224.0.0.5是什么地址

时间: 2023-12-13 07:04:58 浏览: 63
224.0.0.5是一个组播地址，被分配给OSPF协议使用。所有使用OSPF协议的路由器都会使用这个地址。它用于发送Hello包和在洪泛过程中发送特定的OSPF协议数据包。\[1\] #### 引用[.reference_title] - *1* [计算机网络——组播地址（多播地址、D类地址）详解——不断完善更新中](https://blog.csdn.net/m0_51551385/article/details/122327966)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [OSPF 224.0.0.5（AllSPFRouters）和224.0.0.6（AllDRouters）的区别](https://blog.csdn.net/fykhlp/article/details/6988383)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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下面对于DR/BDR理解中，错误的是 A.所有DRother只与DR和BDR建立邻居关系 B.在广播网络中，必须选举DR和BDR，没有DR和BDR中的任何一个，广播网络都不能正常工作。 C. DR监听的组播地址为224.0.0.5 D. DRother监听的网络地址为224.0.0.6

错误的是 A.所有DRother只与DR和BDR建立邻居关系。DRother之间也可以建立邻居关系，但是那不是必须的。其他选项都是正确的。在广播网络中，必须...DR监听的组播地址为224.0.0.5，DRother监听的网络地址为224.0.0.6。

function y = gen_wave( tone, rythm ) % 音调 拍 Fs = 8000; freqs=[... 16.352,17.324,18.354,19.446,20.602,21.827,... 23.125,24.500,25.957,27.501,29.136,30.868;... 32.704,34.649,36.709,38.892,41.204,43.655,... 46.250,49.001,51.914,55.001,58.272,61.737;... 65.408,69.297,73.418,77.784,82.409,87.309,... 92.501,98.001,103.829,110.003,116.544,123.474;... 130.816,138.595,146.836,155.567,164.818,174.618,... 185.002,196.002,207.657,220.005,233.087,246.947;... 261.632,277.189,293.672,311.135,329.636,349.237,... 370.003,392.005,415.315,440.010,466.175,493.895;... 523.264,554.379,587.344,622.269,659.271,698.473,... 740.007,784.010,830.629,880.021,932.350,987.790;... 1046.528,1108.758,1174.688,1244.538,1318.542,1396.947,... 1480.013,1568.019,1661.258,1760.042,1864.699,1975.580;... 2093.056,2217.515,2349.376,2489.076,2637.084,2793.893,... 2960.027,3136.039,3322.517,3520.084,3729.398,3951.160;... 4186.112,4435.031,4698.751,4978.153,5274.169,5587.787,... 5920.053,6272.077,6645.034,7040.168,7458.797,7902.319;... 8372.224,8870.062,9397.502,9956.306,10548.337,11175.573,... 11840.106,12544.155,13290.068,14080.335,14917.594,15804.639... ]; tone=[... 6,7,8,7,8,10,7,3,3,6,5,6,8,5,0.5,3,3,4,3,4,8,... 3,0.5,8,8,8,7,4,4,7,7,0.5,6,7,8,7,8,10,7,0.5,3,3,6,5,6,8,... 5,0.5,3,4,8,7,7,8,9,9,10,8,0.5,8,7,6,6,7,5,6,0.5,8,9,10,9,10,12,... 9,0.5,5,5,8,7,8,10,10,0.5,0.5,6,7,8,7,9,9,8,5,5,0.5,11,10,9,8,... 10,10,0.5,10,13,12,12,10,9,8,0.5,8,9,8,9,9,12,10,0.5,10,... 13,12,10,9,8,0.5,8,9,8,9,9,7,6,0.5,6,7,6]; rhythm=[... 2.5,2,6.5,2,4,4,12,2,2,6.5,2,4,4,8,4,2,2,6.5,2,2.5,3,... 8,2,2,2,2,6.5,2,4.5,4,8,4,2.5,2,6.5,2,4,4,8,4,2,2,6.5,2,4,4,... 12,2,2,4,2.5,2.5,4,4,2,2,2,4,4,4.5,2,2,2,4,4,8,4,2,2,6.5,2,4,4,... 8,4,2,2,2.5,2,4,4,8,4,4,2.5,2,4,4,2,2,6.5,2.5,4,4,4,4,4,4,... 16.5,8,4,4,8,4,4,2,2,4,2,2,4,2.5,2.5,2,4,8,4,4,... 8,8,2.5,2,8,2,2,2,2,2.5,2,4,8,4,2.5,2,16]; x = linspace(0, 2 * pi * rythm, floor(Fs * rythm)); y = sin(freqs(tone) * x) .*(1- x/(rythm * 2 *pi)); end

根据你提供的代码，gen_wave函数用于生成音乐序列中指定音调和节奏的波形信号。在函数内部，首先定义了一个频率矩阵freqs和音调序列tone以及节奏序列rhythm。 接下来，通过使用linspace函数生成一个时间...

