hidden node

隐藏节点是指使用命令行标志“-hidden”启动的节点。在分布式Erlang系统中，有时需要连接到一个节点而不连接到所有其他节点。例如，用于检查系统状态而不干扰它的某种O&M功能。隐藏节点的连接与其他节点的连接不具有传递性，必须显式设置。此外，隐藏节点不会显示在nodes()返回的节点列表中。必须使用nodes(hidden)或nodes(connected)。这意味着隐藏节点不会被添加到全局跟踪节点名称的节点集合中。隐藏节点的设计目的是减少节点间互联互通的通讯成本，特别适合于使用ei编写的c程序，因为ei是轻量的，没有这么多资源和必要去做无必须的事情。ei一般用作client，去请求别的节点做复杂的运算。

相关问题

wi-fi reverse hidden node

Wi-Fi反向隐藏节点是指在Wi-Fi网络中，一个节点可以收到其他节点的信号，但由于信号覆盖范围的限制，它无法接收到某些节点的信号。这些节点被称为“隐藏节点”，而具有反向隐藏节点的节点则被称为“反向隐藏节点”。具有反向隐藏节点的设备可以与其它设备通信，但无法检测到某些隐藏节点，从而导致通信中断或延迟。为了解决这个问题，一些协议和技术被开发出来，如RTS/CTS协议和功率控制技术等。这些技术可以减少Wi-Fi网络中的反向隐藏节点，并提高网络的性能。

from sklearn.model_selection import train_test_split import sklearn.neural_network as net import matplotlib.cm as cm file_path=r'D:\anaconda3\temp\邮政编码数据.txt' data=pd.read_csv(file_path,header=0) print(data.shape) data.head() X=data.iloc[:,1:-1] Y=data.iloc[:,0] X.shape np.random.seed(1) ids=np.random.choice(len(Y),25) plt.figure(figsize=(8,8)) for i,item in enumerate(ids): img=np.array(X.iloc[item]).reshape(16,16) plt.subplot(5,5,i+1) plt.imshow(img,cmap=cm.gray_r) plt.show X_train,X_test,Y_train,Y_test = train_test_split(X,Y,train_size = 0.60,random_state = 123) nodes = np.arange(1,20,2) acts = ['relu','logistic'] errTrain = np.zeros((len(nodes),2)) errTest = np.zeros((len(nodes),2)) for i,node in enumerate(nodes): for j ,act in enumerate(acts): NeuNet = net.MLPClassifier(hidden_layer_sizes = (node,),activation = act,random_state = 1,max_iter=300) nodes=np.arange(1,20,2) acts=['relu','logistic'] NeuNet.fit(X_train,Y_train) errTrain[i,j] = 1-NeuNet.score(X_train,Y_train) errTest[i,j] = 1-NeuNet.score(X_test,Y_test) plt.plot(nodes,errTest[:,0],label='relu_test',linestyle='-') plt.plot(nodes,errTest[:,1],label='logistic_test',linestyle='-.') plt.plot(nodes,errTrain[:,0],label='relu_train',linestyle='-',linewidth=0.5) plt.plot(nodes,errTrain[:,1],label='logistic_train',linestyle='-',linewidth=0.5) plt.title('2012010812') plt.xlabel('hidden node numbers') plt.ylabel('erros') plt.xticks(nodes) plt.legend()

这段代码看起来有一些问题。首先，第一行 `from sklearn.model_selection import train_test_split import sklearn.neural_network as net import matplotlib.cm as cm` 应该换行，每个语句单独占一行。其次，在这个代码块中，没有导入 pandas 库，但是调用了 pandas 中的函数 `read_csv`。在代码块的后半部分，您定义了变量 `nodes`，但是在循环中又重新定义了 `nodes`，这会导致变量被覆盖，可能会影响到后续的程序运行。此外，循环中的绘图部分也存在一些问题，因为在循环中重复定义了绘图的参数。根据您的问题描述，我无法确定您的具体问题在哪里，但是这些问题可能会影响到程序的正确性。因此，您需要检查一下代码并修复这些问题，才能正常运行程序。