記事の紹介：ネットワーク トポロジは、コンピュータ、サーバー、ルーター、スイッチ、その他の機器など、コンピュータ ネットワーク内のさまざまなノード間の物理的または論理的な接続を指します。ネットワーク内のさまざまなノード間のレイアウトと相互接続、およびネットワーク内のデータ フローについて説明します。一般的なネットワークトポロジには、「スタートポロジ」、「バストポロジ」、「リングトポロジ」、「ツリートポロジ」、「メッシュトポロジ」などがあります。

2024-01-05 コメント 0  1690

記事の紹介：スター ネットワーク トポロジは、ネットワークを接続するためのシンプルで信頼性の高い方法です。小規模なネットワーク環境、特に集中管理と制御が必要なシナリオに適しています。ただし、大規模なネットワーク環境では、スケーラビリティとフォールト トレランスが優れているため、ツリー構造やメッシュ構造などの他のタイプのトポロジの方が適している場合があります。

2023-10-11 コメント 0  1349

記事の紹介：イーサネットのトポロジは「バス型」です。イーサネットで使用されるトポロジは基本的にバス型です。バス型トポロジでは、公衆伝送媒体として 1 本のケーブル トランクが使用され、ネットワーク内のすべてのコンピュータは、対応するハードウェア インターフェイスを介して相互に直接接続されます。共有バス; バス トポロジでは、データが最終的に送信されるときに競合が発生しないようにする必要があります。イーサネットのトポロジーとは何ですか? Ethernetのトポロジーは「バス型」です。イーサネットで使用されるトポロジは基本的にバス タイプです。バス トポロジでは、公衆伝送媒体として単一のケーブル トランクが使用され、ネットワーク内のすべてのコンピュータは、対応するハードウェア インターフェイスとケーブルを介して共有バスに直接接続されます。バス トポロジでは、次のことが必要です。データが最終的に送信されるときに競合がないことを確認します。イーサネットは、現実世界で最も一般的なタイプのコンピュータ ネットワークです。イーサネットには 2 つのタイプがあります。

2023-05-12 コメント 0  2264

記事の紹介：この記事は、Cristian Bodnar と Fabrizio Frasca の共著で、C. Bodnar、F. Frasca らによって 2021 ICML「Weisfeiler and Lehman Go Topological: Information Transfer Simple Network」および 2021 NeurIPS「Weisfeiler and Lehman Go」に掲載されました。 Cellular: CW Network」の論文を参照してください。この記事では、微分幾何学と代数トポロジーの観点から、グラフ ニューラル ネットワーク シリーズの一部のみを説明します。コンピューター ネットワークから大型ハドロン衝突型加速器での粒子相互作用まで、グラフを使用してモデル化できます。

2023-04-09 コメント 0  1239

記事の紹介：トポロジー強化ニューロエボリューションは、ニューラル ネットワークの構造を最適化するためのアルゴリズムです。その目標は、ネットワークのトポロジーを増やすことでパフォーマンスを向上させることです。このアルゴリズムは、遺伝的アルゴリズムなどの進化的アルゴリズムと進化的戦略を組み合わせて、ニューラル ネットワークのトポロジーを自動的に生成し、重みを最適化します。トポロジ強化ニューロエボリューションでは、ネットワークの重みを最適化することに加えて、新しいノードと接続も追加して、ネットワークのトポロジと機能を強化します。この手法は画像認識、音声認識、自然言語処理、ロボット制御などの分野で広く利用されています。ニューロエボリューションは、ネットワークのトポロジーを増やすことで、ニューラル ネットワークのパフォーマンスを効果的に向上させ、複雑なタスクにおいてニューラル ネットワークをより柔軟かつ効率的に実行できるようにします。強化されたトポロジーの神経進化方法には次のステップが含まれます。 1. 初期化集団: ランダム生成

2024-01-22 コメント 0  1179

記事の紹介：Mininet を使用して、次のように単純なルーティング実験ネットワーク トポロジを構築します。 Mininet のトポロジ定義コード: frommininet.topoimportTopoclassRouter_Topo(Topo):def__init__(self):"CreateP2Ptopology."#InitializetopologyTopo.__init__(self)#AddhostsandswitchesH1=self.addHost(' h1 ')H2=self.addHost('h2')H3=self.addHost('h3

2024-01-16 コメント 0  1197

記事の紹介：ネットワーク トポロジ図は、今日のネットワーク分野における重要な視覚化ツールであり、コンピュータ ネットワークの構造と接続を記述および表示するために使用されます。ネットワーク内のさまざまなノード間の関係と通信パスがグラフィック形式で表示され、ネットワークのレイアウトと動作モードをより深く理解するのに役立ちます。

