你好，这里是网络技术联盟站。平时经常听到网络拓扑这个名词哈，本文瑞哥带大家详细了解一下网络拓扑，包括网络拓扑的几大类型。什么网络拓扑？...网络拓扑是节点和链路在特定机制和方案中的排列，换句话说，网络拓扑是如何安排在网络中的设备之间进行通信的网络组件，以减少错误、产生更高的带宽速度、保护网络等。...网络拓扑有两种主要类型：物理网络拓扑： 物理拓扑是实际布线和连接布局（物理信号传输介质）逻辑网络拓扑： 逻辑拓扑是网络设备的虚拟布局，数据在设备之间通过网络传输的方式，与设备的物理连接无关。...环形拓扑是半双工的，因此一次只能向一个方向发送数据，并且数据将通过每个网络节点到达其目标设备。在环形拓扑中，拥有令牌的节点是唯一能够传输数据的节点，从而降低了发生冲突的可能性。...图片环形拓扑优点配置简单管理简单，在拓扑中添加或删除设备只需要更改两条链路流量是单向的，数据传输是比较快环形拓扑具有成本效益，安装成本相对较低环形拓扑缺点一个故障节点将导致整个网络瘫痪添加或删除计算机会干扰网络活动每条消息都要经过环形路径
具体实现方案如下： resource-exporter 是部署在每个节点上的 DaemonSet，负责节点的拓扑信息采集，并将节点信息写入 CR 中（Numatopology）。...5.5. worker 设计 cassini-worker是一个较为复杂的组件，作为 DaemonSet 在每个节点上运行。它的职责分两部分： 采集节点上的拓扑资源。 执行调度器的拓扑调度结果。...拓扑调度结果执行 拓扑调度结果执行是通过周期性地 reconcile 来完成制定容器的拓扑分配。...执行拓扑分配 根据 cassini_cpu_manager_state文件，调用容器运行时接口，完成最终的容器核心绑定工作。 6. 优化结果 根据上述精细化调度方案，我们对一些线上的任务进行了测试。...经过优化后，资源得到更合理地利用，原有测试任务的训练速度能提升至原来的 3 倍，CPU 抢占的驱逐率大大降低至物理机水平。
但是，拓扑空间的结构比加法、乘法和距离的思想更加基本。事实上，这些数字所在的空间是拓扑空间的一个特定情况，也就是说，实数实际上是拓扑空间的一个特殊情况。 拓扑空间上的结构称为空间拓扑。...当然，你不必完全理解此定义，只需记住拓扑及其内部的“开集”可以确定空间的结构。同样重要的是，使一个拓扑空间与另一个拓扑空间区分开的，是我们选择放入该空间拓扑中的集合。...如果你感兴趣的话，以下是拓扑更加正式的定义。 拓扑空间定义 拓扑空间（X，τ）的数学对象集合是 X，空间拓扑是 τ，τ 包含 X 的一系列子集，满足下列条件： 1. X 和空集包含在 τ 中。...其他的拓扑对象 到目前为止，我们仅讨论了可以在3维中可视化的拓扑空间，但拓扑的一个优势是，它允许我们使用同样的方法轻松地描述4、5或更高维中存在的对象。 此类拓扑结构中经常出场的是克莱因瓶： ?...在拓扑数据分析中，数据的结构将会进行拓扑处理。我们知道，拓扑属性是在不改变其拓扑性质的变换过程中保持不变的属性。
拓扑（Topology）是研究几何图形或空间在连续改变形状后还能保持不变的一些性质的一个学科。...概念解释 注意：以下内容大部分来自知乎：硬核科普：什么是拓扑？ 即使这两个对象在几何形状上有所不同，但它们在拓扑上完全等价。...拓扑的应用 一种思想 拓扑是一个思想，在网络中，拓扑形象地描述了网络的安排和配置，包括各种结点和结点的相互关系。...一是几何信息，另一是拓扑信息。 几何信息 几何信息是指一个物体在三维欧氏空间中的位置信息。它们反映物体的大小和位置，例如顶点的坐标值、曲面数学表达式中的具体系数等。...参考 拓扑是什么概念？ 硬核科普：什么是拓扑？ 百度百科：拓扑 代数拓扑\集合拓扑\代数拓扑\拓扑关系\拓扑结构_笔记 名词解释：拓扑结构 终于知道几何信息和拓扑信息
