layer

OSI的体系结构： 物理层->数据链路层(ARP协议 )->网络层-（OSPF开放最短路径优先协议，Ipv4/v6）>运输层->会话层（SSL安全套接字协议，TLS传输层安全协议，RPC远程过程调用协议）->表示层->应用层 ARP（地址解析协议）协议在TCP/IP模型里面，它属于网络层。 ARP协议： 数据在传输的过程中，有不断封装过程，到了链路层的话(以太网传输)，在以太网的帧格式中会出现目的主机的MAC地址，但是我们从一开始就只知道目的主机的IP地址，所以这里用到了ARP协议（简单来说就是寻找对应目标的MAC地址） 源主机先在自己的ARP缓冲区中寻找映射，如果有（直接填充于以太网帧中），如果没有，通过 路由广播请求 ，这时一些联网的主机就会收到这个请求，并将这个请求传回网络层，对比IP地址，检验是否可以接受，如果不行，则直接丢失这个信息，如果可以那么回复ARP请求（回复里面包含目的主机的MAC地址，应答是单播方式），并且将源主机的MAC地址加入到目的ARP缓冲区中，形成映射，源主机接受到请求后，将目的的MAC地址加入到ARP缓冲区，也形成映射。 RARP协议： mac地址将mac地址解析为ip地址 五层协议体系结构： 应用层：（包括了上面的会话层，表示层，应用层） 应用层(application-layer）的任务是通过应用进程间的交互来完成特定网络应用

示例：<input class="easyui-filebox" data-options="buttonText:'选择文件',accept:'image/gif' "/> 这样设置过后，选择文件的时候只有后缀为*.gif 的文件才会显示。 类型 accept填写的值 描述 *.3gpp audio/3gpp, video/3gpp 3GPP Audio/Video *.ac3 audio/ac3 AC3 Audio *.asf allpication/vnd.ms-asf Advanced Streaming Format *.au audio/basic AU Audio *.css text/css Cascading Style Sheets *.csv text/csv Comma Separated Values *.doc application/msword MS Word Document *.dot application/msword MS Word Template *.dtd application/xml-dtd Document Type Definition *.dwg image/vnd.dwg AutoCAD Drawing Database *.dxf image/vnd.dxf AutoCAD Drawing Interchange

转载自： input type=file accept中可以限制的文件类型 在上传文件的时候，需要限制指定的文件类型。 <input type="file" accept="image/*" /> accept表示可以上传文件类型，image表示图片，*表示所有支持的格式。 accept可以指定如下信息： *.3gpp audio/3gpp, video/3gpp 3GPP Audio/Video *.ac3 audio/ac3 AC3 Audio *.asf allpication/vnd.ms-asf Advanced Streaming Format *.au audio/basic AU Audio *.css text/css Cascading Style Sheets *.csv text/csv Comma Separated Values *.doc application/msword MS Word Document *.dot application/msword MS Word Template *.dtd application/xml-dtd Document Type Definition *.dwg image/vnd.dwg AutoCAD Drawing Database *.dxf image/vnd.dxf AutoCAD Drawing

在工作中主要是测试二层业务，但是业务都不是独立的，都是会有相互关联的。下面总结下自己工作中强关联的一些业务，业务细节不做介绍，只是描述下产生的背景和原理： 1.VLAN（Virtual Local Area Network） 虚拟局域网，是将一个物理的LAN在逻辑上划分成多个广播域的通信技术。 （1）交换机上端口静态配置vlan有三种模式：access，trunk，hybrid （2）802.1Q的vlan标签占两个字节，其中有12bit是vid 2.GVRP（GARP VLAN registration protocol） （1）GARP(Generic Attribute Registration Protocol)协议，主要用于建立一种属性传递扩散的机制，以保证协议实体能够注册和注销该属性。GARP协议通过目的MAC地址区分不同的应用。在IEEE 802.1Q中将01-80-C2-00-00-21分配给VLAN应用，即GVRP。 （2）GVRP是GARP的一种应用，用于注册和注销VLAN属性。GVRP实现动态分发、注册和传播VLAN属性，从而达到减少网络管理员的手工配置量及保证VLAN配置正确的目的。 （3）GARP应用实体之间的信息交换借助于消息的传递来完成，主要有三类消息起作用，分别为Join消息、Leave消息和LeaveAll消息。GARP协议中用到了四个定时器。