2023-06-28 コメント 0  6323

記事の紹介：コンピュータネットワークにおいて、クラウドとはサービスを受ける対象、つまりクラウドのことであり、いつでもどこにいてもクラウドコンピューティングが提供するサービスを享受できるものであり、クラウドはネットワークやインターネットの比喩です。クラウドは、ネットワーク トポロジやネットワーク構造の概要を説明するときによく使用されます。以前は、クラウドは通信ネットワークを図で表すためによく使用されていましたが、その後、インターネットと基盤となるインフラストラクチャの抽象化を表すためにも使用されるようになりました。

2020-07-16 コメント 0  27152

記事の紹介：Java は、高性能のオブジェクト指向プログラミング言語として、ネットワーク プログラミングの分野で広く使用されています。この記事では、Java ネットワーク プログラミングの入門から熟練度までの詳細な分析を提供し、読者がネットワーク プログラミングの原則と実践を完全にマスターできるように導きます。基本概念 ネットワークの基礎: ネットワーク プロトコル、TCP/IP モデル、およびネットワーク トポロジを理解します。 Java Network API: Socket、ServerSocket、URLConnection などのクラスを含む、Java.net パッケージに精通しています。ネットワーク通信モデル: クライアント/サーバー、ピアツーピア、およびマルチキャスト通信モデルを理解します。クライアント プログラミング クライアント ソケット: クライアント ソケットを作成し、サーバーに接続します。データの送受信: 入出力ストリームを使用して送信および受信します。

2024-03-18 コメント 0  424

記事の紹介：CuteDraw是一款非常不错的流程图制作软件,该软件详细介绍如下: CuteDraw是一款新的流程图、网络图绘制软件，新颖小巧，功能强大，可以很方便的绘制各种专业的业务流程图、组织结构图、商业图表、程序流程图，数据流程图，网络拓扑图等。 它帮助您更方便，更

2016-06-07 コメント 0  1602

記事の紹介：1. ネットワーク構造の一般的な障害を修復するにはどうすればよいですか?一般的なネットワーク構造の障害を修復するにはどうすればよいでしょうか?実際の業務では、ネットワーク障害が発生することがよくありますが、その多くは接続エラーが原因で、ネットワーク内のノードに問題が発生すると、ネットワークが遮断されたり、切断されたりすることがあります。したがって、ネットワーク トポロジをチェックし、障害が発生した場合は迅速に対処する必要があります。では、ネットワークカードの接続が正しいかどうかを判断するにはどうすればよいでしょうか?ネットワーク カードにドライバーがインストールされていない場合、または他のソフトウェアがインストールされている場合は、ネットワーク カードが他のコンピューターに正しく接続されているかどうかを確認してください。コンピュータがインターネットにアクセスできるものの、スイッチに接続すると正常に動作しない場合は、ネットワーク カードとケーブルを再接続してテストしてみることができます。ネットワークが利用できない場合は、すべてのネットワーク ケーブルをスイッチに接続できます。

2024-07-30 コメント 0  1116

記事の紹介：ネットワーク ケーブルを直接接続できない理由としては、ケーブル タイプの不一致、信号干渉、インターフェイスの不一致、ネットワーク トポロジなどが考えられます。詳細な紹介: 1. ケーブルの種類が一致しない ネットワーク ケーブルは、Cat5、Cat6、光ファイバーなどのさまざまな種類に分かれています。ネットワーク ケーブルの種類が異なれば、物理特性や伝送能力も異なります。2 本のネットワーク ケーブルが直接接続されている場合ケーブル障害の原因となる可能性があります。ケーブルの種類が一致しないため、データが正常に送信できません。2. 信号の干渉。ネットワーク ケーブルがデータを送信するとき、データはケーブル内でワイヤーツーワイヤーで送信されます。2 本のネットワーク ケーブルが接続されている場合、直接接続すると信号が干渉し合う可能性があります。

2023-09-25 コメント 0  1999

記事の紹介：はじめに ネットワーク セキュリティの分野では、Python はその強力なデータ処理機能と自動化機能で際立っています。これはサイバーセキュリティ専門家にとって最適な言語となっており、増大するサイバー脅威に対抗するための包括的なスキルセットを提供します。この記事では、Python ネットワーク セキュリティ スキル ツリーを調査し、有能なネットワーク防御者になるために必要な必須スキルの概要を説明します。 Python のネットワークの基礎 ネットワーク セキュリティ: ネットワーク プロトコル、ネットワーク トポロジ、およびセキュリティの概念を理解します。 Python プログラミング: Python の基本的な構文、データ構造、アルゴリズムをマスターします。セキュリティ ツール ライブラリ: リクエスト、Scapy、BeautifulSoup などのネットワーク セキュリティ タスク用の Python ライブラリについて学びます。セキュリティスキャンと侵入テストの使用

