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一、Linux内核网桥的实现分析 Linux 内核分别在2.2 和 2.4内核中实现了网桥。但是2.2 内核和 2.4内核的实现有很大的区别，2.4中的实现几乎是全部重写了所有的实现代码。本文以2.4.0内核版本为例进行分析。 在分析具体的实现之前，先描述几个概念，有助于对网桥的功能及实现有更深的理解。 冲突域 一个冲突域由所有能够看到同一个冲突或者被该冲突涉及到的设备组成。以太网使用C S M A / C D（Carrier Sense Multiple Access with Collision Detection，带有冲突监测的载波侦听多址访问）技术来保证同一时刻，只有一个节点能够在冲突域内传送数据。网桥或者交换机，构成了一个冲突域的边界。缺省情况下，网桥中的每个端口实际上就是一个冲突域的结束点。 广播域 一个广播域由所有能够看到一个广播数据包的设备组成。一个路由器，构成一个广播域的边界。网桥能够延伸到的最大范围就是一个广播域。缺省的情况下，一个网桥或交换机的所有端口在同一个广播域中。VLAN技术可以把交换机或者网桥的不同端口分割成不同的广播域。一般情况下， 一个广播域代表一个逻辑网段。 网桥中的CAM表 网桥和交换机一样，为了能够实现对数据包的转发，网桥保存着许多（MAC，端口）项。所有的这些项组成一个表，叫做CAM表。每个项有超时机制

在我刚接触网络知识的时候，有时候总是会被一个问题所困扰，那就是桥接、交换和路由之间的区别，相信大部分初学计算机网络知识的网友朋友都会有这样的情况。前几天就遇到了一位网友朋友提出这样的疑问，今天我就带大家来了解什么是桥接、交换和路由，并且对于三者之间的区别及应用场景做个详细的介绍。 一、什么是桥接 桥接工作在OSI网络参考模型的第二层数据链路层，是一种以MAC地址来作为判断依据来将网络划分成两个不同物理段的技术，其被广泛应用于早期的计算机网络当中。 我们都知道，以太网是一种共享网络 传输 介质的技术,在这种技术下，如果一台计算机发送数据的时候，在同一物理网络介质上的计算机都需要接收，在接收后分析目的MAC地址，如果是属于目的MAC地址和自己的MAC地址相同便进行封装提供给网络层，如果目的MAC地址不是自己的MAC地址，那么就丢弃数据包。 桥接的工作机制是将物理网络段（也就是常说的冲突域）进行分隔，根据MAC地址来判断连接两个物理网段的计算机的数据包发送。 下面，我们举个例子来为各位网友讲解：在下图中的网络结构中，有两台集线器分别连接多台计算机，我们分别将A集线器和B集线器定为A冲突域和B冲突域。在这样的网络环境中，如果计算机A向计算机C发送数据包时，集线器A会将数据包在整个网络中的全部计算机（包括集线器B）发送一遍，而不管这些数据包是不是需要发送到另一台区域B。

install guide http://wiki.ros.org/kinetic/Installation/Ubuntu failed at: sudo rosdep init rosdep update got error: ERROR: cannot download default sources list from: https://raw.githubusercontent.com/ros/rosdistro/master/rosdep/sources.list.d/20-default.list Website may be down. solution: git clone https://github.com/ros/rosdistro.git 到 /home/cam/git/ sudo gedit /usr/lib/python2.7/dist-packages/rosdep2/main.py sudo gedit /usr/lib/python2.7/dist-packages/rosdep2/rep3.py sudo gedit /usr/lib/python2.7/dist-packages/rosdistro/__init__.py sudo gedit /usr/lib/python2.7/dist-packages/rosdep2/sources