　　 非模块化和模块化的区别是 　　　　非模块化不用每次都调用layui.use([],fun...)引入对应模块，引入的JS是/layui/layui.all.js 　　　　模块化必须每次都调用layui.use([],fun...)引入对应模块，引入的JS是/layui/layui.js　　 (推荐这种，但是写起来不太方便) 　　 /layui/layui.js会包含/layui/layui.js的所有功能，引入这个JS会加载所有的模块，无需自动引入模块，会使layui失去模块化的意义，但是写起来确实方便多了。因此layui官方推荐使用模块化的方式。 1.模块化的使用: 注意:引入的JS是:　　/layui/layui.js 遵循 layui 的模块规范建立一个入口文件，并通过 layui.use() 方式来加载该入口文件 例如: <! DOCTYPE html > < html lang ="en" > < head > < meta charset ="UTF-8" > < title > 模块化的使用 </ title > < link rel ="stylesheet" href ="./layui/css/layui.css" > <!-- 引入这个JS --> < script type ="text/javascript" src ="./layui/layui

最近完成了一个以图搜图的项目，项目总共用时三个多月。记录一下项目中用到机器学习的地方，以及各种踩过的坑。总的来说，项目分为一下几个部分： 一、训练目标函数 1、 设定基础模型 2、 添加新层 3、 冻结 base 层 4、 编译模型 5、 训练 6、 保存模型 二、特征提取 三、创建索引 四、构建服务 1、flask 开发 2、Gunicorn 异步，增加服务稳健性 3、Supervisor 部署监控服务 五、总结 一、训练目标函数 项目是在预训练模型 vgg16 的基础上进行微调（ fine_tune) ，并将特征的维度从原先的 2048 维降为 1024 维度。 模型的微调又分为以下几个步骤： 1、设定基础模型 本次采用预训练的 VGG16基础模型，利用其 bottleneck 特征 # 设定基础模型 base_model = VGG16 ( weights = './model/vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5' , include_top = False ) #指定权重路径 # include_top= False 不加载三层全连接层 2、添加新层 将自己要目标图片，简单分类，统计类别（在训练模型时需要指定类别） # 添加新层 def add_new_last_layer(base_model, nb

目录 文章目录 目录 传统路由交换技术 路由和交换 交换技术 传统的 2 层交换技术 具有路由功能的 3 层交换技术 具有网络服务功能的 7 层交换技术 路由技术 三层网络架构 核心层（Core Layer） 汇聚层（Aggregation Layer） 接入层（Access Layer） 三层网络架构的设计原则 三层网络架构的特点 三层网络架构面临的问题 STP 协议既是良方又是毒药 云计算推动纵向流量向横向流量的转变 服务器虚拟化带来的虚拟机迁移问题 参考文献 传统路由交换技术 路由和交换 网络的工作方式是使用两种设备：交换机和路由器，来将计算机与外围设备连接起来。这两种工具使连接到网络上的设备之间以及其它网络相互通信。 虽然路由器和交换机看起来很像，但是它们在网络中的功能却截然不同： 交换机（Switch） ：主要用于将一栋大厦或一个校园里的 多台设备连接到同一个网络上 。例如，一台交换机可以将您的多台计算机、打印机和服务器连接起来，从而形成一个共享资源网络。交换机相当于一个控制器，允许不同的设备共享信息并且彼此通信。通过共享信息和合理地分配资源，交换机可以帮助您节省资金，提高工作效率。交换机有两种基本类型：非管理型和管理型。 非管理型交换机 ：拆箱即可投入使用，并且不允许进行任何更改。因此，家庭网络设备通常使用非管理型交换机。 管理型交换机 ：则允许您对它进行编程

