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電子發(fā)燒友網(wǎng)>通信網(wǎng)絡(luò)>深度解析MPLS網(wǎng)絡(luò)模型及結(jié)構(gòu)

深度解析MPLS網(wǎng)絡(luò)模型及結(jié)構(gòu)

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2017-10-10 11:15:244

MPLS基本原理及MPLS VPN邏輯網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞姆椒ń榻B

通過研究在建設(shè)運營數(shù)據(jù)網(wǎng)過程中,利用BGP Communitv屬性結(jié)合條件路由過濾技術(shù)實現(xiàn)路由控制的過程,提出了在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境以及其它可用技術(shù)受限制的條件下實現(xiàn)MPLS VPN邏輯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的一種
2017-11-16 15:32:2910

一種具有無標(biāo)度的核心-邊緣結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)演化模型

核心邊緣結(jié)構(gòu)是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中一種重要且常見的簇團(tuán)結(jié)構(gòu),相關(guān)研究一直較少。為了研究復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)核心邊緣結(jié)構(gòu)的相關(guān)特性,分析了隨機塊模型結(jié)構(gòu),并在此基礎(chǔ)上提出了一種具有無標(biāo)度特性的核心邊緣結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)演化模型
2017-11-22 15:05:110

基于深度學(xué)習(xí)的多尺幅深度網(wǎng)絡(luò)監(jiān)督模型

針對場景標(biāo)注中如何產(chǎn)生良好的內(nèi)部視覺信息表達(dá)和有效利用上下文語義信息兩個至關(guān)重要的問題,提出一種基于深度學(xué)習(xí)的多尺度深度網(wǎng)絡(luò)監(jiān)督模型。與傳統(tǒng)多尺度方法不同,模型主要由兩個深度卷積網(wǎng)絡(luò)組成:首先網(wǎng)絡(luò)
2017-11-28 14:22:100

基于SDAE的深度網(wǎng)絡(luò)模型

重構(gòu)和原始輸入的較大差別,這使得網(wǎng)絡(luò)無論在準(zhǔn)確率還是學(xué)習(xí)效率上都無法得到進(jìn)一步提升。針對以上問題,提出一種基于稀疏降噪自編碼器( SDAE)的深度網(wǎng)絡(luò)模型,其核心是稀疏降噪自編碼器對數(shù)據(jù)的特征提取。首先,訓(xùn)練稀疏降噪自編碼;
2017-11-28 17:19:268

深度網(wǎng)絡(luò)模型壓縮綜述

深度網(wǎng)絡(luò)近年在計算機視覺任務(wù)上不斷刷新傳統(tǒng)模型的性能,已逐漸成為研究熱點.深度模型盡管性能強大。然而由于參數(shù)數(shù)量龐大、存儲和計算代價高,依然難以部署在受限的硬件平臺上(如移動設(shè)備).模型的參數(shù)一定
2017-12-19 16:39:301

tensorflow 訓(xùn)練模型之目標(biāo)檢測入門知識與案例解析

目標(biāo)檢測是深度學(xué)習(xí)的入門必備技巧,TensorFlow Object Detection API的ssd_mobilenet_v1模型解析,這里記錄下如何完整跑通數(shù)據(jù)準(zhǔn)備到模型使用的整個過程,相信
2017-12-27 13:43:3916477

開源神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖片上色技術(shù)解析 解密深度學(xué)習(xí)自動上色

如何利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)給圖片自動上色,本文介紹了開源神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖片上色技術(shù),解析深度學(xué)習(xí)會自動上色的核心技術(shù),并且?guī)酌腌娋蛯崿F(xiàn)PS幾個月的效果
2018-01-10 13:21:5211397

一圖深度解析IoT領(lǐng)域4大“戰(zhàn)役”

