Broadcom CableModem培训：DOCSIS 2.0与3.0技术解析

cable
需积分: 1 0 下载量 172 浏览量 更新于2024-07-22 收藏 3.15MB PPTX 举报
"CM-training是一个关于有线调制解调器（Cable Modem）技术的培训资料，内容可能包括软件介绍、工具链概述以及相关行业标准。这份PPT由 Broadcom 公司在2011年制作，涵盖了Cable Modem、Cable Modem 终端系统（CMTS）、嵌入式多媒体终端适配器（EMTA）、住宅网关（RG）、数据在电缆服务接口规范（DOCSIS）、包络电缆（PacketCable）等相关概念，并介绍了Broadcom公司的基础类库（BFC）、CableMedia解决方案以及CablexChange（CxC）语音/包络电缆解决方案。文档中还提到了具体的产品芯片，如用于DOCSIS 2.0和3.0的BCM系列芯片，以及数据电缆模式（DCM）的相关内容。" 在这个培训中，首先会介绍软件和工具链的概况，这通常涉及编程环境、开发工具、编译器、调试器等，这些都是构建和维护有线调制解调器系统所必需的基础。Broadcom专有的基础类库（BFC）可能是为了简化开发过程而设计的一套类库，它可能包含了处理网络通信、设备控制等功能的预定义模块。 接着，文档详细列举了几个关键的有线通信设备和技术，如Cable Modem是用户端用于接收和发送数据的设备，CMTS则位于网络侧，用于管理和终止与多个Cable Modem的连接。EMTA是一种集成的设备，集成了调制解调器功能和多媒体终端适配，可以支持语音和数据服务。RG，即住宅网关，是家庭用户端的网络接入点，通常包含路由器和Wi-Fi功能。 DOCSIS标准是定义有线电视网络上数据传输的行业规范，其中DOCSIS 2.0和3.0分别代表了不同时期的技术进步，例如BCM9334x、336x和337x系列芯片是针对DOCSIS 2.0设计的，而BCM9338x系列则是针对DOCSIS 3.0的，这些芯片集成了多线VoIP和IPTV功能。DOCSIS 3.0的引入显著提高了带宽，增强了网络性能。 PacketCable是CableLabs提出的VoIP服务规范，CablexChange（CxC）是Broadcom为实现这一规范提供的解决方案，可能涉及到语音处理、呼叫控制和QoS管理等方面。 最后，DCM（数据电缆模式）可能是指在有线网络中数据传输的特定模式或协议，它对于理解数据如何在电缆上传输和被处理至关重要。 这份CM-training资料涵盖了从硬件到软件，从基础概念到具体实现的广泛内容，对于理解有线通信技术，特别是Broadcom在该领域的解决方案非常有价值。

matlab学生管理系统代码-phd-student-training:博士生培养

2021-06-01 上传
matlab学生管理系统代码博士生培训 博士生培训的一些材料（网络安全和隐私） 目录 介绍 攻读博士学位是一个重要且相当长的时期。 你需要从一开始就理解它，包括： 我的目标和动机是什么？ 在这个过程中需要什么...-CM

Optimal Training Sequence for MIMO Wireless

2013-05-29 上传
研究中假设已知的信道协方差矩阵（Channel Matrix, CM）可以表示为发送端信道CM和接收端信道CM的克罗内克积(Kronecker product)形式。类似地，加性高斯噪声的CM也通过时间CM和空间CM的克罗内克积来建模。 文章的...

数据来源于Kaggle的Give Me Some Credit竞赛项目，其中cs-training.csv文件有15万条的样本数据，包含了11个变量，数据列的名称及含义如表所示。为了简化计算，这里只选取其中的1000条样本数据。 变量名 描述 SeriousDlqin2yrs 超过90天或更糟的逾期拖欠 RevolvingUtilizationOfUnsecuredLines 贷款以及信用卡可用额度与总额度比例 age 借款人借款时的年龄 NumberOfTime30-59DaysPastDueNotWorse 35-59天逾期但不糟糕次数 DebtRatio 负债比率 MonthlyIncome  月收入 NumberOfOpenCreditLinesAndLoans 开放式信贷和贷款数量 NumberOfTimes90DaysLate  90天逾期次数 NumberRealEstateLoansOrLines 不动产贷款数量 NumberOfTime60-89DaysPastDueNotWorse 借款人在在过去两年内有60-89天逾期还款但不糟糕的次数 NumberOfDependents 家属数量 通过逻辑回归分析建立分析模型预测客户是否违约。 给出代码

2023-05-25 上传
data = pd.read_csv('cs-training.csv') data = data.sample(n=1000, random_state=1) # 选取1000条数据 # 数据清洗 data.dropna(inplace=True) # 删除缺失值 data.drop(columns=['Unnamed: 0'], inplace=True) # ...

self.data = cm.read_array(C:\Users\JiaZ\Desktop\deep-finder-master (2)\deep-finder-master\examples\training\in\masks\1bxn.mrc)

