交换机的交换架构是框式交换机才有的概念，它最主要的作用是任意输入端可以交换为任意输出端。交换架构的最基本组成为：输入端口、输出端口和连接输入输出端口的交换网络。
前面，我们用连续7章的篇幅讲了路由器控制平面路由的计算、基于NP的转发平面工作流程，以及转发平面与控制平面的互动。今天，让我们来解剖一只麻雀大象——CISCO ASR9900系列路由器。
春回大地 又到了公司财报 继思科发布回暖的Q4成绩 Arista也公布了沉甸甸的Q4及全年 📷 Arista四季度 17.4%的同比增长 来源于战略的坚定执行 2021年数据中心依然是发动机 📷 只是Arista 每季Highlight中 都拿这张图揶揄思科好吗 原以为只有白牌碰瓷才选思科 没想到斗地主是全民喜闻乐见的项目 Arista，休走看招！吃俺思科一套组合拳 📷 话说 良禽择木而栖 贤臣择主而事 有个叫Tony Li的工程师 参与过BGP，设计过路由器 创过业，也在思科队伍扛过枪 这几年到Ar
交换机（Switch）意为“开关”，是一种用于电（光）信号转发的网络设备。它可以为接入交换机的任意两个网络节点提供独享的电信号通路。最常见的交换机是以太网交换机。其他常见的还有电话语音交换机、光纤交换机等。
本教程介绍如何使用R软件和ggplot2包创建带有误差棒的图形。 可以使用以下函数创建不同类型的错误栏：
昨天给大家展示了ASR 9K的线卡架构，既然NP芯片是路由线卡的核心，而PP(Packet Processor)又是NP芯片的核心。那么，拆解NP的PP单元就是拆解NP的关键。
前两天听AI芯片的报告，有位教授提到了基于忆阻器的AI芯片，今早刚好DeepTech深科技里报道了密歇根大学在这方面的进展（基于忆阻器的AI芯片）。借此机会，小豆芽搜集了下相关资料，深入了解下忆阻器。
2020开年不凡, 生活果然充满了惊吓，可仍然要期待惊喜呀。今天要给大家介绍的是点图（Dot plot)，点图展示的数据比较简单，但胜在好看啊。
加载R包 library(tidyverse) library(ggsci) 导入数据 df <- read_tsv("data.txt") 数据可视化 df %>% ggplot(aes(case_control,logCPM)) + geom_jitter(aes(fill=case_control,color=case_control), pch=21,width=0.1,size=2)+ stat_boxplot(geom="errorbar",widt
这里使用ToothGrowth 数据集。它描述了维他命C对Guinea猪牙齿的生长影响。包含了三种不同的剂量（Vitamin C (0.5, 1, and 2 mg)）和相应的两种不同使用方法（ [orange juice (OJ) or ascorbic acid (VC)]）。
我进行一个小型仿真，以在不同样本量下测试Little的MCAR检验1。我可以研究线性回归中的异方差。我能够找到一些使用Little's MCAR检验的小样本研究人员的例子，因此我进行了仿真。
excel作为一个强大的统计工具，自身包含着一部分数据可视化的功能。R作为可视化的大势，自然也可以画出这些图，有一篇就通过ggplot2包进行了部分总结，甚是有趣，小编复刻学习了一番，现对代码做简单注释，以作分享。
随着AI、大数据等应用的兴起，业界对于存储的要求达到了一个新的高度。但现在主流的存储中，NAND的传输速度比较慢，而传输较快的DRAM则具有易失性，这就推动存储供应商开始研发新一代存储，其中ReRAM就是其中一个代表。
AXI bridge 可以转接PCIe总线提供AXI4嵌入式系统和PCIe系统。 它包括内存从AXI4映射到AXI4-Stream桥和AXI4-Stream的PCIe集成块. 从桥作为一个从设备连
1. ggplot2的安装：install.packages("ggplot2")。
Awesome-asyncio 是 Timo Furrer 发起并维护的 Python Asyncio 资源列表。本项目是其中文版，在这里，收集了大量的 Asyncio 的最棒、最新的资源，供大家探索 Python 异步编程世界。
上一小节中，我们介绍了ggpattern并鉴赏了ggpattern中两大pattern之一的array_based_pattern。详见：R-ggpattern（绘图花式大赏-1）
感觉自己写这个有点班门弄斧，但为了知识体系完善，体系完善了好记住，硬着头皮写，写到什么程度算什么，理解不深，瞎扯蛋的成分比较多，大家不要笑话。
从发送方主机到接收方主机传输数据报的“通道” ，网络提供对单个数据和数据报流的服务
