在本篇中，我们将深入探讨华为WLAN网络中的同一AC内AP之间三层漫游的配置。三层漫游是指在同一AC管理下的不同AP之间，当无线客户端在不同业务VLAN之间漫游时，其IP地址和业务VLAN保持不变，仅通过不同的AP转发数据。这在多VLAN环境中尤其重要，例如在上述办公区域的例子中，AP-1服务于VLAN 101，AP-2服务于VLAN 102，用户应能在整个区域自由漫游而不影响网络连接。 我们需要对网络基础设备进行初始化配置。对于POE二层交换机，我们需要创建VLAN并定义Trunk链路。VLAN 100通常作为管理VLAN，VLAN 101和102为业务VLAN。Trunk链路允许这些VLAN的数据在交换机之间传输。以下是一个示例配置： ```shell [Huawei-AS-1]vlan batch 101 102 800 # 创建VLAN 101, 102 和 800 [Huawei-AS-1]int e0/0/1 # 进入接口0/0/1 [Huawei-AS-1-Ethernet0/0/1]port link-type trunk # 设置接口为Trunk类型 [Huawei-AS-1-Ethernet0/0/1]port trunk pvid vlan 800 # 将接口默认VLAN设置为800 [Huawei-AS-1-Ethernet0/0/1]port trunk allow-pass vlan 101 to 102 800 # 允许VLAN 101, 102 和 800通过 ``` 接下来，核心交换机的配置包括VLAN创建、Trunk链路定义、DHCP服务和VLANIF接口及路由。VLANIF接口用于VLAN间的通信，路由则确保不同VLAN间的数据包能正确转发。同时，还需要配置出口路由器，包括内外网接口、路由和NAT服务，以确保外部网络的连通性。 AC（Access Controller）初始化涉及Trunk配置和VLANIF接口创建，允许AP通过Trunk链路发送和接收不同VLAN的数据，并且需配置相应的DHCP Option43，以支持SSID的广播和AP的发现。 在三层漫游的场景中，AP需要识别并处理多个业务VLAN的流量。例如，AP-1不仅为VLAN 101提供服务，同时也为VLAN 102提供转发服务，同样，AP-2也是如此。为了实现这一目标，AP需要具备处理和标记业务VLAN标签的能力。 总结起来，实现同一AC内AP之间三层漫游的关键步骤包括： 1. POE二层交换机的VLAN创建和Trunk链路设定。 2. 核心交换机的VLAN、Trunk、DHCP、VLANIF接口和路由配置。 3. 出口路由器的接口、路由和NAT配置。 4. AC的VLAN Trunk和VLANIF接口创建。 5. AP对多个业务VLAN的支持和识别。 了解并熟练掌握这些配置步骤对于构建稳定、高效的三层漫游WLAN网络至关重要。在后续的文章中，将进一步介绍AC上的WLAN业务配置，这将帮助我们更好地理解如何在实际应用中实现和优化漫游体验。

本系列教程将结合TI推出的CC254x SoC 系列，讲解从环境的搭建到蓝牙4.0协议栈的开发来深入学习蓝牙4.0的开发过程。教程共分为六部分，本文为第四部分第四部分知识点：第十六节 协议栈LED实验、第十七节 协议栈LCD显示、第十八节 协议栈UART实验、第十九节 协议栈五向按键、第二十节 协议栈Flash数据存储。