深度解析IoT領(lǐng)域4大“戰(zhàn)役”
2018-01-22 10:25:314556

一種氣隙磁場與電磁力的解析計算模型

爪極發(fā)電機因其特殊的轉(zhuǎn)子結(jié)構(gòu)導(dǎo)致磁場空間分布復(fù)雜,通常需要建立三維有限元模型對其進(jìn)行計算分析。而三維有限元方法計算費時,且不便于分析發(fā)電機結(jié)構(gòu)及電磁參數(shù)對磁場和電磁力的影響,因此提出一種氣隙磁場
2018-02-10 10:02:162

概率模型的大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)方法

隨著萬維網(wǎng)和在線社交網(wǎng)站的發(fā)展,規(guī)模大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、動態(tài)性強的大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用而生.發(fā)現(xiàn)這些網(wǎng)絡(luò)的潛在結(jié)構(gòu),是分析和理解網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的基本途徑.概率模型以其靈活的建模和解釋能力、堅實的理論框架成為各領(lǐng)域研究
2018-02-12 10:48:181

一種新的目標(biāo)分類特征深度學(xué)習(xí)模型

受限和高識別率要求,提取圖像的局部方向梯度直方圖( HOG)特征,構(gòu)建稀疏自編碼器棧對HOG特征進(jìn)行深層次編碼,設(shè)計Softmax多分類器對所抽取的特征進(jìn)行分類。在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型學(xué)習(xí)過程中,引入最小化各層結(jié)構(gòu)風(fēng)險和微調(diào)全網(wǎng)
2018-03-20 17:30:420

深度神經(jīng)決策樹:深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和樹模型結(jié)合的新模型

近日,來自愛丁堡大學(xué)的研究人員提出了一種結(jié)合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和樹模型的新型模型——深度神經(jīng)決策樹(Deep Neural Decision Trees, DNDT)。
2018-08-19 09:14:4411857

MPLS還存在哪些限制 SD-WAN能否解決MPLS限制

有一家提供商能夠在全球范圍內(nèi)提供端到端的MPLS服務(wù)。全球MPLS網(wǎng)絡(luò)需要一系列服務(wù)提供商拼湊在一起。在解決問題的過程中,這可能會導(dǎo)致可維護(hù)性問題,并且使提供網(wǎng)絡(luò)冗余的工作變得復(fù)雜。
2018-11-03 05:07:005145

快速了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)的教程資料免費下載

本文檔的詳細(xì)介紹的是快速了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)的教程資料免費下載主要內(nèi)容包括了:機器學(xué)習(xí)概述,線性模型,前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化與正則化,記憶與注意力機制,無監(jiān)督學(xué)習(xí),概率圖模型,玻爾茲曼機,深度信念網(wǎng)絡(luò),深度生成模型,深度強化學(xué)習(xí)
2019-02-11 08:00:0025

如何基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計一個端到端的自動駕駛模型?

如何基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計一個端到端的自動駕駛模型?如何設(shè)計一個基于增強學(xué)習(xí)的自動駕駛決策系統(tǒng)?
2019-04-29 16:44:054404

深度學(xué)習(xí)模型壓縮與加速綜述

成為了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界都重點關(guān)注的研究領(lǐng)域之一。本文主要介紹深度學(xué)習(xí)模型壓縮和加速算法的三個方向,分別為加速網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計、模型裁剪與稀疏化、量化加速。
2019-06-08 17:26:004836

回顧3年來的所有主流深度學(xué)習(xí)CTR模型

微軟于2016年提出的Deep Crossing可以說是深度學(xué)習(xí)CTR模型的最典型和基礎(chǔ)性的模型。如圖2的模型結(jié)構(gòu)圖所示,它涵蓋了深度CTR模型最典型的要素,即通過加入embedding層將稀疏特征轉(zhuǎn)化為低維稠密特征,用stacking layer
2019-07-18 14:33:165870

