使用堆叠、集群技术将独立的交换机虚拟化成一台逻辑的交换机，一般接入、汇聚层盒式交换机采用堆叠技术，汇聚、核
【新智元导读】 为了向通用 AI 迈进，神经网络“举一反三”的能力最近成为了研究热点，OpenAI 和 UC-Berkley 的这一研究使用 “软注意力”提高神经网络泛化能力，提出了“小数据模仿学习”（one-shot Imitation Learning）。实验里，神经网络看了一次例子，就能在新的情况下完成类似的任务。研究人员表示，经过更多训练，他们的模型完全可以将任何场景都转化为具有鲁棒性的策略，从而完成各种不同的任务。作者包括 OpenAI 研究负责人 Ilya Sutskever，还有 UC-Be
昨天文章，我们介绍了VXLAN，得到了大家的认可，并且有朋友表示想要了解一下华为交换机的堆叠。那么今天瑞哥整理了一下相关知识，并且我会在文末给大家分享堆叠配置指南！
比如，简化管理。堆叠后的交换机可以被视为一个逻辑实体，具有统一的管理界面，简化了管理和操作。高可用性方面，堆叠系统可以将不同物理交换机的端口进行链路聚合，使得下行链路具备更高的带宽和弹性。堆叠系统在逻辑上虚拟成一台交换机，所以也不需要为避免产生环路而去人为阻塞线路。此外，可堆叠交换机给中小企业提供了一个成本更低的选择——既有与框式设备类似的可扩展性，但又能更灵活地按需付费。
转载：https://juejin.cn/post/7068113084451127333
智能堆叠 iStack（Intelligent Stack），是指将多台支持堆叠特性的交换机 设备组合在一起，从逻辑上组合成一台交换设备。如图 1 所示，SwitchA 与 SwitchB 通过堆叠线缆连接后组成堆叠系统，对于上游和下游设备来说，它们就相当于一台交换机 Switch。
论文: Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition
MAC 地址表作用，为交换机提供转发的凭据。交换机根据 MAC 地址对应的接口，然后转发。
客户要求，两台核心交换机互备，下面N多台汇聚交换机也要实现分组互备。总之，无论是核心交换机还是汇聚交换机，不能坏一台就瘫痪，得有备份，及时自动切换。
堆叠建立后，主交换机和备交换机之间定时发送心跳报文来维护堆叠系统的状态。堆叠线缆、主控板发生故障时或者其中一台交换机下电、重启都将导致两台交换机之间失去通信，导致堆叠系统分裂为两台独立的交换机 而堆叠分裂后，若两台交换机都在正常运行，则其全局配置完全相同，会以相同的 IP 地址和 MAC 地址（堆叠系统 MAC）与网络中的其他设备交互，这样就导致 IP 地址和 MAC 地址冲突，引起整个网络故障，此时可以依靠堆叠的双主检测来避免堆叠分裂后出现双主。
假设SwitchA和SwitchB两台交换机组成堆叠系统，现SwitchA发生了故障，需要使用SwitchC替换掉SwitchA。建议参照如下步骤进行替换操作。
论文地址： http://arxiv.org/pdf/2008.04899v1.pdf
今天为大家介绍的是来自Stan Z. Li团队的一篇蛋白质设计论文。如何有效且高效地设计能折叠成所需结构的蛋白质序列呢？近年来，基于结构的蛋白质设计中的人工智能方法引起了越来越多的关注；然而，由于缺乏富有表现力的特征和自回归序列解码器，很少有方法能够同时提高准确性和效率。为了解决这些问题，作者提出了PiFold方法，它包含了一种新颖的残基特征提取器和PiGNN层，以改进回复过程，能够以一次性的方式生成蛋白质序列。实验证明，PiFold在CATH 4.2数据集上的恢复率达到了51.66%，而推理速度比自回归方法快70倍。
前几天发表了一篇推文，分享了Pandas中非常好用的一个API——explode，然而今天又发生了戏剧性的一幕：因Pandas版本过低系统提示'Series' object has no attribute 'explode'！好吧，好用的东西永远都是娇贵的，这个道理没想到在代码中也适用。所以，今天就以此为题展开拓展分析，再输出一点Pandas干货……
自 2013 年被谷歌收购后，波士顿动力一直就是机器人公司中的「网红」，每次新视频的发布都能引起业内极大的关注。后来，因种种原因，波士顿动力于 2017 年被谷歌卖给日本软银。 这两年，每隔一段时间，波士顿动力就会放出令人震惊的机器人视频，包括人型机器人 Atlas 惊天三跳、SpotMini 热舞等。 今日，波士顿动力放出全新视频，物流机器人 Handle 作为主角，它能搬动 30 磅（约 13.6 公斤）左右的箱子。
输入：拓扑图（节点个数为n），以及节点的数据（维度为m） 建模：对图进行聚合，加入聚合h次，得到聚合的矩阵为,转化为矩阵的大小为（n,m,h) 得到结构化数据之后进行分类。 输出：节点分类或者回归 建模过程示例： 1.输入数据如下：
印象中搜狗搜索之前似乎都没有公开发布过具体的算法，直到被腾讯收购后，官方平台的公开了一系列搜狗搜索相关的业务，现在也搜狗搜索资源平台也发布了一篇关于算法的公告：【石破算法】网站恶劣采集问题整改通知