YOLOv5是一种高效、快速的目标检测框架，尤其适合实时应用。它采用了You Only Look Once (YOLO)架构的最新版本，由Ultralytics团队开发并持续优化。在这个基于Python的示例中，我们将深入理解如何利用YOLOv5进行人脸检测，并添加关键点检测功能，特别是针对宽脸（WideFace）数据集进行训练。 首先，我们需要安装必要的库。`torch`是PyTorch的核心库，用于构建和训练深度学习模型；`torchvision`提供了包括YOLOv5在内的多种预训练模型和数据集处理工具；`numpy`用于处理数组和矩阵；而`opencv-python`则用于图像处理和显示。 YOLOv5模型可以通过`torch.hub.load()`函数加载。在这个例子中，我们使用的是较小的模型版本'yolov5s'，它在速度和精度之间取得了较好的平衡。模型加载后，设置为推理模式（`model.eval()`），这意味着模型将不进行反向传播，适合进行预测任务。 人脸检测通过调用模型对输入图像进行预测实现。在`detect_faces`函数中，首先对图像进行预处理，包括转换颜色空间、标准化像素值和调整维度以适应模型输入要求。然后，模型返回的预测结果包含每个检测到的对象的信息，如边界框坐标、类别和置信度。在这里，我们只关注人脸类别（类别为0）。 为了添加关键点检测，定义了`detect_keypoints`函数。该函数接收检测到的人脸区域（边界框内的图像）作为输入，并使用某种关键点检测算法（这部分代码未提供，可以根据实际需求选择，例如MTCNN或Dlib）找到人脸的关键点，如眼睛、鼻子和嘴巴的位置。关键点坐标需要转换回原始图像的坐标系。 最后，`detect_faces`函数返回的人脸和关键点信息可以用于在原始图像上绘制检测结果。这包括边界框和置信度信息，以及关键点的位置，以可视化验证检测效果。 需要注意的是，这个示例假设已经有一个训练好的YOLOv5模型，该模型是在宽脸数据集上进行过训练，以适应宽角度人脸的检测。宽脸数据集的特点是包含大量不同角度和姿态的人脸，使得模型能够更好地处理真实世界中的各种人脸检测场景。 如果要从零开始训练自己的模型，你需要准备标注好的人脸数据集，并使用YOLOv5的训练脚本（`train.py`）进行训练。训练过程中，可能需要调整超参数以优化模型性能，如学习率、批大小、训练轮数等。 总的来说，这个Python示例展示了如何集成YOLOv5进行人脸检测和关键点检测，适用于对实时或近实时应用进行人脸分析的场景。为了提高性能，你可以根据实际需求调整模型大小（如使用'yolov5m'或'yolov5l'），或者自定义训练以适应特定的数据集。同时，关键点检测部分可以替换为更适合任务的算法，以达到更好的效果。

在汽车网络通信中，诊断扮演了非常重要的角色，无论是故障筛查、整车下线配置，还是ECU的软件更新、远程OTA等，都离不开诊断技术。 传统基于CAN的诊断相信大家都不陌生，那么如果应用了车载以太网，诊断该如何实现呢？答案是DoIP协议 DoIP报头格式 DoIP有效负载类型 1. Generic DoIP header negative acknowledge 2. Vehicle identification request/response message, Vehicle announcement message DoIP汽车网络传输架构 车内网（Vehicle network） 1. 边缘节点（DoIP edge node gateway） 2. DoIP网关节点（DoIP gateway） 3. DoIP节点 4. 网络节点（Network node） DoIP协议的主要功能 车辆发现 路由激活 诊断仪在线监测 节点信息 诊断通信 DoIP会话 DoIP逻辑地址 DoIP逻辑连接 DoIP参数设置 DoIP真实交互数据

本文来自于云社区，本文章主要介绍了转置卷积层和正卷积层的关系和区别是什么呢，转置卷积层实现过程又是什么样的呢,希望读后会给您带来帮助。在CNN提出之前，我们所提到的人工神经网络应该多数情况下都是前馈神经网络，两者区别主要在于CNN使用了卷积层，而前馈神经网络用的都是全连接层，而这两个layer的区别又在于全连接层认为上一层的所有节点下一层都是需要的，通过与权重矩阵相乘层层传递，而卷积层则认为上一层的有些节点下一层其实是不需要的，所以提出了卷积核矩阵的概念，如果卷积核的大小是n*m，那么意味着该卷积核认为上一层节点每次映射到下一层节点都只有n*m个节点是有意义的，具体的映射方式下一节会讲到。到这

由浅入深SQL Server 2008 学习 第1章 SQL Server 2008简介及 第2章 认识管理工具SQL Server 第3章 设计和创建数据库 ...... 第17章 SQL Server 2008高级功能 第18章 使用Visual Studio和SQL Server 等等共计18章。

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C++很难，只能由浅入深学C++，做关于 基础、进阶与必做300题

不管你是哪一个行业的人士；不管你是刚入IT行业的菜鸟，还是技术大拿；这篇文章将让你从不懂到懂，从不熟悉到熟悉，由浅入深地了解HCL Domino/Notes。