MERCURY交换机的规格

时间: 2023-08-08 17:10:25 浏览: 44
MERCURY交换机的规格可能因型号不同而有所不同,以下是MG-S3528型号的规格: 1. 端口数量: 24个千兆以太网端口+4个千兆SFP光口 2. 交换容量: 56Gbps 3. 转发率: 41.7Mpps 4. MAC地址表容量: 8K 5. VLAN支持: 4K个VLAN 6. QoS支持: 支持802.1p优先级和DSCP 7. 供电方式: 内置电源适配器 8. 外观尺寸: 440mm×220mm×44mm 9. 工作温度: 0℃~45℃ 10. 电源输入: AC100~240V 50/60Hz 需要注意的是,不同型号的MERCURY交换机规格可能会有所不同,以上仅供参考。
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MERCURY MEW8 8口千兆以太网交换机的规格

MERCURY MEW8是一款8口千兆以太网交换机,具体规格如下: 1. 端口数量: 8个千兆以太网端口 2. 交换容量: 16Gbps 3. 转发率: 11.9Mpps 4. MAC地址表容量: 8K 5. VLAN支持: 不支持VLAN 6. QoS支持: 不支持QoS 7. 供电方式: 外置电源适配器 8. 外观尺寸: 159mm×105mm×26mm 9. 工作温度: 0℃~40℃ 10. 电源输入: AC100~240V 50/60Hz 需要注意的是,MEW8交换机不支持VLAN和QoS等高级功能,适用于小型家庭和办公室网络中的基本网络连接。

MERCURY MEW8 8口千兆以太网交换机的SN

每一个MERCURY MEW8 8口千兆以太网交换机都有一个唯一的SN(Serial Number)序列号,用于标识这台设备的身份和属性。SN序列号通常可以在设备背面的标签上找到,也可以在设备的管理界面中查看。这个序列号通常由一串字母、数字或符号组成,具体格式可能因不同的厂家和型号而有所不同。如果您需要查询MEW8交换机的SN序列号,可以查看设备背面的标签或者参考设备的说明书。

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from transformers import BertTokenizer, BertForQuestionAnswering import torch # 加载BERT模型和分词器 model_name = 'bert-base-uncased' tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name) model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name) # 输入文本和问题 context = "The Apollo program, also known as Project Apollo, was the third United States human spaceflight program carried out by the National Aeronautics and Space Administration (NASA), which succeeded in landing the first humans on the Moon from 1969 to 1972. Apollo was first conceived during the Eisenhower administration in early 1960 as a follow-up to Project Mercury. It was dedicated to President John F. Kennedy's national goal of landing Americans on the Moon before the end of the 1960s." question = "What was the goal of the Apollo program?" # 对输入进行编码 encoding = tokenizer.encode_plus(question, context, max_length=512, padding='max_length', truncation=True, return_tensors='pt') # 获取输入ids和注意力掩码 input_ids = encoding['input_ids'] attention_mask = encoding['attention_mask'] # 使用BERT模型进行问答 outputs = model(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask) start_scores = outputs.start_logits end_scores = outputs.end_logits # 获取答案的起始和结束位置 start_index = torch.argmax(start_scores) end_index = torch.argmax(end_scores) # 解码答案 answer = tokenizer.convert_tokens_to_string(tokenizer.convert_ids_to_tokens(input_ids[0][start_index:end_index+1])) print(answer)

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