保留用于 IPv4 组播的地址前缀范围是什么？

IPv4中保留用于组播的地址前缀范围是224.0.0.0/4，即从224.0.0.0到239.255.255.255的地址块都用于组...例如，224.0.0.1是所有主机组播地址，224.0.0.2是所有路由器组播地址，224.0.0.5是所有OSPFIGP路由器组播地址等。

请帮我改进代码% 平均孔隙流速u 地下水渗流流速ν 渗透系数k 弥散系数D 含水层样品的干密度ρ孔隙度n u=38.67; v=5.01; k=6.32; D=0.38; rho=1.67; n=0.375; %吸附动力学试验结果 data1=[0 0.495 0.495 0.495 0.495 0.495 0.495 0.495 0.495 0.5 0.355 2.30 0.401 1.84 0.225 3.60 0.367 2.18 1.0 0.312 2.73 0.327 2.58 0.086 5.09 0.284 3.01 1.5 0.305 2.80 0.280 3.05 0.080 5.05 0.224 3.61 2.0 0.310 2.75 0.246 3.39 0.078 5.07 0.195 3.90 2.5 0.314 2.71 0.255 3.30 0.068 5.17 0.174 4.11 3.0 0.325 2.60 0.269 3.16 0.085 4.80 0.185 4.00 4.0 0.353 2.32 0.186 2.99 0.093 4.30 0.202 3.83 7.0 0.360 2.25 0.324 2.61 0.138 4.41 0.199 3.86 10 0.359 2.26 0.354 2.31 0.149 4.36 0.197 3.88 13 0.362 2.23 0.349 2.36 0.171 4.14 0.196 3.89 16 0.371 2.14 0.352 2.33 0.169 4.16 0.199 3.86 20 0.365 2.20 0.344 2.41 0.172 4.13 0.198 3.87 24 0.364 2.21 0.347 2.33 0.173 4.12 0.199 3.86]; figure('Position',[593.8,258.6,744.8,288]),plot(data1(:,1),data1(:,2:9)) legend('S1液相','S1固相','S2液相','S2固相','S3液相','S3固相','S4液相','S4固相') beautiplot exportgraphics(gcf,'img/吸附动力学试验结果.png','Resolution',400) %% figure,plot(data1(:,1),data1(:,2:3)) beautiplot exportgraphics(gcf,'img/S1吸附动力学试验结果.png','Resolution',400) figure,plot(data1(:,1),data1(:,4:5)) beautiplot exportgraphics(gcf,'img/S2吸附动力学试验结果.png','Resolution',400) figure,plot(data1(:,1),data1(:,6:7)) beautiplot使结果更加美观

data = [0 0.495 0.495 0.495 0.495 0.495 0.495 0.495 0.495 0.5 0.355 2.30 0.401 1.84 0.225 3.60 0.367 2.18 1.0 0.312 2.73 0.327 2.58 0.086 5.09 0.284 3.01 1.5 0.305 2.80 0.280 3.05 0.080 5.05 0.224 ...

torchvision.transforms函数

transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) 该预处理管道首先将图像大小调整为256，然后随机裁剪为224，随机水平翻转，将图像转换为张量，最后对张量进行标准化。

使用torchvision.models.vgg16编写代码

transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))]) trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) trainloader = torch.utils.data....

torchvision.models.squeezenet1_0实现hotdog数据集

transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))]) 在这里，我们使用了transforms.Resize对图片进行缩放，并使用transforms.CenterCrop对图片进行中心裁剪，将其大小调整为224x224。接着，我们使用...

model = tf.keras.Sequential()model.add(tf.keras.layers.ZeroPadding2D(((1,2),(1,2)),input_shape=(224,224,3))) model.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters = 48, kernel_size = (11,11), strides = 4, activation = "relu")) model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size = (3, 3),strides = 2)) model.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters = 128, kernel_size = (5,5), padding = 'same', activation = "relu")) model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size = (3, 3),strides = 2)) model.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters = 192, kernel_size = (3,3), padding = 'same', activation = "relu")) model.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters = 192, kernel_size = (3,3), padding = 'same', activation = "relu")) model.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters = 128, kernel_size = (3,3), padding = 'same', activation = "relu")) model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size = (3, 3),strides = 2)) model.add(tf.keras.layers.Flatten()) model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.5)) model.add(tf.keras.layers.Dense(2048, activation='relu')) model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.5)) model.add(tf.keras.layers.Dense(2048, activation='relu')) model.add(tf.keras.layers.Dense(5, activation='softmax'))这段代码什么意思

具体来说，这个模型共有 13 层，输入的图像尺寸为 224x224x3，输出的分类数为 5。其中： - 第 1 层是零填充层，将输入的图像在四周填充 1 行或 2 列的 0，用于保持图像尺寸并减少边缘效应。 - 第 2 层是卷积层，...

val_transform = transforms.Compose([

transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) # 对张量进行标准化处理 ]) 这是一个用于验证集图像预处理的操作序列。首先，通过transforms.Resize将输入图像的大小调整为256x256...

