OSPF综合实验

最新推荐文章于 2025-06-05 16:53:26 发布
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分类专栏： 实验 文章标签： 深度学习 ospf
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xiaoxiaoxiexies/article/details/120630905
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本文通过一个综合实验详细介绍了OSPF的配置过程，包括area0至area4的配置，MGRE设置，RIP路由的重发布，LSA更新量的减少，特殊区域配置，NAT环境的搭建，以及收敛速度的提升和更新安全措施，最终实现全网可达的目标。

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IP（OSPF综合实验）
weixin_51449792的博客
07-13 500
一、实验 1.R4为ISP，其上只能配置IP地址；R4与其他所有直连设备间使用公有IP 2.R3-R5/6/7为MGRE环境，R3为中心站点 3.整个OSPF环境IP地址自定义 4.所有设备均可访问R4的环回； 5.减少LSA的更新量（优化），加快收敛，保障更新安全 R1的配置命令： R2的配置命令： R3的配置命令： R4的配置命令： R5的配置命令： R6的配置命令： R7的配置命令： R8的配置命令： R9的配置命令： R10的配置命令： R11的配置命令： R12的配置
【ospf的网络类型】BMA、P2P、P2MP、NBMA、Vlink
AZK707的博客
04-05 1万+
一、ospf的网络类型总概括 1.BMA网络类型 2.P2P网络类型 3.P2MP网络类型 4.NBMA网络类型
OSPF优化实验
weixin_63543838的博客
11-20 683
ospf优化
【网络协议详解】——OSPF协议（学习笔记）
热门推荐
HinsCoder的博客
06-03 1万+
开放最短路径优先OSPF（Open Shortest Path First），是为克服RIP的缺点在1989年开发出来的。“开放”表明OSPF协议不是受某一家厂商控制，而是公开发表的。"最短路径优先”是因为使用了Dijkstra提出的最短路径算法SPF。OSPF是一种基于链路状态选路算法的路由协议。链路状态是指本路由器都和哪些路由器相邻，以及相应链路的"代价"（cost）"代价"的意思是费用、距离、时延、带宽等100Mb/s除以链路带宽计算结果小于1的值仍记为1，大于1且有小数的，舍去小数。
改善网络扩展性 加快收敛 -OSPF多区
穷则独善其身 达则兼善天下
03-24 1027
OSPF多区原理与配置一.OSPF多区域1）生成OSPF多区域的原因OSPF的三种通信量2）OSPF的路由器类型3）OSPF区域类型二.链路状态数据库1）链路状态数据库的组成2）链路状态通告（LAS）类型① Type 1 路由器LSA② Type 2 网络LSA③ Type 3 网络汇总LSA④ Type 4 ASBR汇总LSA⑤ Type 5 自治系统外部LSA三.STUB区域及配置1）末梢区域和完全末梢区域2)末梢区域3)完全末梢区域4)末梢区域和完全末梢区域的作用5)配置命令1.R1-R2-
OSPF 综合实验
W111115_的博客
08-09 1170
4.R1 -R2 -R3之间使用MGRE网络，为hub-spoke 网络结构，R1为hub端 ，部署OSPF网络,MGRE修改为BMA网络类型 5.R2-R4之间启用PPP pap 单项认证 ， R3-R4之间启用PPP的chap双向认证 6.area 1 区域不得出现4.5类LSA 7.其他区域优先通过R3访问R1 三个环回接口
ospf综合实验
mbx0715的博客
07-31 906
除了R12有两个环回，其他路由器均有一个环回IP。1、R4为ISP，其上只配置IP地址；2、R3-R5、R6、R7为MGRE环境，R3为中心站点；六、将R5,6,7的DR选取权关闭，只留一个DR选取。5、减少LSA的更新量，加快收敛，保障更新安全；十一、保障更新安全，进入隧道区二临建 区域认证。八、减少LSA的更新量 ，先配汇总路由聚合。五、配置路由协议，转递极端私网路由。4、所有设备均可访问R4的环回；3、用ospf协议配置私网通。七、访问R4环回 ，做NAT。四、配置MG2E隧道，
深度学习之模型压缩三驾马车：基于ResNet18的模型剪枝实战（2）
最新发布
ak47maker的博客
06-05 182
本文针对ResNet18模型剪枝进行了优化改进，主要包含三个方面：1) 将剪枝目标层从底层conv1调整为中间层layer2.0.conv1，减少对基础特征的破坏；2) 采用基于激活值的前向传播方法评估通道重要性，优先剪除低激活通道；3) 改进微调策略，动态解冻关联层并使用更低学习率(0.0001)进行10轮微调。这些优化有效提升了剪枝后模型的稳定性和性能表现，特别是通过中间层剪枝和基于特征贡献的通道选择策略，避免了底层特征破坏带来的连锁反应。