基于多孔卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像深度估計模型

針對在傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)方法下單幅圖像深度估計效果差、深度值獲取不準(zhǔn)確的問題,提出了一種基于多孔卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ACNN)的深度估計模型。首先,利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)逐層提取原始圖像的特征圖;其次,利用
2020-09-29 16:20:005

基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)化剪枝算法

  現(xiàn)有結(jié)構(gòu)化剪枝算法通常運用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)的一階或者零階信息對通道進(jìn)行剪枝,為利用二階信息加快DNN網(wǎng)絡(luò)模型收斂速度,借鑒HAWQ算法思想提岀一種新的結(jié)構(gòu)化剪枝算法。采用冪迭代法得到經(jīng)過
2021-03-10 16:41:022

一種改進(jìn)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索方法

為提升網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的尋優(yōu)能力,提岀一種改進(jìn)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索方法。針對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)間距難以度量的問題,結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索方案,設(shè)計基于圖的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)間距度量方式。對少量步數(shù)訓(xùn)練和充分訓(xùn)練
2021-03-16 14:05:463

結(jié)合雙目圖像的深度信息跨層次特征的語義分割模型

為改善單目圖像語義分割網(wǎng)絡(luò)對圖像深度變化區(qū)域的分割效果,提出一種結(jié)合雙目圖像的深度信息和跨層次特征進(jìn)行互補應(yīng)用的語義分割模型。在不改變已有單目孿生網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的前提下,利用該模型分別提取雙目左、右輸入
2021-03-19 14:35:2420

綜述深度學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用及發(fā)展

深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)和人工智能研究的最新趨勢,作為一個十余年來快速發(fā)展的嶄新領(lǐng)域,越來越受到研究者的關(guān)注。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)模型深度學(xué)習(xí)模型中最重要的一種經(jīng)典結(jié)構(gòu),其性能在近年來深度學(xué)習(xí)任務(wù)
2021-04-02 15:29:0420

結(jié)構(gòu)化區(qū)域全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)模型

現(xiàn)有的深度學(xué)習(xí)模型很難滿足高速檢測的實時性,針對性地提岀了一種結(jié)構(gòu)化區(qū)域全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SR-rCN)。為了滿足高速綜合巡檢車實時檢測的要求,考慮到軌道圖像中鋼軌、扣件、軌道板等設(shè)施位置相對固定
2021-04-07 14:00:123

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的壓縮和優(yōu)化綜述

近年來,隨著深度學(xué)習(xí)的飛速發(fā)展,深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)受到了越來越多的關(guān)注,在許多應(yīng)用領(lǐng)域取得了顯著效果。通常,在較高的計算量下,深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力隨著網(wǎng)絡(luò)深度的増加而不斷提高,因此深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在大型
2021-04-12 10:26:5920

基于預(yù)訓(xùn)練模型和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)模型

作為模型的初始化詞向量。但是,隨機詞向量存在不具備語乂和語法信息的缺點;預(yù)訓(xùn)練詞向量存在¨一詞-乂”的缺點,無法為模型提供具備上下文依賴的詞向量。針對該問題,提岀了一種基于預(yù)訓(xùn)練模型BERT和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)
2021-04-20 14:29:0619

深度分析RNN的模型結(jié)構(gòu),優(yōu)缺點以及RNN模型的幾種應(yīng)用

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)的載體,而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中,最經(jīng)典非RNN模型所屬,盡管它不完美,但它具有學(xué)習(xí)歷史信息的能力。后面不管是encode-decode 框架,還是注意力模型,以及自注意力模型,以及更加
2021-05-13 10:47:4622437

改進(jìn)的多尺度深度網(wǎng)絡(luò)手勢識別模型

基于傳統(tǒng)的淺層學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)由于過度依賴于人工選擇手勢特征,因此不能實時適應(yīng)復(fù)雜多變的自然場景。在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的基礎(chǔ)上,提岀了一種改進(jìn)的多尺度深度網(wǎng)絡(luò)手勢識別模型,該模型能夠利用卷積層自動學(xué)習(xí)手勢特征
2021-05-29 14:44:108

