新一代SDN vmware nsx
时间: 2023-10-27 14:07:33 浏览: 44
新一代SDN（软件定义网络）VMware NSX是一种网络虚拟化解决方案，由范恂毅和张晓合著的《新一代SDN VMWARE NSX网络原理与实践》一书中有详细介绍。该解决方案使用虚拟化技术来实现网络的灵活性和可扩展性，并通过逻辑隔离实现网络资源的分割和安全性的提升。NSX使用了虚拟化技术将网络功能从物理设备中解耦，使网络的管理和配置更加灵活和自动化。它采用了SDN的核心概念，即将控制平面和数据平面分离，＊＊＊以满足不同应用场景的需求。总之，新一代SDN VMware NSX是一种创新的网络虚拟化解决方案，可以提供灵活性、可扩展性和安全性的增强。<span class="em">1</span>
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- *1* [新一代SDN VMWARE NSX网络原理与实践_PDF电子书下载 高清 带索引书签目录 Part1](https://download.csdn.net/download/nitche/9744755)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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：YOLO目标检测算法的挑战与机遇：数据质量、计算资源与算法优化，探索未来发展方向
# 1. YOLO目标检测算法简介
YOLO（You Only Look Once）是一种
def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal
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 /
c++校园超市商品信息管理系统课程设计说明书(含源代码) (2).pdf
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