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网络结构问题,如何设置
god263
2010-03-18 05:37:24
现状:
公司一条ADSL专线,有一个固定IP。
计划:
增加一条ADSL专线
设备:
1、一个思科防火墙,带路由
2、4个交换机
3、4台服务器
4、80客户端
原来公司包括服务器的所有电脑全部使用一条ADSL
现在想分开, 4个服务器专门用一条, 其他用一条。
如何设置可以使两条ADSL完全分开, 而且所有客户端可以访问4个服务器, 4个服务器可以访问所有客户端。
先给100分, 搞定再加100分; 最好有图示,谢谢!
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网络结构问题,如何设置
现状: 公司一条ADSL专线,有一个固定IP。 计划: 增加一条ADSL专线 设备: 1、一个思科防火墙,带路由 2、4个交换机 3、4台服务器 4、80客户端 原来公司包括服务器的所有电脑全部使用一条ADSL 现在想分开, 4个服务器专门用一条, 其他用一条。 如何设置可以使两条ADSL完全分开, 而且所有客户端可以访问4个服务器, 4个服务器可以访问所有客户端。 先给100分, 搞定再加100分; 最好有图示,谢谢!
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bessxin
2010-06-29
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强帖终于出现,要顶的啊,谢谢楼主
god263
2010-03-19
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交换机无 wlan口
god263
2010-03-19
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cisco 5510,
swith 是D-link 1024+
服务器windows2000 server
liuyi1228
2010-03-19
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vlan,把服务器和客户机分开,然后接交换机至外网……防火墙不知道带不带2个外线接口,如果OK的话,就分2个。最后防火墙做客户机到服务器区的策略……大概思路,不知道对不对
god263
2010-03-19
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没热度?
bjsimplot
2010-03-18
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你的Cisco、switch什么牌子?主要技术参数为Cisco有没有策略路由,switch带不带VLAN?服务器什么系统?
如果是我,买一个DLINK双wan路由,1500K左右,Cisco单纯做防火墙。交换机就不用动了,如果钱够,再买个支持VLAN的,5000K左右。
贝叶斯
网络结构
学习若干
问题
解释
题目:贝叶斯
网络结构
学习若干
问题
解释 本篇主要为后续讲解具体结构学习算法打基础,共解释以下几个
问题
: 1、用于贝叶斯
网络结构
学习的数据集如何存储? 2、学得的贝叶斯
网络结构
如何存储? 3、什么是节点顺序order? 4、什么是节点的最大父母个数max_fan_in? 为了方便说明
问题
,引用如...
YOLOv5模型
网络结构
简单理解及详解anchor
设置
YOLOv5模型
网络结构
理解及anchor
设置
写在前面Yolov5
网络结构
anchor(锚框)计算与
设置
详解 写在前面 作者最近在做一些目标检测的竞赛,参加了火箭军智箭火眼人工智能挑战赛,科目一排名28,科目二排名23,提升不上去了????。在这个过程中看见了yolov5这个模型的性能以及准确率是这么的优秀,于是果断采用了这个模型作为我们的baseline,当然在这不停的炼丹过程中,遇到了很多的
问题
,也学习到了很多的新知识。这里把自己遇到的
网络结构
理解与anchor
设置
方面的
问题
分享给大家,供大家参考,本人
贝叶斯
网络结构
学习方法简介
题目:贝叶斯
网络结构
学习方法简介 贝叶斯网络(Bayesiannetwork, BN)结构学习就是从给定的数据集中学出贝叶斯
网络结构
,即各节点之间的依赖关系;只有确定了结构才能继续学得网络参数,即表示各节点之间依赖强弱的条件概率。对于普通人来说(非贝叶斯网络的专业研究人员,仅一般使用者),希望的是能够有那么一个函数,函数的输入是数据集,输出即为贝叶斯
网络结构
。目前确实有很多贝叶斯
yolov5
网络结构
学习
1. yolov5 网络架构 上图是yolov5s的
网络结构
,它是yolov5系列中深度最小、特征图宽度最小的网络。后面的m、l、x都是在此基础上不断加深、加宽的。 网络主要分为输入端、Backbone、Neck、Prediction四个部分。 它和yolov3主要不同的地方: (1)输入端:Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放 (2)Backbone:Focus结构、CSP结构 (3)Neck:FPN+PAN结构 (4)Prediction:GIOU_Loss 2.输入端 (1)Mosa
Pytorch迁移学习——修改训练好的
网络结构
及不同层
设置
不同的学习速率
目录 1. 修改最后一层的
网络结构
2. 不同网络层
设置
不同的学习速率 3. Demo 在使用深度学习的时候有时候需要用到迁移学习,但是由于不同的任务最终的输出可能不同因此需要修改最后的
网络结构
,并且由于最后一层前面的权重是已经训练好的,因此不用再花大量的精力集中在它们上面只需要对最后一层的权重进行重点训练即可。 1. 修改最后一层的
网络结构
以为分类为题为例,如果在Imagenet上...
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