基于这些特征，在选择优化算法时，Adam 往往是「当仁不让」。...尽管有着这样那样的问题，Adam 依然被认为是优化算法中的「王者」。...我的意思是，Adam 真的是最好的优化算法吗？在一个如此「年轻」的领域中，几年前就实现最佳深度学习优化的可能性又有多大呢？对 Adam 的惊人性能是否存在另一种解释呢？...仔细观察深度学习社区的 idea 创造过程后，我发现了一个规律：人们创建的新架构往往优化算法是固定不变的，而大多数情况下，优化算法是 Adam。这是因为，Adam 是默认优化器。...总之，Adam 可能是最好的优化器，因为深度学习社区仅仅在探索架构 / 优化器共同搜索空间中的一小块区域。
其中，优化目标为体系整体变形偏差最小，自变量为磁性粒子的自由度。...单元；（ABAQUS UEL单元二次开发） 2、采用优化算法（遗传算法）解决实际工程问题的经验。...（优化设计） No.4 以前类似的工作 硕士期间采用Python编写过遗传算法程序，并应用在转子轮盘优化设计具体的工程问题上，其中，该问题采用的方法与如何采用量化模型构造磁性粒子具有相似性，相当于以前问题的深化...在建立一维强度理论的基础上，采用遗传算法对转子轮盘进行优化设计，相当于如何确定转子轮盘的边界条件，使得环向应力与预先设定的数值偏差最小。...其中优化目标为：转子轮盘环向应力的偏差；自变量为：转子轮盘边界的几何外形（采用10次多项式）。
在AOV网中，不允许出现环，如果出现环就表示某个活动是自己的先决条件。因此需要对AOV网判断是否存在环，可以利用有向图的拓扑排序进行判断。...拓扑序列：设G=(V,E)是一个具有n个顶点的有向图，V中的顶点序列v1,v2,…,vn,满足若从顶点vi到vj有一条路径，则在顶点序列中顶点vi必在vj之前，则我们称这样的顶点序列为一个拓扑序列。...拓扑排序：拓扑排序是对一个有向图构造拓扑序列的过程。...3 拓扑排序 拓扑排序（Topological Sorting）是一个有向无环图（DAG, Directed Acyclic Graph）的所有顶点的线性序列。...注：有向无环图（DAG）才有拓扑排序，非DAG图没有拓扑排序一说。 4 入度表法 入度表法是根据顶点的入度来判断是否存在依赖关系。若顶点入度不为0。
首先从网站配置来说前面说了完全能够满足，但是网站很卡的原因是为什么呢？...（1）数据库表设计的有问题 （2）数据库没有加索引（分析得出） 以上两点就导致了问题的出现，并且导致数据库cpu飙升 （1解决方案以及排错方法）有一个关键表的引擎是myisam，每次有更新操作都会出现锁表的情况
人工智能并不是高阶程序员的护城河 在技术领域，人工智能可以被视为一种工具，它可以帮助程序员更高效地完成某些任务，但并不能替代程序员的工作。...对于高阶程序员而言，他们具备深厚的编程技能、算法设计能力、系统架构能力等，这些是他们长期学习和实践的结果，是人工智能在短时间内难以替代的。...以下是一些可能的未来发展方向： 1.人工智能与机器学习：随着人工智能和机器学习技术的不断发展，编程可能会更加注重与这些技术的集成。...以下是一些建议： 兴趣与热情：首先，选择自己感兴趣的方向是至关重要的。如果你对人工智能和机器学习感兴趣，那么可以专注于学习相关的算法和技术。...当前，人工智能、机器学习和大数据等领域的需求非常高。区块链技术也备受关注，许多公司正在寻找具有相关技能的开发人员。移动开发也是一个持续热门的领域，尤其是跨平台开发。