2024-03-04 コメント 0  1268

記事の紹介：EfficientNet は、モデルの自動スケーリングを備えた効率的でスケーラブルな畳み込みニューラル ネットワーク構造です。中心となるアイデアは、効率的な基本ネットワーク構造に基づいてネットワークの深さ、幅、解像度を増やすことでモデルのパフォーマンスを向上させることです。ネットワーク構造を手動で調整する面倒なプロセスと比較して、この方法はモデルの効率と精度を向上させるだけでなく、不必要な作業を回避します。 EfficientNet は、モデルの自動スケーリング方法により、タスクの要件に応じてネットワークのサイズを自動的に調整できるため、モデルがさまざまなシナリオでより良い結果を達成できます。これにより、EfficientNet は、コンピューター ビジョンの分野のさまざまなタスクに広く使用できる、非常に実用的なニューラル ネットワーク構造になります。効率的

2024-01-22 コメント 0  1245

記事の紹介：生物学的神経ネットワークの重要な特徴は高度な可塑性であり、これにより自然生物は顕著な適応性を持つことができ、この能力は神経系のシナプス強度とトポロジーに影響を与えます。ただし、人工ニューラル ネットワークは主に静的で完全に接続された構造として設計されており、環境の変化や新しい入力に直面すると非常に脆弱になる可能性があります。研究者はオンライン学習とメタ学習について広範な研究を行ってきましたが、バックプロパゲーションと組み合わせるとより簡単になるため、現在の最先端のニューラル ネットワーク システムでは依然としてオフライン学習が使用されています。では、人工ニューラルネットワークも高い可塑性と同様の性質をもつのでしょうか？コペンハーゲン情報技術大学の研究チームは、自己組織化ニューラル ネットワーク LNDP を提案しました。

2024-07-11 コメント 0  1144

記事の紹介：クロスプラットフォームおよび異種混合システムでの C++ 同時プログラミングでは、次の違いを考慮する必要があります。 クロスプラットフォームの考慮事項: マルチスレッド API の違い (POSIX、Windows) アトミック操作 セマンティック メモリ モデル (逐次一貫性、緩い一貫性) デッドロックとスタベーションの問題 ロック パフォーマンスの違いを達成する異種システムの考慮事項: 異種処理アーキテクチャ (x86、ARM) ハードウェア アクセラレータ (GPU) ネットワーク トポロジと遅延 仮想化とコンテナ化 移植性と保守性

2024-06-05 コメント 0  866

記事の紹介：上記および自動運転システムの下流アプリケーションの重要な情報としての地図に関する著者の個人的な理解は、通常、車線またはセンターラインで表されます。ただし、既存の地図学習の文献は主に、車線の幾何学ベースのトポロジ関係の検出や中心線の感知に焦点を当てています。どちらの方法も、車線と中心線の間の固有の関係、つまり、車線が中心線を結合する関係を無視します。 1 つのモデルで 2 種類の車線を単純に予測することは学習目的において相互に排他的ですが、本論文では、幾何学的情報と位相情報をシームレスに組み合わせる新しい表現として車線セグメントを提案し、LaneSegNet を提案します。これは、車線セグメントを生成して道路構造の完全な表現を取得する最初のエンドツーエンド マッピング ネットワークです。 LaneSegNet には 2 つのレベルがあります

2024-01-19 コメント 0  866

記事の紹介：この Java ガイドは、データ構造とアルゴリズムを使用してグラフ データを効率的に処理するグラフ処理に焦点を当てています。データ構造: グラフ (頂点とエッジの集合) とエッジ (頂点を接続する)。アルゴリズム: 深さ優先検索 (DFS) と幅優先検索 (BFS) を使用してグラフを走査し、最小スパニング ツリーを使用して最小重みエッジ サブセットを見つけ、トポロジカル ソートを使用して非巡回グラフの頂点順序を決定します。実際のケース: サンプル Java プログラムは、グラフ データ構造とアルゴリズムを使用して、ソーシャル ネットワーク内の 2 人のユーザー間の最短経路を計算する方法を示しています。

2024-05-08 コメント 0  355

記事の紹介：Storm は、リアルタイム データ ストリームを処理するための分散フレームワークです。そのアーキテクチャはパブリッシュ/サブスクライブ モデルに基づいており、データを読み取ってトポロジにパブリッシュするスパウトと、データを処理するボルトが含まれます。実際には、Storm を使用してリアルタイムの Web サイト トラフィックを計算できます。 // スパウトとボルトを作成して Web サイトのトラフィックを処理し、平均リクエスト数を計算します。 // StormSubmitter を使用してトポロジを送信します。 Storm は、処理に非常に適した強力なフレームワークです。リアルタイムのデータフロー。

2024-04-20 コメント 0  961