融合網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和節(jié)點屬性的鏈接預(yù)測模型

融合網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和節(jié)點屬性的鏈接預(yù)測模型
2021-06-09 11:41:3529

golang的調(diào)度模型-GPM 模型的源碼結(jié)構(gòu)

【導(dǎo)讀】GMP 模型是讓 go 語言輕量快速高效的重要調(diào)度模型,本文從 GMP 源碼出發(fā)直觀地解析了這一模型。 這篇文章就來看看 golang 的調(diào)度模型-GPM 模型的源碼結(jié)構(gòu)。 Go 版本
2021-07-06 11:55:041876

什么是MPLS MPLS中有哪些基本概念名詞

可以支持多種網(wǎng)絡(luò)層層面上的協(xié)議,還可以兼容第二層的多種數(shù)據(jù)鏈路層技術(shù)。 MPLS是利用標(biāo)記(label)進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)的。當(dāng)分組進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)時,要為其分配固定長度的短的標(biāo)記,并將標(biāo)記與分組封裝在一起,在整個轉(zhuǎn)發(fā)過程中,交換節(jié)點僅根據(jù)標(biāo)記進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)。 MPLS 獨立于第二和第三層協(xié)議,諸如AT
2021-08-05 15:07:565204

IP百科知識之SR-MPLS

SR-MPLS(SegmentRouting MPLS,基于MPLS轉(zhuǎn)發(fā)平面的段路由)是基于源路由理念設(shè)計的在網(wǎng)絡(luò)上轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)包的一種協(xié)議。SR-MPLS的核心思想是將報文轉(zhuǎn)發(fā)路徑切割成不同的段,再為
2021-09-13 09:32:424582

MPLS多協(xié)議標(biāo)簽交換技術(shù)解析

基于MPLS方式組建VPN網(wǎng)絡(luò)時,所需設(shè)備是路由器,可以利用網(wǎng)絡(luò)上已有的路由器升級,也可以新建,在全網(wǎng)各路由器配置 MPLS,各接入點的路由器配置成MPLS VPN PE( 邊界) Router,其余路由器配置成MPLS VPN P( 核心) Router 。
2022-10-24 11:49:39975

從標(biāo)簽入手了解什么是MPLS

MPLS(多協(xié)議標(biāo)簽交換) 顧名思義,它不考慮協(xié)議(多協(xié)議),使用標(biāo)簽(標(biāo)簽交換)在網(wǎng)絡(luò)中移動數(shù)據(jù)包。多年來,MPLS 一直是網(wǎng)絡(luò)運營商確保實時應(yīng)用程序可靠連接的首選技術(shù)。 MPLS 通過將標(biāo)簽
2023-01-16 17:48:312303

MPLS技術(shù)的基礎(chǔ)知識

MPLS(多協(xié)議標(biāo)簽交換) 顧名思義,它不考慮協(xié)議(多協(xié)議),使用標(biāo)簽(標(biāo)簽交換)在網(wǎng)絡(luò)中移動數(shù)據(jù)包。多年來,MPLS 一直是網(wǎng)絡(luò)運營商確保實時應(yīng)用程序可靠連接的首選技術(shù)。
2023-02-06 16:52:321113

MPLS VPN是什么?

MPLS VPN網(wǎng)絡(luò),也稱為MPLS BGP VPN網(wǎng)絡(luò),是由運營商搭建并提供給企業(yè)購買的虛擬專用網(wǎng)(Virtual Private Network),以實現(xiàn)用戶網(wǎng)絡(luò)之間的路由傳遞、數(shù)據(jù)互通等。MPLS VPN是VPN中的一種(IPSec VPN、SSL VPN)
2023-02-15 14:17:2116330

MPLS專線:為企業(yè)構(gòu)建安全、快速、高質(zhì)量的網(wǎng)絡(luò)