背景 R-Plan，我这个专辑写了关于《cmd》和《rtt ota pack》的工具，链接：《R-Plan上位机-cmd console & rtt ota pack (1)》 今天这篇是介绍一个新开发的功能-《find file》。在Linux开发，我们会用到grep和find命令查找文件和文件中字符串，但是windows开发没有对应的命令行让我们快速的查找，虽然网上有一些软件提供给我们下载应用。但是你又要安装一个软件，多麻烦。为了解决这个问题，所以R-Plan就集成了这个功能。 R-Plan的所有东西，
在复杂的网络环境中，交换机在网络中起着至关重要的作用。为了提高网络的可靠性和效率，技术人员通常会选择堆叠交换机。本文将对交换机堆叠进行深度分析，包括基础知识、优点、实施步骤、应用场景以及可能出现的问题和解决方案。
本文介绍了现代计算机视觉的主要思想。我们探索如何将数百个学习图像中低级特征的神经元堆叠成几层。
在本文中，我们将探讨如何在 Python 中使用 Plotly 创建人口金字塔。Plotly是一个强大的可视化库，允许我们在Python中创建交互式和动态绘图。
Pandas 是基于 NumPy 的一个开源 Python 库，它被广泛用于快速分析数据，以及数据清洗和准备等工作。它的名字来源是由“ Panel data”（面板数据，一个计量经济学名词）两个单词拼成的。简单地说，你可以把 Pandas 看作是 Python 版的 Excel。
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas
背景 嵌入式开发工具繁多，特别是在windows，每次开发，各种工具都要打开，比如串口，网络调试助手等，挺烦的。有时打开多个的时候，很难辨别。 为了解决这个问题，所以想着要不就自己写一个上位机大杂烩，把所有自己用的一些上位机集成在一起。所以就就有了下面这个项目，这个项目叫R-Plan，即：米饭计划，每一个功能就是一颗米粒，不断堆叠成一碗饭。 上位机大杂烩是R-Plan的一部分，R-Plan是一个长期的开发的东西，后续会加一些下位机的东西配合上位机完成一些功能性的东西。 R-Plan，上位机部分采用QT来编写
李杉 编译自 Wired 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 雷·库兹韦尔（Ray Kurzweil）近些年为人熟知的身份，是“未来学家”。 提到他，人们可能会想起“奇点”：他最广为人知的理念，就
CTR模型相关论文，大家已经看了很多了，如FNN、DeepFm、XDeepFM等，难免会"审美疲劳"，所以这些模型真的充分挖掘了交叉特征了吗？这篇论文《MaskNet: Introducing Feature-Wise Multiplication to CTR Ranking Models by Instance-Guided Mask》提出了MaskBlock更好的挖掘交叉特征，提升点击率模型的效果。
（7）别只复制代码，要理解其中的命令、函数的意思。函数或者命令不会用时，除了百度/谷歌搜索以外，用这个命令查看帮助：?read.table，调出对应的帮助文档，翻到example部分研究一下。
NumPy是Python中科学计算的基础软件包。 它是一个提供多了维数组对象，多种派生对象（如：掩码数组、矩阵）以及用于快速操作数组的函数及API， 它包括数学、逻辑、数组形状变换、排序、选择、I/O 、离散傅立叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等。
这个游戏想必大家或多或少都有所接触。简单来说就是在保证积木不倒的情况下，从底部抽取木条，再堆到顶部。会有一种“釜底抽薪”的感觉。
主流的序列转换模型(dominant sequence transduction models)都是基于复杂的递归神经网络或者卷积神经网络，包括一个编码器(encoder)和一个解码器(decoder)
软件版本：OriginPro 2021b (64-bit) SR2 9.8.5.212 (学习版) 本期目标：
大数据文摘作品 作者：Abhishek Thakur 编译：Cathy，黄文畅，姜范波，寒小阳 前言 本文由Searchmetrics公司高级数据科学家Abhishek Thakur提供。 一个中等水平的数据科学家每天都要处理大量的数据。一些人说超过60%到70%的时间都用于数据清理、数据处理及格式转化，以便于在之后应用机器学习模型。这篇文章的重点便在后者—— 应用机器学习模型（包括预处理的阶段）。此文讨论到的内容来源于我参加的过的数百次的机器学习竞赛。请大家注意这里讨论的方法是大体上适用的，当然还有很多被
🔎使用 Tensor.numpy 函数可以将张量转换为 ndarray 数组，但是共享内存，可以使用 copy 函数避免共享。
当我们必须处理可能有多个列和行的大型DataFrames时，能够以可读格式显示数据是很重要的。这在调试代码时非常有用。
背景 R-Plan，实用工具与DIY项目大杂烩开源项目，包括上位机，下位机开发，是一个长期的开源项目，每一个子集都会展示出来。 今天这篇文章介绍一下，R-Plan的下位机的一个子集项目----《Little Box》，该作品是一个体积极小（3.8cm * 4.3cm）的，功能齐全的桌面小盒子。 R-Plan的所有东西，全部是开源的。github链接：https://github.com/RiceChen/R_Plan.git 项目叫R-Plan，即：米饭计划，每一个功能的LOGO就是一颗米粒，不断堆叠成一碗
