循环冗余校验参考.pdf

煤炭企业对网络平台的性能和可靠性要求非常高,满足要求冗余和负载均衡技术在园区网建设当中被广泛应用,由于技术的分割性和多样化使得在设计的时候很难形成一个比较完整的体系,因此文章主要研究园区网建设中用到的VLAN、MSTP、VRRP和路由协议等冗余和负载均衡的方法,并给出了一套完整的解决方案。

使用python精简或删除文件夹中的视频冗余帧，清晰明了。一个非常简单的小程序，易学习，来自python拓荒者

基于图的冗余小波变换在压缩感知MRI图像重建中的应用

图 4.6 双核心+链路冗余网络拓扑 （3）OSPF 协议配置。在 2 台 RG-8606 路由交换机和 RG-EG1000M 易网关 上需要配置 OSPF 协议，配置方法参考 4.3.2 节。 （4）VRRP 协议配置。按照以上路由冗余与负载均衡的技术路线，路由交 换机 RS1 和 RS2 互为路由网关热备份，同时，各自完成 50%的 VLAN 流量。 将编号是奇数的 VLAN 由 RS1 提供 VLAN 间路由，将编号为偶数的 VLAN 由 RS2 提供 VLAN 间路由。配置方法参考 4.4.3-2，路由交换机配置 VRRP 组。 （5）MSTP 协议配置。汇聚与接入交换机均为二层设备。在这些设备需要 开启生成树协议，配置生成树的类型，创建 MSTP 实例（将多个 Vlan 均衡设 置在实例中）。配置方法参考 4.4.3-3，汇聚与接入交换机配置 MSTP。 （6）源 IP 地址的策略路由。网络通信中，若路由器是依据数据包的来源 IP 地址，为数据包提供下一跳转发路经，则称为基于源 IP 地址的策略路由。这种 策略路由，可根据客户机 IP 地址不同，为数据包提供不同的网络出口。配置方 法参考 4.5.2 基于源 IP 地址的策略路由。 8. A 大学同时租用了两条 100Mbit/s（1 条连接 CERNET，另 1 条连接 ChinaNET），校园网改造后，计划实现网关冗余和负载均衡，以及双网络出口， 请设计技术方案，给出相关协议配置程序。 （1）需求分析。A 大学同时租用了两条 100Mbit/s（1 条连接 CERNET，另 1 条连接 ChinaNET），校园网核心层计划采用网关冗余和负载均衡。校园网采 用两条链路连接外网，即双网络出口。 （2）技术方案。校园网核心层由 2 台 RG-8606 路由交换机组成，网络边界 路由器（出口）采用 2 台 RG-EG1000M 易网关。RG-8606 路由交换机和 RG-EG1000M 易网关采用 OSPF 协议。核心层设置 VRRP 虚拟设备组，RS1 为 主设备（Master）、RS2 为备份设备（Backup）。RS1 和 RS2 建立 VLAN 数据库， 分别设置 RS1、RS2 VLAN 子网的网关 IP 地址，以及虚拟设备 VLAN 子网的 网关 IP 地址。RS1、RS2 和 R1、R2 之间运行 OSPF 动态路由协议，属于 OSPF Area 100。如图 4.7 所示。

模拟计算机网络中的CRC循环冗余检测，实现对输入数据的检测。

读取带障碍环境的地图，二值化处理，使用rrt算法得到路径规划图，使用去除冗余点的方法对路径进行优化，再用三次B样条对路径进行平滑处理

水下交流是一个非常具有挑战性的话题。 地面传感器网络中使用的协议不能直接应用于水下世界。 高误码率和较大的传播延迟使传输协议的设计特别笨拙。 基于ARQ的可靠传输方案由于传播延迟大，通信带宽低和错误概率高而在水下环境中不合适。 因此，本文重点研究基于冗余的传输方案。 我们首先研究三种方案，这些方案在位和/或数据包级别采用冗余机制来提高直接链路方案中的可靠性。 然后，我们证明了水下通道的广播特性使我们可以将这些方案扩展到节点协作通信的情况。 根据我们的分析，提出了一种适用于水下传感器网络的自适应冗余传输协议（ARRTP）。 我们建议一种实现架构。 对于两种拓扑，即规则拓扑和随机拓扑，我们表明ARRTP对于单跳和多跳传输呈现出更好的传输成功概率和能效折衷。 我们还提供了一个综合案例研究，以表明ARRTP不仅提供可靠性，而且在指导水下传感器节点的部署方面具有积极作用。

文章简单介绍了循环冗余校验 CRC的算法分析和程序实现

matlab推出半球的代码 背景 该项目是在卡内基梅隆大学和匹兹堡大学的联合实验室神经认知基础中心（CNBC）上完成的。 这项工作是在之前提到的大学提供的夏季暑期研究实习期间完成的，并获得了NIH的资助。 目的 该项目的目的是找到功能相关的感兴趣区域（ROI）（例如，将响应于面部的左半球的大脑区域与响应类似的右半球的相似区域相关联）。 一旦定位了这些区域，就可以通过多体素模式分析执行表示分析，以测试表示的相似性。 ROI的多体素表示（fMRI）用作描述受试者正在观看的刺激的特征。 这些功能用于在fMRI体素记录的保留测试集上训练机器学习分类器，从而生成测试准确性得分。 如果任一半球的相关ROI显示较高的分类结果，则表明该特定半球在任务中更活跃，但这不是我们主要感兴趣的。我们对是否合并相应的ROI数据感兴趣，我们看到比任何一个半球ROI更高的分类结果。 这将表明表示形式既不同又具有参考价值。 管道 将register_and_map_all_data.bash或register_and_map_all_data.bash （取决于当前shell）放在使用者目录中。 我们还需要确保正确设置