我们不妨来试试，在 GraphView 中添加若干个 node、edge、group 等节点，并且每个节点上都显示文本（包括线条，上图所示），看看拓扑的缩放效果怎么样。...没次缩放都要等上两三秒，性能实在是差得不行，这样的应用肯定是不合格的。...接着是常见网络拓扑图 GraphView 组件，并将其添加到 DOM 中，重载 GraphView 的 getLabel 方法设置图元的文本，让每个节点都有文本。...文本始终显示的话，在性能上还是不行的，就如上面所说的，是不合格的。那么我么该如何优化，让性能有质的提升呢？...endPan 是将 panning 状态设置为 false，并重绘 GraphView。
拓扑结构是怎么形成的？ 我们常见的办公室大多是一排排的桌子，每个桌子都有网口，一排十几个座位就有十几个网口，一个楼层就会有几十个甚至上百个网口。...交换机A一开始是不知道任何拓扑信息的，在它收到这个广播后，采取的策略是，除了广播包来的方向外，它还要转发给其他所有的网口。于是机器3也收到广播信息了，但是这和她也没什么关系。 ...当然交换机B也是能够收到广播信息的，但是这时候他也是不知道任何拓扑信息的，因而也是广播的策略，将包转发到局域网三。这个时候机器4和机器5都收到了广播信息。...在上面的过程中，交换机A和交换机B都是能够学习到这样的信息：机器1是在左边这个网口的。当了解到这些拓扑信息之后，情况就会好转。...交换机Ａ当然知道主机Ａ是在左边这个网口的，所以会把广播消息转发到局域网一。同时，交换机B收到了这个广播消息之后，由于它知道机器1是不在右边这个网口的，所以不会将消息广播到局域网三，
有人折服于电影天马星空的想象力，有人为中国也能拍出好莱坞级别的大片欢呼，有人被客串演出的吴京圈了粉，而我却注意到了电影中那个备受争议的人工智能MOSS。 ?...回到现实中，人工智能（AI）已经成为我们这个时代的一个决定性议题，影响着国家安全、经济发展、人权和社交媒体。 ?...美国白宫最近发布了一项声明表示：“新兴技术正推动着未来产业的发展，人工智能（AI）就是其中之一。从交通、医疗、教育到安全，人工智能技术正在改变我们生活的几乎每一个领域。”...AI是逻辑算法的执行，底层架构是大数据。所以人工智能如何变厉害？就要喂它“吃”大数据。大数据就像人工智能的食物，跟人类一样，吃进去的食物愈新鲜、愈干净，人工智能就愈健康。...如果你按照我们的课程步骤一步步扎实学习的话，相信你最终在人工智能方面一定大有收获。
拓扑优化（Topology optimization）是基于有限元技术、数值分析与优化理论，在满足给定的约束条件下，寻找设计域内最优材料分布，进而实现表征结构性能指标的目标函数（如刚度、强度、重量等）达到最优...很久之前Nature的一篇文章（Giga-voxel computational morphogenesis for structural design）采用拓扑优化算法对机翼结构进行优化设计，巧合的是其优化结果表明...波音777全机翼拓扑优化结果 a、机翼的拓扑优化过程；b、采用3D打印进行结果可视化；c、自然界中鸟类的翅膀骨骼剖面图 附录 1、拓扑优化研究方法有哪些，其基本流程是什么？...拓扑优化的研究方法分为两大类：第一类以材料分布模型构建结构拓扑优化设计方法，例如最为经典的带惩罚的固体各向同性微结构优化方法（SIMP）、进化结构优化法（ESO）；第二类以边界描述模型构建结构拓扑优化设计方法...对于程序代码底层开发人员，提高计算效率和处理不稳定现象是拓扑优化研究的两个重要研究领域，其中，优化算法为拓扑优化的精髓，求解过程中，算法的不同，导致求解速度和精度也不相同，例如：大连理工大学郭旭提出的MMC
