ftp://ftp-eng.cisco/smii/sgmii.pdf

时间: 2024-01-19 10:00:28 浏览: 40
ftp://ftp-eng.cisco/smii/sgmii.pdf 是Cisco官方网站的一个链接,该链接指向了一个关于SGMII(Gigabit Media Independent Interface)的PDF文档。SGMII是一种网络通信接口标准,用于在网络设备之间传输数据,特别是在以太网转换器、交换机和路由器之间。这份文档包含了关于SGMII的详细说明,包括其工作原理、规范、接口信号定义、电气特性等内容。对于从事网络设备设计、开发或维护工作的工程师和技术人员来说,阅读并理解这份文档是非常重要的。通过学习SGMII的工作原理和规范,他们可以更好地设计和开发符合标准的网络设备,保证设备之间的兼容性和稳定性。因此,值得推荐给相关领域的专业人士去阅读这份文档。此外,对于普通用户来说,如果对SGMII及相关的网络通信接口标准感兴趣,也可以通过阅读这份文档来了解更多相关知识。总之,ftp://ftp-eng.cisco/smii/sgmii.pdf 是一份对于研究SGMII标准、从事网络设备设计和开发工作的人来说非常有价值的文档。
相关问题

MII SMII SGMII QSQMII

MII、SMII、SGMII 和 QSGMII 都是以太网接口协议,它们的主要区别如下: 1. MII(Media Independent Interface)是最早的以太网接口协议之一,用于连接 MAC 层和 PHY 层。MII 接口使用 4 个信号线进行通信,包括数据线、时钟线、使能线和数据输出使能线。 2. SMII(Serial Media Independent Interface)是 MII 的一种改进版本,它采用串行通信方式,能够支持更高的数据传输速率。SMII 接口使用 2 个信号线进行通信,包括数据线和时钟线。 3. SGMII(Serial Gigabit Media Independent Interface)是一种更高速的串行接口协议,用于连接 MAC 层和 PHY 层。SGMII 接口使用 4 个差分信号线进行通信,包括数据线、时钟线和两条使能线。 4. QSGMII(Quad Serial Gigabit Media Independent Interface)是 SGMII 的一种扩展版本,能够支持更高的数据传输速率和更多的端口数。QSGMII 接口使用 4 组差分信号线进行通信,每组包括数据线、时钟线和两条使能线。 因此,MII、SMII、SGMII 和 QSGMII 是不同的以太网接口协议,它们的主要区别在于通信方式、传输速率和信号线数量,适用于不同的应用场景。

RMII/RGMII

RMII和RGMII是两种不同的接口标准,用于连接网络设备中的MAC(媒体访问控制)和PHY(物理层)芯片。引用中提到,RMII(Reduced Media Independent Interface)是一种精简的MII接口,通过使用较少的数据线来节省成本。RMII使用2位数据进行传输,并采用50MHz时钟源。根据引用中的信号定义,RMII接口包括参考时钟(REF_CLK)、发送数据使能(TX_EN)、发送数据位0和1(TXD0和TXD1)、接收错误(RX_ER)、接收数据位0和1(RXD0和RXD1)、载波和接收数据有效(CRS_DV)、管理数据(MDIO)和管理数据时钟(MDC)。 而RGMII(Reduced Gigabit Media Independent Interface)是精简的GMII接口标准。相对于GMII,RGMII在发送/接收数据线数量上进行了减少,并通过复用某些信号来减少接口的复杂性。根据引用中的描述,RGMII在不同速率下的时钟频率分别为125MHz、25MHz和2.5MHz。RGMII接口中的信号包括发送数据使能(TX_EN)、发送错误(TX_ER)、接收错误与接收数据有效复用(RX_ER和RX_DV)、时钟控制(TX_CTL和RX_CTL)等。 综上所述,RMII和RGMII都是用于连接网络设备中的MAC和PHY芯片的接口标准,它们在数据线数量和时钟频率等方面有所差异。这些接口标准的选择取决于具体的应用需求和成本考虑。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [MII/RMII/SMII,以及GMII/RGMII/SGMII介面的信號定](https://download.csdn.net/download/channinglan/2715574)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [以太网详解(一)-MAC/PHY/MII/RMII/GMII/RGMII基本介绍](https://blog.csdn.net/u014044624/article/details/123461361)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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