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RSS订阅原创 【HCNP路由交换学习指南】学习笔记丨第07章 BGP
AS_Path 是每条 BGP 路由都会携带的属性，它描述了一条 BGP 路由在传递过程中所经过的 AS 的号码，AS_Path 的长度会影响路由器对 BGP 路径的优选。下图中，当 R2 收到 R1 通告的 10.1.1.0/24 路由后，它将这条路由通告给自己的 IBGP 对等体 R3 及 R4，R4 会将该路由通告给 IBGP 对等体 R3，而 R3 又会将该路由通告给 R2，这就容易引发路由环路。在一个由多个 AS 构成的大规模的网络中，还需要 EGP 协议来完成 AS 之间的路由交互。
2023-02-09 00:30:11
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原创 SQL学习记录丨Ch.01 - 初识数据库
插入多行时，通常需要循环执行相应次数的INSERT语句(INSERT语句中想给某一列赋予NULL值时，可以直接在VALUES子句的值清单中写入NULL)除此之外，还可以对RDBMS的用户是否有权限操作数据库中的对象（数据库表等）进行设定。DDLDDL（DataDefinitionLanguage，数据定义语言）用来创建或者删除存储数据用的数据库以及数据库中的表等对象。数据库创建的表，所有的列都必须指定数据类型，每一列都不能存储与该列数据类型不符的数据。可以使用INSERT…...
2022-07-14 21:57:43
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原创 【深入理解计算机系统 02】信息的表示和处理
02信息的表示和处理01信息的存储虚拟地址空间数据的最小单位是bit，一个比特表示一个1或0，8个比特组成一个Byte二进制单字节范围：00000000~11111111十进制单字节范围：0~255一般来说，程序会将内存视为一个非常大的数组，数组又由一个个的字节组成（图中的一个方框就是一个字节），每个字节通过唯一的一串数字来表示，一般称为地址，所有地址的几何就是虚拟地址空间虚拟空间的最大空间范围是由机器字长决定的，对于字长为w位的机器，范围为$2^w-1 $32位计算机地址空间0∼
2021-12-17 22:24:51
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原创 【计算机网络基础-学习笔记】第二部分 物理层
文章目录第二章 物理层一、物理层的基本概念二、数据通信的基础知识有关信道的几个概念信道的极限容量三、物理层下面的传输媒体导引型传输媒体非导引型传输媒体四、信道复用技术五、宽带接入技术ADSL技术光纤同轴混合网(HFC网)FTTx技术第二章 物理层本章的主要内容是：物理层的任务几种常用的信道复用技术几种常用的宽带接入技术，主要是ADSL和FTTx一、物理层的基本概念物理层不是指具体的传输媒体物理层考虑的问题：怎样才能在连接各种计算机的传输媒体上传输数据比特流物理层的作用就是要尽可能
2020-07-26 12:56:23
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原创 【计算机网络基础-学习笔记】第一部分 概述
文章目录第一章 概述一、计算机网络的基本概念互联网基础结构二、互联网的组成三、计算机网络的分类四、计算机网络的性能计算机网络的性能指标计算机网络的非性能指标五、计算机网路的体系结构协议与划分层次五层协议的体系结构实体、协议、服务和服务访问点TCP/IP的体系结构第一章 概述本章最重要的内容互联网边缘部分和核心部分的作用，其中包含分组交换的概念计算机网络的性能指标计算机网络分层次的体系结构，包含协议和服务的概念以Internet为代表的计算机网络飞速发展，中译为互联网（Intern
2020-07-26 12:35:55
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原创 数字图像处理 - 实验作业六 - Python
文章目录第十章 图像分割实现一种基于梯度算子的边缘检测实现一种基于阈值的分割方法（利用简单的阈值确定方法）实现基于类间方差最大（otsu’s）的图像阈值分割第十章 图像分割整体等于其部分之和整体大于其部分之和实现一种基于梯度算子的边缘检测这里采用了拉普拉斯算子来进行边缘检测Laplace算子作为边缘检测的方法之一，也是工程数学中常用的一种积分变换。把图像的像素值想象成一个变化的曲线。对应变化的曲线，一阶导数的极值位置，二阶导数为0，利用这个来检测边缘实现的边缘检测效果如下所示[外链图片转
2020-05-31 22:08:18
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原创 数字图像处理 - 实验作业五 - Python
文章目录第八章 图像压缩1、 分别用区域编码和阈值编码方法实现图像压缩第八章 图像压缩生命短暂而信息无…缩写是无法避免的灾难，而缩写创造者的任务就是要尽力做好工作。尽管缩写有害,但总比什么也不做要强1、 分别用区域编码和阈值编码方法实现图像压缩分别用区域编码和阈值编码方法实现图像压缩，用8×8DCT变换，保留50％的系数(区域编码保留前50%个系数，阈值编码保留50%的大系数），并对解码图像进行比较块变换编码的过程如下所示其中分块部分采用8*8的大小进行分块，前向变换部分采用DCT变换
2020-05-19 10:30:46
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原创 数字图像处理 - 实验作业四 - Python
文章目录第五章 图像复原与重建1、实现自适应均值滤波，并和算术均值滤波的结果做对比2、实现自适应中值滤波，并和中值滤波的结果做对比3、逆滤波与维纳滤波4、维纳滤波和有约束最小二乘方滤波参考链接第五章 图像复原与重建我们所看到的事物并不是事物的本身……物体本身是什么对我们而言完全是未知的，并且远离我们的感知。除了对物体的感知，我们什么也不知道——伊曼努尔·康德特别说明：第三个和第四个实验...