深度学习是关于数据的，我们需要将数据以矩阵或更高维向量的形式表示并对它们执行操作来训练我们的深度网络。所以更好地理解矩阵运算和线性代数将帮助您对深度学习算法的工作原理有更好的理解。这就是为什么线性代数可能是深度学习中最重要的数学分支。在这篇文章中，我将尝试对线性代数做一个简单的介绍。
数据 分组 聚合 运算 聚合 ‘ 飞行综合 flights = pd.read_csv('data/flights.csv') 1 显示部分数据 2 按照AIRLINE分组， 使用agg方法， 传入要
大多数数据科学家可能会赞扬Pandas进行数据准备的能力，但许多人可能无法利用所有这些能力。操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务，因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明，可视化，代码和技巧来记住如何做。
这节课介绍了几个常见的卷积神经网络的架构，从结构上学习神经网络的构成，包括 AlexNet，LeNet，VGG，GoogLeNet，ResNet，这些网络都是在之前的 ImageNet 挑战中获得过第一名网络结构，值得我们好好学习一下。现在很多的神经网络框架里都集成了这些框架，但是建议还是手动实现一下哈
iStack，全称Intelligent Stack，智能堆叠，适用于S2700、S3700、S5700和S6700中低端交换机。而高端交换机中叫做CSS，全称Cluster Switch System，集群交换系统，适用于S7700、S9300、S9700等高端交换机。此类技术原理是将多台物理交换机在逻辑上合并成一台交换机，所以也叫做交换机虚拟化。在华为交换机中，iStack最多支持9台交换机合并，而在CSS中只支持2台交换机合并。 是将交换机性能翻倍提升的技术，增加接口数量、背板带宽、转发速率、提高可靠性等，堆叠使用一个ip和mac对堆叠中的交换机进行管理。
作者简介：张渐修，任职于上海同悦信息科技有限公司从事P4可编程交换机市场工作，Wechat: Tooyumzjx。 导语：SONiC如何从云数据中心走向企业数据中心，SONiC特性是否满足企业数据中心的需求，SONiC当前在企业数据中心现状如何，专注于再营销优化的技术提供商RTB House尝试通过自家网络架构的变迁来回答上述问题。 第一代机架-交换机堆叠 在2013/2014年，由外部供应商提供的网络在容量/稳定性等方面不令人满意，我们决定自己部署私有机架。一开始，我们使用博科ICX6610交换机，并将
潘大师（Pandas）基础教程和实战案例我写了不少，增、删、改、查这样的常规操作，感兴趣的同学多看、多练基本上都能掌握的差不多。
当前最先进的目标检测卷积结构是手动设计的。在这里，我们的目标是学习一个更好的特征金字塔网络结构的目标检测。
【Eclipse基金会宣布成立Eclipse IDE工作组】 成立工作组旨在确保Eclipse IDE系列产品、相关技术和生态系统的可持续性。该工作组参与者包括 Bosch, EclipseSource, IBM, Kichwa Coders, Renesas, SAP, VMware 和 Yatta Solutions。
除了训练小朋友的整体项目意识，这也是一个视觉、触觉、交互和策略都需要上线的游戏。而在众多的搭积木游戏中，“叠叠乐”可能是其中最有趣，难度也最高的一种。
大数据文摘作品作者：Mickey计算机正在变得越来越小。从手机到可穿戴传感器，它们需要的计算机都在呈现小型化趋势。对于一些特殊的设备，例如需要进入人体内的生物相容性传感器系统，需要的计算机在体积上甚至比灰尘更小。与此对应，给这些微型计算机供电的电池，需要更精细的技术，也面临着更大的难题：生产随时随地运行的片上电源，以及可集成的微电池。在最新一期《先进能源材料》中，开姆尼茨理工大学和长春应用化学研究所的研究人员提出了应对这些挑战的解决方案：如何在亚毫米级实现电池供电的智能应用，并展示了迄今为止世界上最小的电池
论文: Practical Block-wise Neural Network Architecture Generation
量子位 李林 | 见到“动态”有点激动 Google今天发布了TensorFlow Fold，利用动态计算图来解决因多个输入大小结构不同无法自然地批处理到一起，而导致的处理器、内存和高速缓存利用率差的问题。 你可能注意到了“动态”这两个字。 上个月，Facebook发布了开源深度学习框架PyTorch，让它广受赞誉的，便是“动态”这个特性。PyTorch采用动态计算图，比使用静态计算图的TensorFlow、Caffe、CNTK等框架更易于调试和推导，使用者在修改神经网络，比如说新加一层时，不需要像在其他框
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