2023-10-25 上传
具体来说，这里的`C:\Users\JiaZ\Desktop\deep-finder-master (2)\deep-finder-master\examples\training\in\masks\1bxn.mrc`是一个文件路径，`read_array()`函数会读取该路径下的文件，并将其转换为一个numpy数组，...

y_pred = model.predict_classes(seq_array,verbose=1, batch_size=200) y_true = label_array print('Training Confusion matrix\n- x-axis is true labels.\n- y-axis is predicted labels') cm = confusion_matrix(y_true, y_pred) cm

2023-03-25 上传
= confusion_matrix(y_true, y_pred)表示什么意思？ A: 这段代码用于计算训练集的混淆矩阵。在混淆矩阵中，y轴是预测标签，x轴是真实标签。因此，该代码段用于计算模型预测结果与实际标签的一致性。...

# Importing the dataset dataset = pd.read_csv('Iris.csv') X = dataset.iloc[:, :-1].values y = dataset.iloc[:, -1].values # Splitting the dataset into the Training set and Test set from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.25, random_state = 0) # Feature Scaling from sklearn.preprocessing import StandardScaler sc = StandardScaler() X_train = sc.fit_transform(X_train) X_test = sc.transform(X_test) # Training the Decision Tree Classification model on the Training set from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier classifier = DecisionTreeClassifier(criterion = 'entropy', random_state = 0) classifier.fit(X_train, y_train) # Making the Confusion Matrix from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score y_pred = classifier.predict(X_test) cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) print(cm) print(accuracy_score(y_test, y_pred))解释每行代码

2023-06-10 上传
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) print(cm) print(accuracy_score(y_test, y_pred)) ``` 这一部分代码对训练好的模型进行测试，使用predict函数对测试集进行预测，生成混淆矩阵和准确率来评估模型的性能。...

初步实现对T恤衫平面二维尺寸检测，判定是否合格，尺寸测量误差小于0.5cm okr 如何写

2023-04-04 上传
2. Collect a dataset of T-shirt images with known dimensions and preprocess it for training. 3. Train the computer vision algorithm using the dataset and optimize its hyperparameters. 4. Test the ...

R语言计算SVM模型的F1评分

2023-06-09 上传
model <- train(Species ~ ., data = training, method = "svmRadial") # 预测测试集的结果 predictions <- predict(model, newdata = testing) # 计算F1评分 cm <- confusionMatrix(predictions, testing$Species...

以下代码是对NSL-KDD数据集网络入侵检测：model = Sequential() model.add(LSTM(128, return_sequences=True, input_shape=(1, X_train.shape[2]))) model.add(Dropout(0.2)) model.add(LSTM(64, return_sequences=True)) model.add(Attention()) model.add(Flatten()) model.add(Dense(units=50)) model.add(Dense(units=5, activation='softmax')) # Defining loss function, optimizer, metrics and then compiling model model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) # Summary of model layers model.summary() # training the model on training dataset history = model.fit(X_train, y_train, epochs=150, batch_size=5000,validation_split=0.2) # predicting target attribute on testing dataset test_results = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=1) # Use the trained model to make predictions on the test dataset y_pred = model.predict(X_test) # Convert predictions from one-hot encoding to integers y_pred = np.argmax(y_pred, axis=1) # Convert true labels from one-hot encoding to integers y_test = np.argmax(y_test, axis=1) # Calculate the confusion matrix cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) # Calculate the false positive rate (FPR) fpr = cm[0, 1] / (cm[0, 0] + cm[0, 1])如何用代码实现对模型时间复杂度的计算

2023-05-19 上传
要计算模型的时间复杂度，需要先确定模型的计算量。可以使用Keras提供的model.count_params()方法来计算模型的总参数数量，然后根据LSTM和Attention层的计算复杂度（详见论文 "An Empirical Exploration of ...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mnist import MNIST import random mndata=MNIST('./mnist_dataset/idx/ubyte') images_train,labels_train=mndata.load_training() images_test,labels_test=mndata.load_testing() index=random.randrange(0,60000) print('='*30) print('图像展平后的长度:',len(images_train[index])) print("图像展平后的数据：",images_train[index]) print('='*30) print(mndata.display(images_train[index]))# 打印出28*28的矩阵 plt.imshow(np.array(images_train[index]).reshape(28,28)) plt.show() plt.imshow(np.array(images_train[index]).reshape(28,28),cmap=plt.cm.binary) plt.show() print('='*30) print('图像对应度数值：',labels_train[index]) print('='*30)任务1：使用 MNIST('./mnist_dataset/idx/ubyte') 的方法（方法2）装载数据集

2023-06-06 上传
images_train, labels_train = mndata.load_training() images_test, labels_test = mndata.load_testing() index = random.randrange(0, 60000) print('='*30) print('图像展平后的长度:', len(images_train...
hahalyx123
  • 粉丝: 0
  • 资源: 1
上传资源 快速赚钱

最新资源