2020-04-28 23:15:21
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原创 数字图像处理 - 实验作业三 - Python
文章目录第四章 频率域滤波1、实现图像的傅里叶变换，显示其幅度谱的图像（0 频在显示图像的中间位置）2、用理想低通滤波器在频率域实现低通滤波3、用理想高通滤波器在频率域实现低通滤波4、用巴特沃斯低通滤波器和高斯低通滤波器实现图像的低通滤波4.1 巴特沃斯低通滤波器4.2 高斯低通滤波器5、用巴特沃斯高通滤波器和高斯高通滤波器实现图像的高频增强5.1 巴特沃斯高通滤波器5.2 高斯高通滤波器第四章...
2020-04-15 14:57:06
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原创 数字图像处理 - 实验作业二 - Python
文章目录第三章 灰度变换与空间滤波1. 仿真实现一种灰度变换增强图像2. 仿真实现一幅图像的直方图3、仿真实现图像的直方图均衡化处理第三章 灰度变换与空间滤波它的与众不同之处在于，是透过光线看阴影还是透过阴影看亮度本章主要介绍了一些在空间域对图像进行处理的技术，空间域就是简单的包含图像像素的平面，空间域技术直接在图像像素上操作。空间域的处理可由下式进行表示g(x,y)=T[f(x,y...
2020-04-08 10:58:23
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原创 plt.imshow 显示灰度图像时的明暗程度和数值不对应
在用plt.imshow遇到了这样一个问题，即显示出来的图片的黑与白与设定的数值是不一样的，如下所示。首先我定义了一个8*8的数组src = np.array(([4, 4, 4, 4, 4, 4,4,4], [4, 4, 4,48, 4, 4,4,4], [4, 4,64,64,64,64,4,4], ...
2020-03-28 11:08:39
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原创 数字图像处理 - 实验作业一 - Python
文章目录第二章 数字图像基础1、用程序实现同时对比度实验2、用程序实验空间分辨率变化效果3、用程序实验幅度分辨率变化效果第二章 数字图像基础这几个题目网上有很多MATLAB版的解答，这里自己写了一个python的版本，实现的思路是基本一致的依赖库import matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.image as imgimport ...
2020-03-24 10:55:30
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原创 【线代笔记】2.7 Transposes and Permutations - 转置与置换
2.7 Transposes and Permutations - 转置与置换本节要介绍一种新的矩阵——置换矩阵具体来说，当A是一个（m，n）的矩阵时，它的转置是一个（n，m）的矩阵TransposeifA=[123004]thenAT=[102034]\text{Transpose}\quad \text{if}\quad A=\begin{bmatrix}1&2&...
2020-02-29 13:40:03
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原创 【线代笔记】2.6 Elimination=Factorization A=LU - A的LU分解
2.6 Elimination=Factorization A=LU - A的LU分解许多线性代数的核心观点，在仔细审视之后容易发现，其实都是一个矩阵的「因式分解」原始的矩阵A通过一系列的变化可以变为2个或3个矩阵的点积，以下「因式分解」方法来自于消元因式L与U都是三角矩阵，从消元得到的「因式分解」的结果为A=LUA=LUA=LU矩阵U是一个上三角矩阵，对角线上都是主元，消元的步骤就是...