Velodyne 宣布签订一份为期三年的销售协议，以改善道路安全 加州圣何塞--(美国商业资讯)-- Velodyne Lidar, Inc. 今日宣布与领先的交通管理与速度测量系统提供商PARIFEX签订一份为期三年的销售协议。PARIFEX将在其交通监控解决方案中使用Velodyne激光雷达传感器，用于帮助降低道路交通事故率，同时提高道路安全性。 此新闻稿包含多媒体内容。完整新闻稿可在以下网址查阅： https://www.businesswire.com/news/home/20200724005059/en/ PARIFEX将为其NANO-CAM和NOMAD解决方案配备 Velodyne Puck传感器 ，用于实时跟踪车辆、行人和骑行者等静态和移动物体，同时保持匿名性。NANO-CAM可部署于确保道路安全的速度执法及其他应用，包括智慧城市、智能停车和自动驾驶车辆导航辅助。NOMAD是一款多违规系统，可监控违规行为，包括红灯、速度、停车标志、手机使用等。PARIFEX是 Automated with Velodyne 计划合作伙伴。 PARIFEX销售经理Nathalie Deguen表示：“执行车辆限速及其他道路交规违反情况对降低道路交通事故率和提高安全性至关重要。Velodyne激光雷达为我们的解决方案带来强大的技术，能够提供我们用于车辆检测、计数

点击上方“ 3D视觉工坊 ”，选择“星标” 干货第一时间送达 Few-shot Knowledge Transfer for Fine-grained Cartoon Face Generation 想必大家对抖音之前推出的一款动漫特效滤镜 “变身漫画” 还印象深刻，这款滤镜能够打破次元壁，将你瞬间转变为二次元画风，让每个用户都能拥有一个独一无二的二次元分身。 著名电竞选手PDD化身二次元美少年 阔爱 萌萌哒 Title 本文作者来自字节跳动 AI Lab，第一作者同时隶属于北京大学。作者提出了一种小样本知识迁移方法 (few-shot knowledge transfer) 来用于生成细粒度 (fine-grained) 的卡通人脸。 论文地址 ： https://arxiv.org/pdf/2007.13332.pdf 从一张真实人脸照片生成其对应的卡通人脸可以看做是一个图片到图片迁移 (Image-to-image translation) 的问题，即需要学习一个函数将真实人脸映射到卡通人脸。当前有部分工作研究了这个问题并取得了不错的结果，但这些方法没有考虑到 不同群体之间的差异性 ，如下图一所示，女性的卡通脸通常有着大眼睛留着长睫毛，而男性的则没有睫毛， 老人的脸通常有皱纹，而孩子则没有。 Cartoon Faces of Various Groups 因此

点击上方 “ AI小白学视觉 ”，选择加" 星标 "或“置顶” 重磅干货，第一时间送达 来源｜Daniel Liu@知乎，https://zhuanlan.zhihu.com/p/138555896 Multi-scale self-guided attention for medical image segmentation 该论文的方法为2019年发布的在CHAOS MRI Dataset上进行医学图像分割的最优方法，最终的Dice为86.75. Introduction：对过往医学图像分割方法的看法 一、对于过往的模型的看法 1、在多数经典模型中对于多尺寸的使用，如unet结构,FCN结构。由于在一开始就是 同样 的low-level信息进行不断的特征提取，所以会造成信息的 冗余 使用。 2、过往模型应用在像素级别的分割挑战中的时候（如，医学领域的分割），可能会表现出判别能力的不足。 二、对于当下用于提高学习特征表达能力的方法，如多尺度的上下文融合，使用空洞卷积，pooling等方式的看法 1、尽管之前的做法可以获得目标在不同尺寸下的信息，但是对于所有的image的上下文联系都是homogenous的和非自适应的, 忽略 了在不同类别中，local-feature和上下文依赖之间的差异。 2、这些多尺度的上下文依赖基本上都是人为设定的，缺乏模型自身的灵活性.

