配置命令
》路由器的静态路由配置 #静态路由的应用实例 在网络设计中，静态路由广泛得应用与点到点的网络连接，在这种静态路由指定数据分组的传输路径和设置路由器的缺省路由。 #静态路由的配置方法与步骤 在全局配置模式下，使用”ip route”命令配置静态路由，使用”noip route”命令删除静态路由配置。 命令格式
霍尼韦尔SoftMaster使用说明
霍尼韦尔SoftMaster使用说明
静态路由命令及配置【华为】
静态路由由网络管理员手动配置，配置方便，对系统要求低，适用于拓扑结构简单并且稳定的小型网络。 缺点是不能自动适应网络拓扑的变化，需要人工干预。
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
VB摄像头监控
该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等，可在创建的窗口进行控制
静态路由概念及配置命令
静态路由 静态路由（英语：Static routing），一种路由的方式，路由项（routing entry）由手动配置，而非动态决定。与动态路由不同，静态路由是固定的，不会改变，即使网络状况已经改变或是重新被组态。一般来说，静态路由是由网络管理员逐项加入路由表。 优点 使用静态路由的另一个好处是网络安全保密性高。动态路由因为需要路由器之间频繁地交换各自的路由表，而对路由表的分析可以揭示网络的拓扑...
静态路由和默认路由的原理与基础配置命令
静态路由原理与配置一、路由概述1、路由 ：从源主机到目标主机的转发过程2、路由器的工作原理（1）、根据路由表转发数据（2）、路由表的形成（3）、静态路由（4）、默认路由二、路由器转发数据包的封装过程三、交换与路由对比1、路由工作在网络层2、交换工作在数据链路层四、静态路由和默认路由的配置：（一）、思科的命令1.静态路由配置命令如下:2. 配置默认路由（二）、华为的命令默认路由静态路由查看路由表查看网口状态的命令 一、路由概述 1、路由 ：从源主机到目标主机的转发过程 2、路由器的工作原理 （1）、根据路由
路由器与静态路由配置命令（基础）
路由器（CISCO）有以下命令模式：用户模式、特许模式、全局模式、局部设置模式和RXBOOT模式、SETUP模式。简单地说，路由器的主要工作就是为经过路由器的每个数据帧寻找一条最佳传输路径，并将该数据有效地传送到目的站点。由此可见，选择最佳路径策略或叫选择最佳路由算法是路由器的关键所在。
计算机静态路由命令,华为计算机路由器静态路由配置命令.doc
华为路由器静态路由配置命令4.6.1 ip route配置或删除静态路由。[ no ] ip route ip-address { mask | mask-length } { interfacce-name | gateway-address } [ preference preference-value ] [ reject | blackhole ]【参数说明】ip-address和mask...
静态路由_静态路由的配置命令
用户需求：某学校网络拓扑图如图所示，要求配置静态路由，实现计算机PC1、PC2和PC3互通。直连路由直连路由出现在路由表的条件 (1)接口为“up/up”状态。 (2)接口已经完成了IP地址的配置。直连路由的检查静态路由是指由网络管理员手工配置的路由信息，用于定义去往目的网络的明确路径。静态路由的类型 标准静态路由 默认静态路由 汇总静态...
eNSP静态路由配置详细命令
eNSP基础篇--静态路由配置
路由器的基础配置全解析：静态&动态路由 + 华为 ENSP 命令大全
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