摘要：本文介绍了Trio，一种用于瞻博（Juniper）网络MX系列路由器和交换机的可编程芯片组。Trio的架构基于一个多线程的可编程数据包处理引擎和一个分层的大容量内存系统，这使得它与基于流水线的架构有着根本的不同。Trio可以优雅地处理各种网络用例和协议的非同质包处理率，使其成为新兴网络内应用的理想平台。我们首先描述了Trio芯片组的基本构件，包括其多线程的包转发和包处理引擎。然后，我们讨论Trio的编程语言，称为微代码。为了展示Trio灵活的基于Microcode的编程环境，我们描述了两个使用案例。首先，我们展示了Trio为分布式机器学习执行网络内聚合的能力。其次，我们提出并设计了一种使用Trio的定时器线程的网络内滞留者缓解技术。我们在测试平台上使用三个真实的DNN模型（ResNet50、DenseNet161和VGG11）对这两个用例进行了原型测试，以证明Trio在执行网络内聚合的同时缓解串扰的能力。我们的评估表明，当集群中出现散工问题时，Trio的性能比目前基于流水线的解决方案高1.8倍。
大家好，很高兴能在此给大家分享一下楼主的秋招经验。本科和硕士都是某工科双非机械专业，从研一开始接触FPGA项目，期间发了EI，后研究方向关于神经网络的FPGA加速，研二通过培训班转数字IC。
Websocket Application Messaging Protocol 协议：https://github.com/wamp-proto/wamp-proto 1. 基础档案 引入： WAMP协议是一种建立在Websocket之上可以进行publish&subscribe和rpc的通信协议。它实现了类似ZeroMQ中的pub&sub通信模式，同时将这种模式用于传统的rpc通信，较好地解耦了通信端点之间的直接联系。 基础概念： broker：pub&sub通信模式中的中间件。 dealer：rpc
最近Ayar Labs这家硅光创业公司在ERIsummit会议上展示了他们的最新进展，小豆芽这里对相关信息做一个梳理。之前的笔记曾对Ayar Labs做过简单介绍(Ayar Labs公司的硅光子互联技术)。
）中就曾提到，隔行如隔山，做芯片的人永远无法理解只做FPGA样机的人在某些情况下不做仿真就直接上板的做法，非芯片设计出身只做FPGA样机的人也不知道这个世界上还存在更为高效的Verilog或VHDL语言的仿真工具和仿真方法，也不理解为了把一个芯片做到极致，必须严格要求代码规范的做法。为了能够使用上一篇文章中高效的Verdi或者SimVision仿真调试工具，脱离Vivado等仿真工具单独搭建仿真环境的就成为比较急迫的需求了。
作者简介：张渐修，任职于上海同悦信息科技有限公司担任市场分析高级工程师，从事交换机的市场推广工作。
原文链接：https://blog.csdn.net/dog250/article/details/46666029
今天我们介绍由海德堡大学医学院的Sebastian Lobentanzer等学者发表在Nature Biotechnology上的工作。在所有研究人员之中，标准化的生物医学知识表征是一项难以克服的任务，它阻碍了许多计算方法的有效性。为了促进知识表征的协调和互操作性，该工作将知识图谱创建的框架标准化。本文提出的BioCypher实现了这一标准化，这是一个FAIR（可查找、可访问、可互操作、可重用）框架，可以透明地构建生物医学知识图谱，同时保留源数据的来源。将知识映射到生物医学本体有助于平衡协调、人类和机器可读性以及对非专业研究人员的易用性和可访问性的需求。本文展示了该框架在各种用例中的有用性，从维护特定于任务的知识存储，到生物医学领域之间的互操作性，再到为联邦学习按需构建特定于任务的知识图。
一个典型的系统主要是由一个主设备和从设备连接组成的，它们通过某种形式的互连组合在一起，如图4‑29所示。
进程或者线程绑定到某个CPU Core，仍然可能会有线程或者进程切换的发生，如果想到达到进一步减少其他进程对于该进程或者线程影响，可以采取把CPU Core从Linux内核调度中剥离出来。Linux内核提供isolcpus,对于有4个CPU core的系统，在启动时候加入isolcpus=2,3，那么系统启动后将不会使用CPU3,CPU4.这里的不适用不是绝对的，但是可以通过taskset命令来设置
第一步：准备数据，使用的数据包括三列，len长度，supp是分类变量，dose是0.5mg,1mg和2mg三个变量。