制造业中有机械电子，纺织、建材、轻工等，还有制药、烟草、化工、飞机、造船、×××、卫星、有色、冶金、钢铁等行业，大的方面说有离散型，流程型，机械电子都属典型的离散型制造业。制造业最复杂，特性最明显的零散行业。流程差别很大，信息化进程差别也很大。20世纪8-年×××展了企业信息化进程。信息化成为企业改善管理，提升竞争力的有力武器。总体上看： 1、信息化投资上升，每年将从15%的速度在增长； 2、信息化处于非成熟阶段，整体应用水平偏低，约1/4的制造企业处于“基础网络阶段”提高办公效率； 3、信息化投入的硬件为主，约占总投入的60%左右； 4、软件投资增长迅速； 5、制造业信息化细分行业特色明显，投资规模差异较大； 6、大型企业信息化投资带动全行业信息化建设； 7、企业网站争向传播信息，形成电子商务有待时日； 8、决策管理将成为新热点，商业智能需求强劲。 电子行业信息化和机械行业相比略显落后，起步之初机械行业就从沈阳鼓风机厂，沈阳第一机床厂为试点单位，投入大量资金，购买IBM计算机和软件率先走上了信息化之路。80年代引进COPICS开始，MRP II理念渐被企业认可，而电子部系统到1992年才提出了401工程（又名神州工程），在确立项的过程中，又逢机械部和电子部合并成机械电子部，重确立742厂，4400常为试点单位，也不得不暂时搁浅。编写好的总体方案只好束之高阁。

1、STM32图像接收接口 使用stm32芯片，128kB RAM，512kB Rom，资源有限，接摄像头采集图像，这种情况下，内存利用制约程序设计。 STM32使用DCMI接口读取摄像头，协议如下。行同步信号指示了一行数据完成，场同步信号指示了一帧图像传输完成。所以出现了两种典型的数据接收方式，按照行信号一行一行处理，按照场信号一次接收一副图像。 2、按行读取 以网络上流行的野火的demo为例，使用行中断，用DMA来读取一行数据。 // 记录传输了多少行 static uint16_t line_num = 0 ; // DMA传输完成中断服务函数 void DMA2_Stream1_IRQHandler( void ) { if ( DMA_GetITStatus(DMA2_Stream1,DMA_IT_TCIF1) == SET ) { /* 行计数 */ 　　line_num++ ; 　　if (line_num== img_height) 　　{ 　　/* 传输完一帧,计数复位 */ 　　line_num= 0 ; 　　} 　　/* DMA 一行一行传输 */ 　　OV2640_DMA_Config(FSMC_LCD_ADDRESS+(lcd_width* 2 *(lcd_height-line_num- 1 )),img_width* 2 / 4 ); 　　DMA

通过 Serverless Framework 的 Express Component 实现了一款文本翻译工具。该工具基于腾讯云 TMT 机器翻译工具，支持多种语言的互相翻译。点击查看 Demo 部署效果。 如何使用 Serverless Framework 的 Express Component 快速创建文本翻译工具呢？跟着下面的步骤一起来试试吧！ 1. 安装 通过 npm 安装最新版本的 Serverless Framework $ npm install -g serverless 2. 创建 创建并进入一个全新目录： $ mkdir express-trans && cd express-trans 通过如下命令和模板链接，快速创建该应用： $ serverless create --template-url https://github.com/tinafangkunding/serverless-translate $ cd serverless-translate 进入 src 目录，执行如下命令，安装对应依赖 cd src && npm install 3. 配置 修改模板中的 .env.example 为 .env ，并在 API 密钥管理中获取并配置腾讯云的 SecretId 和 SecretKey 秘钥信息。 # .env TENCENT_SECRET_ID

创建应用 记录SDK AppID 申请签名 用个人网站需ICP备案，可以申请公众号，用个人公众号申请 记录ID 和内容 申请模板 记录ID和模板名称和内容变量 申请腾讯云调用api secretkey和secretId 查看帮助文档 https://cloud.tencent.com/document/product/382/43196 如果只是发短信可以参考 tencentcloud-sdk-python https://github.com/TencentCloud/tencentcloud-sdk-python/blob/master/examples/sms/v20190711/SendSms.py python代码举例 # -*- coding: utf-8 -*- from tencentcloud.common import credential from tencentcloud.common.exception.tencent_cloud_sdk_exception import TencentCloudSDKException # 导入对应产品模块的client models。 from tencentcloud.sms.v20190711 import sms_client, models import os # 导入可选配置类 from