任务4 Super VLAN技术配置示例 0 1 【知识目标】 熟悉Super VLAN的基本原理 【能力目标】 能学会Super VLAN的配置 【思政目标】 培养学生的工匠精神，提高综合职业素养，树立社会主义职业精神。 课程目标 Super VLAN技术配置命令 设置当前VLAN的类型为Super VLAN 建立Super VLAN和Sub VLAN的映射关系 开启本地代理ARP功能 [Switch-vlan10] supervlan [Switch-vlan10] subvlan vlan-list [Switch-Vlan-interface10] local-proxy-arp enable Super VLAN技术配置示例 Sub VLAN3 Sub VLAN2 PCA PCB G1/0/2 G1/0/1 G1/0/3 G1/0/3 SWA SWB Super VLAN10 [SWA]vlan 2 [SWA-vlan2]port GigabitEthernet 1/0/1 [SWA]vlan 3 [SWA-vlan3]port GigabitEthernet 1/0/2 [

任务3 Super VLAN技术介绍 0 1 【知识目标】 熟悉Super VLAN的基本原理 【能力目标】 能学会Super VLAN的配置 【思政目标】 培养学生的工匠精神，提高综合职业素养，树立社会主义职业精神。 课程目标 核心层 Super VLAN技术产生背景 服务器群 网络管理平台 ．．． 接入层 ．．． Super VLAN技术中的概念 Super VLAN 只建立三层接口而不包含物理端口 若干Sub VLAN的集合，并为Sub VLAN提供三 层转发服务 Sub VLAN 只映射若干物理端口，负责保留各自独立的广播域 不能建立三层VLAN接口 与外部的三层交换是靠Super VLAN的三层接口 来实现的 Super VLAN技术实现模型 Super VLAN技术的实现 Super VLAN与Sub VLAN形成映射 不同Sub VLAN主机在不同的广播域 各Sub VLAN借用Super VLAN的VLAN接口进行三层通信 Sub VLAN间的通信依靠Super VLAN接口的本地代理ARP 完成 三层交换机 Sub VLAN2 Sub VLAN3 IP=10.1.1.

继承、super关键字;父类和子类 使用super关键字 方法重写与重载 Object类和toString()方法 多态、动态绑定 对象转换和instanceof操作符 Object类的equals()方法 ArrayList类 关于列表的一些有用的方法 自定义栈类 Protected数据和方法 防止继承和重写;利用继承性由父类创建子类 使用super调用父类构造方法和方法 在子类中覆盖父类的方法 描述类型转换和显式向下转换的必要性 使用protected限制对数据和方法的访问 使用final修饰常量、不可覆盖的方法和不可继承的类 理解多态性、动态绑定 理解并掌握toString(),equals()方法的重写.;理解父类与子类概念 利用继承性由父类创建子类 使用super调用父类构造方法和方法 ;5;6;7;class 类名 extends 父类名{ 增加的数据成员； 子类的构造方法； 新增的普通方法； } 父类也可称为超类(super class), or 基类(base class) 派生出来的类也可称为子类(child class)或者派生类(derived class) 从已

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调整后的锚定邻域回归（A +）方法是用于单幅图像超分辨率的最新方法之一。 A +方法的一个重要的隐含假设是，与相似的低分辨率（LR）图像块相对应的高分辨率（HR）图像块也必须相似。 因此，HR补丁空间和LR补丁空间中的邻域回归可以共享相同的代表系数。 但是，由于超分辨率问题的不适性，该假设通常是无效的，并且非相似的HR样本色块通常共享较大的代表系数。 为了解决这个问题，我们建议通过将高分辨率的基于相似度的调整权重引入HR表示系数来改进A +方法，以减少这些非相似HR样本补丁的影响。 在超分辨率处理之前，这些调整权重以低的计算成本被合并到投影矩阵中。 数值结果表明，该方法能够以较低的计算成本有效地提高A +方法的性能。

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，梁静云， ，瑞士苏黎世联邦理工学院 [] :sparkles: 一些直观的例子： ; ; ; ; 测试代码 （从或下载以下模型）。 RRDB.pth ---> ESRGAN.pth ---> FSSR_DPED.pth ---> FSSR_DPED.pth ---> RealSR_DPED.pth ---> RealSR_JPEG.pth ---> BSRNet.pth :seedling: BSRGAN :seedling: 大意 设计一个新的降级模型以合成用于训练的LR图像： 1）使模糊，下采样和噪点更加实用 模糊：来自HR空间和LR空间的各向同性和各向异性高斯核的两个卷积 下采样：最近，双线性，双三次，下采样 噪声：高斯噪声，JPEG压缩噪声，处理过的相机传感器噪声 2）降级混洗：我们执行随机混洗的降级以合成LR图像，而不是使用常用的模糊/下采样/降噪管道 关于建议的降级模型的一些注意事项： 降级模型主要用于

如何使用Super VLAN解决网关数量问题

Unity UGUI 动态,无限滑动列表,功能很多,Demo场景都十几个 unity 5.6.0打开