Python实现P-PSO优化算法优化循环神经网络LSTM分类模型项目实战
张陈亚的博客
05-31 979
【摘要】本项目提出一种基于改进粒子群算法(P-PSO)优化LSTM神经网络的分类模型。针对传统LSTM训练中易陷入局部最优等问题，采用带压缩因子的PSO算法优化网络初始参数，提升模型性能。实验使用包含10个特征和2000条样本的数据集，经过数据预处理和探索性分析后，构建P-PSO-LSTM模型。结果表明，优化后的模型在测试集上准确率达95%，F1分数为0.9533，显著优于基准模型。该方法有效解决了LSTM训练过程中的参数敏感问题，为序列分类任务提供了可靠解决方案。完整数据和代码可通过文末方式获取。
NLP学习路线图（二十三）：长短期记忆网络（LSTM）
2501_91516851的博客
06-04 725
长短期记忆网络（LSTM）通过创新的门控机制解决了传统RNN的梯度消失问题。其核心是记忆单元和三个门（遗忘门、输入门、输出门），能够选择性保留长期依赖信息。相比RNN，LSTM的线性信息流使梯度有效传播，门控机制动态调节信息流动。LSTM在文本分类、序列标注、机器翻译等NLP任务中表现优异，并衍生出GRU、双向LSTM等变体。伪代码展示了LSTM单元的基本实现逻辑，包括门控计算和状态更新过程。
深度学习在非线性场景中的核心应用领域及向量/张量数据处理案例，结合工业、金融等领域的实际落地场景分析
mayaohao的博客
06-05 476
‌非线性建模不可替代性‌工业缺陷形态、市场动态、生物信号等复杂模式无法用线性方程描述310‌高维张量处理优势‌图像/点云/频谱等天然高维数据需张量结构存储，深度学习可分层提取非线性特征1112‌激活函数的核心作用‌ReLU/ GELU 等函数赋予模型分层次拟合复杂决策边界的能力38例如晶圆检测中，单个像素缺陷需联合周围100×100区域非线性特征（如纹理渐变、边缘突变）才能准确判定，此时CNN的多层非线性激活远优于线性分类器1011。
深度学习习题2
2301_78450837的博客
06-05 553
4.假设我们拥有一个已完成训练的、用来解决车辆检测问题的深度神经网络模型，训练所用的数据集由汽车和卡车的照片构成，而训练目标是检测出每种车辆的名称（车辆共有10种类型）。造成这一现象的可能原因是什么？A、第一隐藏层对应D，第二隐藏层对应C，第三隐藏层对应B，第四隐藏层对应A。B、第一隐藏层对应A，第二隐藏层对应C，第三隐藏层对应B，第四隐藏层对应D。C、第一隐藏层对应A，第二隐藏层对应B，第三隐藏层对应C，第四隐藏层对应D。D、第一隐藏层对应B，第二隐藏层对应D，第三隐藏层对应C，第四隐藏层对应A。
NLP学习路线图（二十四）：门控循环单元（GRU）
2501_91516851的博客
06-04 695
在自然语言处理（NLP）领域，处理序列数据（如文本、语音、时间序列）是核心任务。传统的前馈神经网络难以有效捕捉序列中的长期依赖关系。循环神经网络（RNN）应运而生，但其存在臭名昭著的梯度消失/爆炸问题，限制了其处理长序列的能力。为了解决这一瓶颈，门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU） 作为一种强大的序列模型变体被提出，它在保持RNN核心思想的同时，显著提升了模型记忆和传递长距离信息的能力。
深度学习中的负采样
2302_76774649的博客
06-04 334
是一种在训练（尤其是在输出类别很多时）中，用来的方法。
深度学习实战110-基于深度学习的工业系统故障诊断技术研究（卷积网络+注意力机制模型）
微学AI的博客
05-30 363
工业系统故障诊断是确保现代工业设备安全稳定运行的关键技术环节。随着工业自动化和智能化水平的不断提高，传统故障诊断方法在应对日益复杂、多变的工业环境时显得力不从心。基于深度学习的故障诊断技术因其强大的特征学习能力和自适应性，已成为当前研究的热点和工业应用的前沿。本文将探讨一种融合卷积神经网络(CNN)和注意力机制的深度学习模型，用于工业系统故障诊断，包括项目背景、系统架构、技术原理、数据样例以及相关代码实现。
强化学习-深度学习和强化学习领域
高效匠人
06-02 777
摘要： SFT（监督式微调）和GRPO（梯度策略优化）是深度学习中两种不同的训练方法。SFT依赖标注数据，简单高效但泛化能力有限，适用于规则明确的任务（如内容过滤）。GRPO通过强化学习优化策略，能动态适应复杂目标（如反欺诈），但训练不稳定且成本高。两者核心差异在于数据需求、灵活性和计算成本。实际应用中，SFT适合快速部署静态任务，GRPO适用于动态风险场景，混合方案（如SFT+GRPO）能结合优势。总结：SFT提供基础保障，GRPO实现精细优化，互补性显著。
卷积神经网络(CNN)完全指南：从原理到实战
2501_91537435的博客
06-01 1398
卷积神经网络(CNN)完全指南：从原理到实战
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