unix/linux路由守护程序GateD下载及功能介绍

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0 下载量 31 浏览量 更新于2024-10-27 收藏 2.05MB RAR 举报
资源摘要信息:"gated-3-5-11.rar_GateD download _linux gated_linux rip_linux支持os" ### 知识点详解 #### 软件名称及功能 - **gated**: gated是一个Unix和Linux操作系统下的路由守护程序,它是GateD守护进程的简写。GateD不仅是一个普通的路由软件,它更专注于实现复杂的路由协议,如OSPF、RIP、BGP等,并且允许这些协议之间进行路由信息的交互。 #### 支持的路由协议 - **OSPF(开放最短路径优先)**: OSPF是一种内部网关协议(IGP),用于在单个自治系统(AS)内部分发IP路由信息。OSPF通过构建一个最短路径树来计算到达每个网络的最优路径。 - **RIP(路由信息协议)**: RIP是最古老的路由选择协议之一,它使用跳数(最多15跳)来衡量到达目的地的距离,并定期更新路由信息,RIP主要用于小型网络中。 - **BGP(边界网关协议)**: BGP是互联网的核心路由协议,用于AS间的路由信息交换。BGP负责维护IP网络的全局路由表,实现大规模网络的稳定通信。 #### 路由交互 - **多协议之间的路由交互**: gated支持不同路由协议之间的信息交互,这意味着它可以将来自OSPF的路由信息传递给RIP,反之亦然,这在复杂的网络环境中极为有用。通过交互路由信息,网络管理员可以更好地控制流量,优化路由选择,提高网络的效率和可靠性。 #### 历史及收购 - **nexthop的收购**: nexthop是业内著名的网络设备制造商,曾收购了gated项目。这次收购可能意味着gated将融入更先进的技术和产品线中,也表明了该软件在行业内的认可度和重要性。 #### 文件信息 - **文件压缩包**: 提供的压缩包文件名为“gated-3-5-11.rar”,这表明用户可以下载并解压出GateD软件的3.5.11版本。 - **文件说明**: 在“***.txt”文件中,可能包含关于文件下载链接、安装说明、版本更新历史或其他相关信息。 #### Linux支持 - **gated在Linux下的应用**: gated可以在Linux操作系统下运行,这意味着Linux用户可以利用这个强大的工具来管理他们的网络路由。对于Linux支持OSPF的疑问,答案是肯定的,因为gated支持OSPF协议,因此自然支持在Linux环境下的应用。 #### 配置和管理 - **gated的配置**: 配置gated需要对网络协议有一定的了解,管理员通常需要编辑配置文件来指定使用的路由协议、网络接口、路由策略等。正确配置gated是确保网络稳定和高效的关键。 #### 使用场景 - **gated的使用环境**: 由于gated支持多种路由协议,并能进行协议间的信息交互,它通常被用在网络较为复杂、需要精细控制路由选择的环境中。如大型企业网络、互联网服务提供商(ISP)等。 #### 社区和资源 - **获取帮助和支持**: 由于gated是一个较为专业的网络工具,可能需要一定的专业知识来进行操作和维护。用户可以通过访问相关的技术论坛、文档、邮件列表等资源获取支持和帮助。 #### 总结 gated-3-5-11.rar提供的GateD是一个功能强大的路由守护程序,支持多种路由协议并能进行有效的路由交互,特别适合于需要高度控制路由信息的复杂网络环境。gated在Linux平台上的使用进一步拓展了它的应用范围,为Linux用户提供了一个可靠的路由选择方案。被nexthop收购后,gated的发展也更加值得期待,其未来可能集成更多先进的网络技术,满足不断发展的网络需求。

def forward(self, data, org_edge_index): x = data.clone().detach() edge_index_sets = self.edge_index_sets device = data.device batch_num, node_num, all_feature = x.shape x = x.view(-1, all_feature).contiguous() gcn_outs = [] for i, edge_index in enumerate(edge_index_sets): edge_num = edge_index.shape[1] cache_edge_index = self.cache_edge_index_sets[i] if cache_edge_index is None or cache_edge_index.shape[1] != edge_num*batch_num: self.cache_edge_index_sets[i] = get_batch_edge_index(edge_index, batch_num, node_num).to(device) batch_edge_index = self.cache_edge_index_sets[i] all_embeddings = self.embedding(torch.arange(node_num).to(device)) weights_arr = all_embeddings.detach().clone() all_embeddings = all_embeddings.repeat(batch_num, 1) weights = weights_arr.view(node_num, -1) cos_ji_mat = torch.matmul(weights, weights.T) normed_mat = torch.matmul(weights.norm(dim=-1).view(-1,1), weights.norm(dim=-1).view(1,-1)) cos_ji_mat = cos_ji_mat / normed_mat dim = weights.shape[-1] topk_num = self.topk topk_indices_ji = torch.topk(cos_ji_mat, topk_num, dim=-1)[1] self.learned_graph = topk_indices_ji gated_i = torch.arange(0, node_num).T.unsqueeze(1).repeat(1, topk_num).flatten().to(device).unsqueeze(0) gated_j = topk_indices_ji.flatten().unsqueeze(0) gated_edge_index = torch.cat((gated_j, gated_i), dim=0) batch_gated_edge_index = get_batch_edge_index(gated_edge_index, batch_num, node_num).to(device) gcn_out = self.gnn_layers[i](x, batch_gated_edge_index, node_num=node_num*batch_num, embedding=all_embeddings) gcn_outs.append(gcn_out) x = torch.cat(gcn_outs, dim=1) x = x.view(batch_num, node_num, -1) indexes = torch.arange(0,node_num).to(device) out = torch.mul(x, self.embedding(indexes)) out = out.permute(0,2,1) out = F.relu(self.bn_outlayer_in(out)) out = out.permute(0,2,1) out = self.dp(out) out = self.out_layer(out) out = out.view(-1, node_num) return out

2023-03-24 上传