2020-02-28 21:13:34
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原创 【线代笔记】2.5 Inverse Matrices - 逆矩阵
2.5 Inverse Matrices - 逆矩阵一个矩阵的逆乘上自身，结果为单位矩阵对于一个矩阵A，如果可逆，就存在逆矩阵A-1，满足A−1A=IandAA−1=IA^{-1}A=I \quad and \quad AA^{-1}=IA−1A=IandAA−1=I方阵A是否一定存在逆？关于逆矩阵有以下6点需要知道当且仅当消元产生了n个主元的时候，逆矩阵才存在矩阵A不...
2020-02-26 21:16:40
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原创 【线代笔记】2.4 Rules for Matrix Operations - 矩阵运算规则
2.4 Rules for Matrix Operations - 矩阵运算规则一个矩阵如果有m行n列，那它就是一个m×nm\times nm×n矩阵当两个矩阵形状相同的时候，就能够被相加。矩阵也能够被任意常数c所乘[123400]+[224499]=[347899] and 2[123400]=[246800]\left[\begin{array}{ll}{1}...
2020-02-20 11:30:58
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原创 【线代笔记】2.3 Elimination Using Matrices - 用矩阵来消元
2.3 Elimination Using Matrices - 用矩阵来消元用矩阵来消元，我们需要用到消元矩阵，一种可以阐述消元步骤的方式比如从ithi^{th}ith式减去jthj^{th}jth式的lijl_{ij}lij倍，这样的消元矩阵为EijE_{ij}Eij，所有这样的矩阵组合为E相似的，可以把所有逆Eij−1E_{ij}^{-1}Eij−1组合为一个总的L=E−1\ma...
2020-02-19 11:32:16
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原创 【线代笔记】2.2 The Idea of Elimination - 消元的概念
2.2 The Idea of Elimination - 消元的概念本节阐述一种系统的求解线性方程组的方式——消元消元的目标是要得到上三角方程组Before elimination:x−2y=13x+2y=11\begin{aligned}x-2y &=1 \\3x+2y &=11\end{aligned}x−2y3x+2y=1=11第二行式子减去第...
2020-02-18 18:21:34
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原创 【线代笔记】2.1 Vectors and Linear Equations - 向量与线性方程组
2.1 Vectors and Linear Equations - 向量与线性方程组线性代数的核心问题是求解线性方程组，例如：x−2y=13x+2y=11\begin{aligned}x-2y &=1 \\3x+2y &=11\end{aligned}x−2y3x+2y=1=11两个方程都各自表示了位于xy平面中的一条线段，若用行的视角来进行表示行视角上可...
2020-02-18 18:17:16
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原创 【线代笔记】1.3 Matrices - 矩阵
1.3 Matrices - 矩阵矩阵（Matrix）是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合，最早来自于方程组的系数及常数所构成的方阵现有三个向量u=(1,−1,0)\mathbf{u}=(1,-1,0)u=(1,−1,0)，v=(0,1,−1)\mathbf{v}=(0,1,-1)v=(0,1,−1)，w=(0,0,1)\mathbf{w}=(0,0,1)w=(0,0,1)，下面是他们的...
2020-02-17 15:12:08
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原创 【线代笔记】1.2 Lengths and Dot Products - 长度与点积
1.2 Lengths and Dot Products - 长度与点积上节提到了向量的乘法，本节定义关于v和w的点积（dot product）v=(v1,v2)\mathbf{v}=(v_1,v_2)v=(v1,v2)和w=(w1,w2)\mathbf{w}=(w_1,w_2)w=(w1,w2)的点积或内积是一个数字 v⋅w\ \mathbf{v}\cdot\mathb...
2020-02-17 02:37:28
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原创 【线代笔记】1.1 Vectors and Combinations - 向量与线性组合
1.1 Vectors and Combinations - 向量与线性组合Column Vector - 列向量在数学中，向量即为带有大小和方向的量。在线性代数中经由抽象化，得到更一般的向量概念。可以将向量定义为向量空间的元素，只需满足以下向量的加法和向量的乘法两个规则即可将单独的数字进行组合变为一个向量，通常情况下用列向量表示。v=[v1v2]\mathbf{v}=\begin...
2020-02-17 01:07:58
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空空如也
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