MPLS(Multiprotocol Label Switching)專線是一種基于標(biāo)簽的高速數(shù)據(jù)傳輸技術(shù),可以為企業(yè)提供穩(wěn)定可靠的網(wǎng)絡(luò)解決方案。以下是有關(guān)MPLS專線的文章。 MPLS專線是一種
2023-03-09 13:53:261022

最強科普!深度解析華為云盤古大模型

搭檔完成復(fù)雜任務(wù) 預(yù)測臺風(fēng)路徑降低災(zāi)害損失 幫助縮短藥物研發(fā)周期 …… 此次發(fā)布有諸多新升級 更為客戶提供了“開箱即用”的模型服務(wù) 簡直就是一個AI大禮包! 一支視頻為你深度解析盤古大模型硬實力! 你想了解的都在這兒 原文標(biāo)題:最強科普!深度解析華為云盤古
2023-07-14 15:20:031334

模型部署框架FastLLM實現(xiàn)細(xì)節(jié)解析

接著 大模型部署框架 FastLLM 簡要解析 這篇文章首先梳理了一下FastLLM的調(diào)用鏈和關(guān)鍵的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),然后解析了 FastLLM 的一些實現(xiàn)細(xì)節(jié)和CPU/GPU后端實現(xiàn)采用的優(yōu)化技巧。
2023-07-27 10:48:27734

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型原理 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型原理 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),是在圖像、語音、文本和視頻等方面的任務(wù)中最有效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一。它的總體思想是使用在輸入數(shù)據(jù)之上的一系列過濾器來捕捉
2023-08-21 16:41:58603

網(wǎng)絡(luò)模型的七層結(jié)構(gòu)和五層結(jié)構(gòu)

七層模型 這個 ISO 層網(wǎng)絡(luò)模型各層的名字、主要功能對應(yīng)的典型設(shè)備和傳輸單位如下圖: 這個七層網(wǎng)絡(luò)模型在數(shù)據(jù)的傳輸過程中還會對數(shù)據(jù)進(jìn)行封裝,如下圖: ISO 層網(wǎng)絡(luò)模型中,當(dāng)一臺主需要傳送用戶
2023-10-08 16:39:37661

深度學(xué)習(xí)YOLOv3 模型設(shè)計的基本思想

在檢測任務(wù)中,將圖中C0后面的平均池化、全連接層和Softmax去掉,保留從輸入到C0部分的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),作為檢測模型的基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),也稱為骨干網(wǎng)絡(luò) YOLOv3模型會在骨干網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上,再添加檢測相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)模塊
2023-10-17 10:32:24110

MPLS和互聯(lián)網(wǎng)專線是什么?

MPLS專線和互聯(lián)網(wǎng)專線是企業(yè)網(wǎng)絡(luò)連接的常見方式。MPLS專線基于多協(xié)議標(biāo)簽交換(MPLS)該技術(shù)利用專線連接兩個或多個分支機構(gòu),提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)傳輸服務(wù)?;ヂ?lián)網(wǎng)專線是基于公共知識產(chǎn)權(quán)基礎(chǔ)設(shè)施的連接
2023-11-28 16:00:09336

MPLS-L3vpn 配置網(wǎng)絡(luò)技術(shù)介紹

電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《MPLS-L3vpn 配置網(wǎng)絡(luò)技術(shù)介紹.docx》資料免費下載
2023-12-08 09:14:220

什么是MPLS?有何特點?與SD-WAN有何區(qū)別?

什么是MPLS?有何特點?與SD-WAN有何區(qū)別? MPLS是多協(xié)議標(biāo)簽交換的縮寫,是一種網(wǎng)絡(luò)傳輸協(xié)議。它被設(shè)計用于提高數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)的速度和效率,同時提供彈性和可靠性。MPLS通過為數(shù)據(jù)包分配標(biāo)簽并在網(wǎng)絡(luò)
2023-12-27 14:09:16276

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