对这段代码也使用多线程：def get_image_files(folder): image_extensions = ['.jpg', '.jpeg', '.png'] # 定义图片扩展名 image_files = [] for root, dirs, files in os.walk(folder): for file in files: if os.path.splitext(file)[1].lower() in image_extensions: img_path = os.path.join(root, file) # 将每条数据保存到txt中 path_all_files = open('./all_files.txt','a') path_all_files.write(img_path+'\n') path_all_files.close() print(img_path) image_files.append(img_path) return image_files # 加载ONNX模型 ort_session = onnxruntime.InferenceSession('./best_weights.onnx') # 预处理输入图像 transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((224, 224)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,)) ]) # 创建线程池 executor = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() # 获取路径下所有图片 image_files = get_image_files('C:/Users/xyzhuge/Desktop/detect-mamaclouds-yolov5-v2/detect-mamaclouds-yolov5-linux-main/res/')

ort_inputs = {ort_session.get_inputs()[0].name: input_data} ort_outputs = ort_session.run(None, ort_inputs) # 获取预测结果 predicted_class = np.argmax(ort_outputs[0]) print(f'Image: {image_file}'...

datasets.imagefolder函数举个例子

transforms.Resize((224, 224)), # 将图像调整为指定大小 transforms.ToTensor(), # 转换为张量格式 transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) # 标准化图像 ]) 然后，我们可以使用datasets....

model = Sequential() model.add( ResNet50(include_top=False, input_tensor=None, input_shape=(224, 224, 3), pooling='avg', classes=2, weights=None)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(512, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(BatchNormalization()) model.add(Dense(256, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(BatchNormalization()) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) model.layers[0].trainable = False model.summary() model.compile(optimizer=Adam(lr=0.001), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) red_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='val_acc', patience=3, verbose=1, factor=0.7) 对以上代码进行注释分析，写在每句下面

model.add(ResNet50(include_top=False, input_tensor=None, input_shape=(224, 224, 3), pooling='avg', classes=2, weights=None)) # 添加一个展开层，将 ResNet50 的输出展平为一维向量 model.add(Flatten()) ...

import tensorflow as tf from tensorflow.keras import datasets, layers, models, optimizers from tensorflow.keras.preprocessing import image_dataset_from_directory import matplotlib.pyplot as plt # 定义数据集路径 data_dir = r'F:\Pycham\project\data\FMD' # 定义图像大小和批处理大小 image_size = (224, 224) batch_size = 32 # 从目录中加载训练数据集 train_ds = image_dataset_from_directory( data_dir, validation_split=0.2, subset="training", seed=123, image_size=image_size, batch_size=batch_size) # 从目录中加载验证数据集 val_ds = image_dataset_from_directory( data_dir, validation_split=0.2, subset="validation", seed=123, image_size=image_size, batch_size=batch_size) # 构建卷积神经网络模型 model = models.Sequential() model.add(layers.experimental.preprocessing.Rescaling(1./255, input_shape=(image_size[0], image_size[1], 3))) model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='selu')) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='selu')) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='selu')) model.add(layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='selu')) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) # 添加全连接层 model.add(layers.Flatten()) model.add(layers.Dense(128, activation='selu')) model.add(layers.Dropout(0.5)) model.add(layers.Dense(64, activation='selu')) model.add(layers.Dense(10)) # 编译模型，使用 SGD 优化器和 Categorical Crossentropy 损失函数 model.compile(optimizer=optimizers.SGD(learning_rate=0.01, momentum=0.9), loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) # 训练模型，共训练 20 轮 history = model.fit(train_ds, epochs=5, validation_data=val_ds) # 绘制训练过程中的准确率和损失曲线 plt.plot(history.history['accuracy'], label='accuracy') plt.plot(history.history['val_accuracy'], label = 'val_accuracy') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Accuracy') plt.ylim([0.5, 1]) plt.legend(loc='lower right') plt.show() # 在测试集上评估模型准确率 test_loss, test_acc = model.evaluate(val_ds) print(f'测试准确率: {test_acc}')上述代码得出的准确率仅为0.5，请你通过修改学习率等方式修改代码，假设数据集路径为F:\Pycham\project\data\FMD

image_size = (224, 224) batch_size = 32 # 使用数据增强 train_datagen = ImageDataGenerator(rotation_range=10, width_shift_range=0.1, height_shift_range=0.1, zoom_range=0.1, horizontal_flip=True, ...

import os import mindspore as ms from mindspore.dataset import ImageFolderDataset import mindspore.dataset.vision as transforms data_path = './dataset/' mean = [0.485 * 255, 0.456 * 255, 0.406 * 255] std = [0.229 * 255, 0.224 * 255, 0.225 * 255] dataset_train = ImageFolderDataset(os.path.join(data_path, "train"), shuffle=True) trans_train = [ transforms.RandomCropDecodeResize(size=224, scale=(0.08, 1.0), ratio=(0.75, 1.333)), transforms.RandomHorizontalFlip(prob=0.5), transforms.Normalize(mean=mean, std=std), transforms.HWC2CHW() ] dataset_train = dataset_train.map(operations=trans_train, input_columns=["image"]) dataset_train = dataset_train.batch(batch_size=16, drop_remainder=True)

这段代码是使用MindSpore框架进行图像分类任务的数据预处理部分。首先定义了数据集所在路径，以及图像数据的均值和标准差。然后使用ImageFolderDataset读取数据集，并定义了数据增强的操作，包括随机裁剪、随机水平...

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关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