华为Sx700交换机配置与报价指南解析

需积分: 9 3 下载量 135 浏览量 更新于2024-07-16 收藏 10.05MB PPTX 举报
"华为Sx700系列交换机配置报价及操作指导" 华为Sx700系列交换机是一款专业级别的网络设备,主要用于企业级的园区网络建设。这款交换机提供了高度灵活的配置选项,以满足不同规模和复杂性的网络需求。在配置和报价过程中,华为提供了两个主要的工具——UniSTAR eCFG和UniSTAR SCT,以帮助用户进行离线和在线的配置与报价。 1. UniSTAR eCFG 是一款专业的离线配置报价工具,它使得技术人员能够详细地定制Sx700交换机的配置,包括选择合适的主机箱、主控板、交换网板、光模块、软件和License等。此外,它还支持集群电缆和安装辅料的配置,确保整个系统的完整性和稳定性。 2. UniSTAR SCT 是一个在线配置报价工具,设计简洁,适合快速生成配置方案。它不仅简化了配置过程,还可以作为下单工具,方便用户直接进行购买。特别地,SCT允许用户在配置时切换不同的机型,适应不同的网络环境需求。 在华为Sx7系列交换机中,S12700是其中的一款框式交换机,具备强大的性能和扩展性。其配置指导涵盖了主机箱、主控板(如MPUA)、交换网板(如SFUA、SFUC、SFUD)以及各种接口模块。例如,MPUA主控板提供了管理网口、集群Combo口、USB开局和时钟口等功能,确保了高效管理和稳定运行。交换网板如SFUA和SFUD则提供了高带宽处理能力,可达到160Gbps至1.28Tbps,且具有集群能力,最大可扩展到1.92Tbps。 集群功能是S12700的一个显著特点,它支持 Combo口的控制面长距离集群,同时硬件OAM/BFD故障检测增强了网络的可靠性。此外,设备还配备了OFL按钮,按下后可安全拔出板卡,避免业务中断。集中监控板(CMU)则负责监控业务板的电源状态、风扇速度、温度等,确保设备的健康运行。 在配置过程中,需要注意的是,不同型号的交换网板有其特定的适用范围,如S12712不支持SFUC网板,而S12708在满配SFUA时有一个黄金槽位,提供480G独立带宽。所有这些细节都需要在配置时仔细考虑,以确保所选配置符合实际需求并达到预期的网络性能。 华为Sx700系列交换机提供了全面的配置工具和详尽的指导材料,以帮助用户根据自身需求构建高效、稳定的企业级网络。无论是对于初次接触的用户还是经验丰富的网络管理员,这些工具和资源都能提供宝贵的协助。
2024-09-06 上传
1 目标检测的定义 目标检测(Object Detection)的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),确定它们的类别和位置,是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。 目标检测任务可分为两个关键的子任务,目标定位和目标分类。首先检测图像中目标的位置(目标定位),然后给出每个目标的具体类别(目标分类)。输出结果是一个边界框(称为Bounding-box,一般形式为(x1,y1,x2,y2),表示框的左上角坐标和右下角坐标),一个置信度分数(Confidence Score),表示边界框中是否包含检测对象的概率和各个类别的概率(首先得到类别概率,经过Softmax可得到类别标签)。 1.1 Two stage方法 目前主流的基于深度学习的目标检测算法主要分为两类:Two stage和One stage。Two stage方法将目标检测过程分为两个阶段。第一个阶段是 Region Proposal 生成阶段,主要用于生成潜在的目标候选框(Bounding-box proposals)。这个阶段通常使用卷积神经网络(CNN)从输入图像中提取特征,然后通过一些技巧(如选择性搜索)来生成候选框。第二个阶段是分类和位置精修阶段,将第一个阶段生成的候选框输入到另一个 CNN 中进行分类,并根据分类结果对候选框的位置进行微调。Two stage 方法的优点是准确度较高,缺点是速度相对较慢。 常见Tow stage目标检测算法有:R-CNN系列、SPPNet等。 1.2 One stage方法 One stage方法直接利用模型提取特征值,并利用这些特征值进行目标的分类和定位,不需要生成Region Proposal。这种方法的优点是速度快,因为省略了Region Proposal生成的过程。One stage方法的缺点是准确度相对较低,因为它没有对潜在的目标进行预先筛选。 常见的One stage目标检测算法有:YOLO系列、SSD系列和RetinaNet等。 2 常见名词解释 2.1 NMS(Non-Maximum Suppression) 目标检测模型一般会给出目标的多个预测边界框,对成百上千的预测边界框都进行调整肯定是不可行的,需要对这些结果先进行一个大体的挑选。NMS称为非极大值抑制,作用是从众多预测边界框中挑选出最具代表性的结果,这样可以加快算法效率,其主要流程如下: 设定一个置信度分数阈值,将置信度分数小于阈值的直接过滤掉 将剩下框的置信度分数从大到小排序,选中值最大的框 遍历其余的框,如果和当前框的重叠面积(IOU)大于设定的阈值(一般为0.7),就将框删除(超过设定阈值,认为两个框的里面的物体属于同一个类别) 从未处理的框中继续选一个置信度分数最大的,重复上述过程,直至所有框处理完毕 2.2 IoU(Intersection over Union) 定义了两个边界框的重叠度,当预测边界框和真实边界框差异很小时,或重叠度很大时,表示模型产生的预测边界框很准确。边界框A、B的IOU计算公式为: 2.3 mAP(mean Average Precision) mAP即均值平均精度,是评估目标检测模型效果的最重要指标,这个值介于0到1之间,且越大越好。mAP是AP(Average Precision)的平均值,那么首先需要了解AP的概念。想要了解AP的概念,还要首先了解目标检测中Precision和Recall的概念。 首先我们设置置信度阈值(Confidence Threshold)和IoU阈值(一般设置为0.5,也会衡量0.75以及0.9的mAP值): 当一个预测边界框被认为是True Positive(TP)时,需要同时满足下面三个条件: Confidence Score > Confidence Threshold 预测类别匹配真实值(Ground truth)的类别 预测边界框的IoU大于设定的IoU阈值 不满足条件2或条件3,则认为是False Positive(FP)。当对应同一个真值有多个预测结果时,只有最高置信度分数的预测结果被认为是True Positive,其余被认为是False Positive。 Precision和Recall的概念如下图所示: Precision表示TP与预测边界框数量的比值 Recall表示TP与真实边界框数量的比值 改变不同的置信度阈值,可以获得多组Precision和Recall,Recall放X轴,Precision放Y轴,可以画出一个Precision-Recall曲线,简称P-R