摘要—网络监控在现代云和数据中心网络中至关重要，这些网络需要从流量大小分布到heavy hitters的各种流量统计数据。为了应对不断增长的网络速率和巨大的流量，基于sketch的近似测量已经被广泛研究，以牺牲内存和计算成本的准确性，不幸的是，这对于哈希冲突很敏感。 该文提出了一种保持聚类的sketch方法，能够抵抗哈希冲突。我们根据K-均值聚类对sketch进行等效分析。根据分析结果，我们将相似的网络流聚类到同一个桶数组，以减少估计方差，并使用平均值来获得无偏估计。测试平台表明，该框架适应线路速率，并提供准确的查询结果。真实世界的跟踪驱动模拟显示，LSS在大范围参数下保持稳定的性能，并显著优

Advanced Multicore Systems-On-Chip: Architecture, On-Chip Network, Design By 作者: Abderazek Ben Abdallah ISBN-10 书号: 9811060916 ISBN-13 书号: 9789811060915 Edition 版本: 1st ed. 2017 出版日期: 2017-09-12 pages 页数: (273 ) Springer 出版超清 From basic architecture, interconnection, and parallelization to power optimization, this book provides a comprehensive description of emerging multicore systems-on-chip (MCSoCs) hardware and software design. Highlighting both fundamentals and advanced software and hardware design, it can serve as a primary textbook for advanced courses in MCSoCs design and embedded systems. The first three chapters introduce MCSoCs architectures, present design challenges and conventional design methods, and describe in detail the main building blocks of MCSoCs. Chapters 4, 5, and 6 discuss fundamental and advanced on-chip interconnection network technologies for multi and many core SoCs, enabling readers to understand the microarchitectures for on-chip routers and network interfaces that are essential in the context of latency, area, and power constraints. With the rise of multicore and many-core systems, concurrency is becoming a major issue in the daily life of a programmer. Thus, compiler and software development tools are critical in helping programmers create high-performance software. Programmers should make sure that their parallelized program codes will not cause race condition, memory-access deadlocks, or other faults that may crash their entire systems. As such, Chapter 7 describes a novel parallelizing compiler design for high-performance computing. Chapter 8 provides a detailed investigation of power reduction techniques for MCSoCs at component and network levels. It discusses energy conservation in general hardware design, and also in embedded multicore system components, such as CPUs, disks, displays and memories. Lastly, Chapter 9 presents a real embedded MCSoCs system design targeted for health monitoring in the elderly.

脑网络可视化 脑网络可视化工具（python） 运行 example/render_inputs.sh 以获得最小示例 ================ 自述文件： 命令行选项/标志： -n N：N 是 Node csv 文件的路径 -n 是必需参数 -e E：E 是 Edge csv 文件的路径 -a A：A 是邻接矩阵 csv 文件的路径 应该使用 -e 或 -a 选项。 -l L: L 是波瓣 csv 文件的路径 如果您想手动指定波瓣的范围，请使用 -s S：S 是一个数字，它指定只有权重在整个边权重范围前 s % 的边将被渲染 -t T：T 是一个数字，指定将渲染 t% 的边。 这些边将是那些具有最高权重的边。 如果相同权重的候选者之间存在平局，则会不确定地打破 -s 或 -t，或者两者都不能使用，但不能同时使用。 -o O：O 是输出文件的路径 可选（默认为 fmri-

《计算机网络：自顶向下方法（原书第6版）》是当前世界上最为流行的计算机网络教科书之一，采用作者独创的自顶向下方法讲授计算机网络的原理及其协议，即从应用层协议开始沿协议栈向下讲解，让读者从实现、应用的角度明白各层的意义，强调应用层范例和应用编程接口，使读者尽快进入每天使用的应用程序环境之中进行学习和“创造”。