云数据中心通过超卖实现盈利，在满足用户需求的前提下，让各个类型的资源都充分利用将给云提供商带来更低的成本。因此资源利用率是至关重要的指标，然而现在的架构将计算资源，内存资源，存储资源按照固定的比例“装箱”，各个资源不能独立扩展，同时云上的负载类型又是多种多样的（计算密集型，IO密集型），不同的负载对不同的资源有不同的需求。这将带来资源的浪费，例如，内存资源不足而CPU资源充足时，为了添加内存还需要添加额外的CPU，这降低了CPU的资源利用率。下一代云架构从资源利用，管理的角度将采取Disaggreated架构，每个资源单独作为一个资源池，用户可以根据自身业务需求各个资源按需组合，云厂商也可以对资源进行弹性扩展。
1决定使用geometry_based pattern 还是array_based pattern
❝VIP群里有观众老爷询问如何对箱线图进行几何形状填充，那么今天就来具体介绍一番；在原有的基础上做了一些小的改动也许恰好您正好有此特殊需求，需要着重体会八个字「变实为虚，变虚为实」，希望对各位观众老爷有所帮助；下面来看具体案例； ❞ 加载R包 library(tidyverse) library(ggsci) library(ggprism) library(rstatix) library(ggpubr) library(ggpmisc) library(ggpattern) 加载数据 gapminde
2 组件 概要 本节描述OVX所使用的代表各种网络元素和OpenFlow消息的类和包。 2.1 概述 2.2 组件状态机 2.3 组件持久性 2.4 交换机（Switches） 2.5 端口（Ports） 2.6 链路和路由（Links and Routes） 2.7 地址（Addresses） 2.8 主机（Hosts） 2.9 网络拓扑 2.10 全局共享映射（Shared Global Mappings） 2.11 信息（Messages） 2.1 概述 OVX的网络表示，无论是物理的还是虚拟的，均是
测试方法：使用TestCenter向被测板子上的千兆以太网口打流，在FPGA内部通过自回环从源端口返回给TestCenter，通过看TestCenter控制界面上显示结果判断自回环是否正确。
关于这个误差bar的添加，主要的问题其实是计算的问题，需要max和min，如果存在分组的问题，那么就需要使用按照分组再计算max和min，然后再在aes中使用。 love&peace
·输入端口。输入端口要执行将一条输入的物理链路端接到路由器的物理层功能。它也要执行需要与位于入链路另一端接口交互的数据链路层功能。它还要完成转发表查找与转发功能，以便转发到路由器交换结构部分的分组能出现在适当的输出端口。
small <- diamonds[sample(nrow(diamonds), 1000), ]
【新智元导读】IBM 日前发布了一款用于深度学习的类脑超级计算平台 IBM TrueNorth。新智元芯片专家群的几位专家讨论后认为：TrueNorth 虽然与人脑某些结构和机理较为接近，但智能算法的
哦转换完ID之后发现这个数据集没有我想要的两个基因； 换一个，随便搜了几篇文章里所使用到的数据集： ①GSE6044和GSE40275 ②GSE43346和GSE6044 ③GSE6044和GSE11969 ④GSE40275,GSE1037,GSE44447 综合多个数据集的数据可以看到，DLL3在小细胞肺癌中高表达。
人脑可以在能耗很低的条件下具备同时学习和记忆大量信息的能力，而目前传统的计算机系统只能先处理数据，再移动到存储中。
学Python，想必大家都是从爬虫开始的吧。毕竟网上类似的资源很丰富，开源项目也非常多。
近年来，深度学习被广泛应用在医学影像分析的相关任务上，并获得巨大的性能提升。众所周知，深度学习需要大量数据来拟合巨大的参数空间，然而在大部分医疗场景中，获取高质量的医疗数据、以及高质量的标注是相当困难的。因此，应对医疗数据小样本特性，充分挖掘医疗数据的结构化信息，成为近年来学术界关注的热点。本次分享就是针对这一背景的一些尝试，主要从挖掘医疗数据的独有特性提升分割性能以及利用医疗数据的结构化先验训练自监督模型等角度切入，以期为大家提供若干可以参考的思路。 报告时间：2019年7月23日 19:30-21:0
This question can be answered from a couple of perspectives: the hardware view and the Linux software view.
本文是杨翔瑞老师工作小结。杨老师的工作成果在：智能网卡大黑马抛出第一块砖～ 也有提及。
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