目录 简介 经典模型概述 Model 1: Attentive Reader and Impatient Reader Attentive Reader Impatient Reader Model 2: Attentive Sum Reader Model 3: Stanford Attentive Reader Model 4: AOA Reader Model 5: Match-LSTM and Answering Point Match-LSTM Pointer Net Match-LSTM and Answering Point Model 5: BiDAF Model 6: R-NET Model 7: QANet 总结 简介 机器阅读理解（Machine Reading Comprehension）为自然语言处理的核心任务之一，也是评价模型理解文本能力的一项重要任务，其本质可以看作是一种句子关系匹配任务，其具体的预测结果与具体任务有关。 记录一下之后用来实践的数据集： 阅读理解任务具有多种类别：单项/多项选择、完形填空以及抽取式问答。百度发布的DuReader机器阅读理解数据集涵盖了以上三种任务类型，因此选择用来实践也是非常合适的。 DuReader数据集的样本可用一个四维数组表示： \(\{q, t, D, A\}\) ，其中 \(q\) 表示问题， \(t\)

[TOC] 简介 机器阅读理解（Machine Reading Comprehension）为自然语言处理的核心任务之一，也是评价模型理解文本能力的一项重要任务，其本质可以看作是一种句子关系匹配任务，其具体的预测结果与具体任务有关。 记录一下之后用来实践的数据集： 阅读理解任务具有多种类别：单项/多项选择、完形填空以及抽取式问答。百度发布的DuReader机器阅读理解数据集涵盖了以上三种任务类型，因此选择用来实践也是非常合适的。 DuReader数据集的样本可用一个四维数组表示：${q, t, D, A}$，其中$q$表示问题，$t$表示问题类型，$D$表示文档集合，$A$表示答案集合。一半的样本来源于百度搜索引擎，一半来源于百度知道。下图展示了DuReader数据集的不同类型样本。（这里记录一下数据集，之后要是出了实践代码这里再补上） <img src="https://img2018.cnblogs.com/blog/1816627/201911/1816627-20191107125138599-1302356805.png" width = "80%" height = "80%"> 经典模型概述 这里记录一下比较经典的机器阅读理解模型，或者说记录一下各种花式 Attention，想要了解细节的小伙伴也可以去看看原文，这里也都附上了链接。 Model 1:

本文用正交softmax层来减轻少样本分类利用NN做易过拟合的问题。思路是：对于分类器的分类权重层，令其正交化。就是分类器的权重向量两两正交化。原理比较清晰易懂，实现时将权重向量的部分链接进行移除（dropout），但是这个移除在训练和测试是固定的，不是学习的，没有在优化过程中进行限制。本文的方法叫做OSL（orthogonal softmax layer），下图是不同数据上分类器权重之间的角度，角度越大，泛化能力越好，精度越高。 前面提到少样本（小数据集）分类的重要性在于避免过拟合，相关方法：数据增强、域适应、学习判别特征、ensemble方法、正则化（L2、Dropout）。为了保证分类器权重有大角度，OSL的方法是对权重进行去相关处理，就是分别将每个权重部分置零。 上式就是mask矩阵M与权重W的内积然后乘以输入v后进行softmax。M的格式就是： 其中M的对角线上的元素都是列向量，元素都为1，非对角线上的元素也都是列向量，元素都为0。通过与W相乘，就得到了不相关的权重矩阵。试想 此时的权重矩阵极端情况下就变成了单位阵 ！所以是非相关。这就是该方案的思想，当然一个缺点就是特征维度得大于类数目，不然就是非满秩的，没法达到两两线性无关。 下图是dropout和osl的示意图： 在小数据集上的表现也还行： 在网络变深的时候均会下滑（变深的时候就没那么抗打过拟合了）：