WGCLOUD当前最新版本v3.3.5，以这个版本说明下 数通监测模块用来监测数通设备，比如我们一些带有IP的交换机、路由器、打印机等 WGCLOUD的拓扑图是对所有监测主机自动生成并进行渲染，但是现在拓扑图中并没有数通设备
记者 张阳】据纽约时报1月3日报道，照片当中的女性似乎让人感到很眼熟，她看起来像《老友记》的女演员詹妮弗·安妮斯顿，又有点像流行歌手赛琳娜·戈麦斯，但是其实都不是，因为她并不是一个真实存在的人，这张图片是由一台机器创造的...这张图片是英伟达(Nvidia)正在开发的一款软件所自动生成的一张仿名人照片。英伟达是一家知名的芯片制造商，在涉及人工智能的研究中投入了大量资金。...近年来，人工智能算法可以通过分析大量数据进行学习，像谷歌和Facebook这样的公司已经建立了能够识别人脸和普通物体的系统，其精确度可以媲美人眼。...比如你能分别出下面两张图片哪张是由计算机生成的吗？ 英伟达团队相信，继续推动这个项目的技术发展，将在未来几个月和几年里持续改进，产生更大更复杂的图像。
小明评测智能家居网讯：据纽约时报1月3日报道，照片当中的女性似乎让人感到很眼熟，她看起来像《老友记》的女演员詹妮弗·安妮斯顿，又有点像流行歌手赛琳娜·戈麦斯，但是其实都不是，因为她并不是一个真实存在的人，这张图片是由一台机器创造的...这张图片是英伟达(Nvidia)正在开发的一款软件所自动生成的一张仿名人照片。英伟达是一家知名的芯片制造商，在涉及人工智能的研究中投入了大量资金。...近年来，人工智能算法可以通过分析大量数据进行学习，像谷歌和Facebook这样的公司已经建立了能够识别人脸和普通物体的系统，其精确度可以媲美人眼。...比如你能分别出下面两张图片哪张是由计算机生成的吗？ 英伟达团队相信，继续推动这个项目的技术发展，将在未来几个月和几年里持续改进，产生更大更复杂的图像。
前言 春节之前，更新了一篇博客 Android 启动优化（一） - 有向无环图，反响还不错，今天，让我们一起来看一下，怎样用代码实现有向无环图。...基本概念 拓扑排序的英文名是 Topological sorting。 拓扑排序要解决的问题是给一个图的所有节点排序。有向无环图才有拓扑排序，非有向无环图没有。...换句话说，拓扑排序必须满足以下条件 图必须是一个无环有向图。序列必须满足的条件： 每个顶点出现且只出现一次。 若存在一条从顶点 A 到顶点 B 的路径，那么在序列中顶点 A 出现在顶点 B 的前面。...4 因此，一个正确的课程顺序是 [0,1,2,3] 。另一个正确的排序是 [0,2,1,3] 。...最后得到栈中顺序的逆序即为拓扑排序顺序。
自从Alan Turing（阿兰·图灵）于1950年代首次提出AI概念以来，人工智能已经走了很长一段路，并且它丝毫没有放缓的迹象。...这有点类似于经验丰富的侦探进入犯罪现场，便能立即知道某些事情似乎不对劲，或者是经验丰富的投资人可以比其他人先发现行业趋势。 那么，AI真的可以具有“直觉”吗？...AlphaGO的演进： 人工直觉的进化 尽管人与机器在许多方面的行为方式都不同，但人工智能的发展不仅带来了更多的智能，而且似乎还发展出了一种直觉。...我们不妨从AlphaGo的进化，来看看人工智能是如何具备“直觉”的。 众所周知，AlphaGo是一款围棋人工智能程序，它击败了世界上最好的人类职业围棋选手，是第一款战胜围棋世界冠军的AI机器人。...据AlphaGo的开发公司DeepMind的论文介绍，AlphaGo的发展分为四个阶段，也就是四个版本： 第一个版本是在2015年战胜围棋欧洲冠军樊麾时的人工智能，当时还处于内测保密阶段； 第二个版本是
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