NR网络拒绝码-cause_value = 17 (0x11) (Network failure).docx

细胞景观扩张崩溃 描述 此扩展提供了一个接口，用于扩展/折叠节点和边缘，以便更好地管理根据分发的Cytoscape.js复合图的复杂性。 使用此扩展程序时，请引用以下论文： U. Dogrusoz，A。Karacelik，I。Safarli，H.Balci，L.Dervishi和MC Siper，“”，PLoS ONE，13（5）：e0197238，2018年。 演示版 请点击（不可撤消的和自定义提示图像），或（撤消）或（化合物最初是折叠）的演示。 单击获取不可撤消的边缘展开折叠演示。 原料药 请注意，化合物是节点。 cy.expandCollapse(options)使用给定的选项初始化扩展。 var api = cy.expandCollapse('get')在初始化后获取扩展实例。 与上面的函数不同，以下函数获取在特定事件期间应用的options参数。 api.colla

这是一个基于tensorflow的简单的卷及神经网络，使用MNIST数据集进行手写数字识别。网络为FCN，即全卷积神经网络，总共有四层。前两层same padding，最大池化，后两层进行1x1的卷积。使用softmax输出结果，误差为交叉熵。最终在测试集上准确率在99%左右

由于全球水污染日益增加，因此随着物联网（IoT）环境中无线传感器网络（WSN）技术的发展，水质监控的实施变得有效而高效。 水质监测是通过实时数据采集，传输和处理进行远程监测。 本文提出了一种可重新配置的传感器接口设备，用于通过物联网环境监测水质系统，以开发智能水质监测系统（SWQM）。 我们正在使用现场可编程阵列（FPGA）设计板，传感器，基于Zigbee的无线通信模块和个人计算机。 FPGA开发板是开发系统的核心组件，它使用Quartus – II软件和Q sys工具通过VHDL（超高速集成电路硬件描述语言）进行编程，并使用C语言进行编程。 我们正在从多个不同的传感器节点高速并行地实时考虑水数据的六个参数，例如水的pH值，水位，浊度，湿度，水表面的二氧化碳（CO2）和水温。

从开源项目 网站： ： 文档： : 仓库： : 执照： 发展状况： 概述 CTGAN是用于单个表数据的基于深度学习的合成数据生成器的集合，这些数据生成器能够从真实数据中学习并生成高保真度的合成克隆。 当前，该库论文实现在提出的CTGAN和TVAE模型。 有关这些型号的更多信息，请查阅相应的用户指南： 。 。 安装 要求 CTGAN已在 3.6、3.7上进行开发和测试 从PyPI安装 推荐的安装CTGAN的方法是使用 ： pip install ctgan 这将从提取并安装最新的稳定版本。 用conda安装 CTGAN也可以使用安装： conda install -c sdv-dev -c pytorch -c conda-forge ctgan 这将从提取并安装最新的稳定版本。 使用范例 :warning_selector: 警告：如果您只是开始使用综合数据，我们建议您使用SDV库，该库提供

有问题，反馈或功能要求吗？ 加入我们的社区 什么是蝙蝠鱼？ Batfish是一种网络验证工具，可通过分析网络设备的配置为安全性，可靠性和合规性提供正确性保证。 它通过设备配置构建完整的网络行为模型，并发现违反网络策略（内置，用户定义和最佳实践）的情况。 Batfish的主要用例是在部署之前验证配置更改（尽管它也可以用于验证已部署的配置）。 部署前验证是现有网络自动化工作流程中的一个关键缺口。 通过将Batfish包含在自动化工作流程中，网络工程师可以缩小这一差距，并确保仅部署正确的更改。 Batfish不需要直接访问网络设备。 核心分析仅需要配置网络设备。 可以使用来自网络的其他信息来增强此分析，例如： 从外部对等体收到的BGP路由 LLDP / CDP表示的拓扑信息 有关其工作原理的技术信息，请参见 。 Batfish支持哪些类型的正确性检查？ （订阅！）和说明了许多检查。 B