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关于Underlay的另类运用：Segment Routing(SR).pdf

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简介：
本文档探讨了在现代网络架构中，Segment Routing（SR）技术作为Underlay的一种创新应用方式。通过灵活定义转发路径，SR不仅简化了路由配置，还增强了网络服务的可编程性与效率。 Segment Routing是对LDP和RSVP-TE的改进，在SDN和IPv6领域逐渐受到重视。

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  • 关于Underlay的另类运用：Segment Routing(SR).pdf
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    本文档探讨了在现代网络架构中，Segment Routing（SR）技术作为Underlay的一种创新应用方式。通过灵活定义转发路径，SR不仅简化了路由配置，还增强了网络服务的可编程性与效率。 Segment Routing是对LDP和RSVP-TE的改进，在SDN和IPv6领域逐渐受到重视。
     
  • Segment Routing学习记录.doc
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    该文档为作者在学习Segment Routing过程中所做的笔记和心得总结，包含了概念解析、应用场景及配置示例等内容。 Segment Routing (SR) 是一种源路由机制，在转发平面分为 SR-MPLS 和 SR v6 两种类型。 MPLS 使用了 LDP（标签分发协议）和 RSVP-TE （资源预留协议 - TE 版本）这两种协议，LDP 基于 IGP 计算路径并分配标签。尽管它支持最短路径转发以及等价多路径(ECMP)，但设备间需要交换大量信息以维持状态，这会消耗大量的带宽和 CPU 资源。RSVP-TE 则用于显式地规划路径、预留带宽资源及实现多种链路保护机制，配置复杂且消耗过多的网络资源。 Segment Routing 的核心在于将网络路径分解为一系列段（Segments），并给这些段以及节点分配一个 ID (SID)。通过在头结点上对 SID 进行有序排列，便可以形成转发路径。SID 主要分为三种类型：Node SID、Adjacency SID 和 Prefix SID。 Segment Routing 有两个主要的应用场景：SR-BE 和 SR-TE。其中，SR-BE 使用一个或多个 SID 来指导设备进行最短路径的转发；而 SR-TE 则通过组合使用多个 SIDs 对网络路径施加一定的约束条件以满足特定业务的需求。 与 LDP 相比，SR-BE 是对 IGP 的扩展，并且简化了协议结构，避免了同步问题。相比 RSVP-TE ，SR-TE 同样是对 IGP 进行的扩展，在头结点上进行路径规划而中间节点无需维护状态信息，这样不仅更容易构建大规模网络也减少了信令交互。 建立 SR 隧道有两种方式：通过 IGp 动态生成的 SR-BE 隧道和由控制器配置或使用 CSPF 算法计算出的SR-TE隧道。其中，控制器在路径规划中扮演重要角色，它可以通过 BGP LS 协议获取网络拓扑信息，并基于此进行最优路径的选择。 利用控制器来建立 SR-TE 隧道具有几个优点：其能够从全局视角出发计算带宽需求和预留；可以与应用协同工作以快速响应业务需求变化；并且无需大量的手动配置即可下发隧道设置。此外，SR 还支持新的保护技术如 TI-LFA 和传统的 RLFA 机制，尽管后者对网络拓扑有一定的依赖性限制，并不能确保100%的可靠性保障。
     
  • HCIE-Datacom Segment Routing MPLS详尽学习资料
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    本资料全面解析HCIE-Datacom认证中的Segment Routing MPLS技术，涵盖理论知识与实践案例，助力学员深入理解并掌握相关技能。 HCIE-Datacom Segment Routing MPLS超详细学习资料共693页，是新版考试必备资源。 Segment Routing（RFC8402）是一种源路由协议，其核心思想在于将网络报文的转发路径分解为不同的分段，并在路径起始点向报文中插入这些分段信息以指导后续的报文转发过程。目前，Segment Routing支持MPLS和IPv6两种数据平面技术方案： 1. 基于MPLS数据平面的Segment Routing称为SR-MPLS； 2. 基于IPv6数据平面的Segment Routing则被称为SRv6。
     
  • 关于NeRF-SR的讲解PPT
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    本PPT旨在详细解析NeRF-SR技术，涵盖其原理、应用场景及优势分析，适用于对计算机视觉和深度学习感兴趣的科研人员与学生。 NeRF-SR是一种结合了神经辐射场（Neural Radiance Fields, NeRF）与超分辨率技术的方法，旨在提高图像的清晰度和细节表现力。这种方法通过利用深度学习模型来重建复杂的3D场景，并在此基础上实现高质量的图像放大效果。 在演示文稿中，我们将详细介绍NeRF-SR的工作原理、关键技术以及实验结果。具体内容包括但不限于：背景介绍、方法详解、实验设置与评估指标等部分。希望通过这次分享能够让更多人了解和掌握这一领域的最新进展和技术细节。
     
  • 关于压摆率(SR)的运放参数详解与分析18
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    本文深入探讨了压摆率（SR）这一关键指标在运算放大器中的重要性，并详细解析和评估不同类型的运放在此参数上的性能特点。 我一直认为运放的压摆率（SR）与增益带宽积GBW一样重要，但往往被人们忽视。之所以强调它的原因在于，运放的增益带宽积GBW是在小信号条件下测试得出的。
     
  • SR-IOV_1.1_20Jan10.pdf
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    这份文档《SR-IOV_1.1_20Jan10.pdf》涵盖了单根I/O虚拟化（SR-IOV）技术的规范和实现细节，发布于2010年1月20日。 SR-IOV（Single Root IO Virtualization and Sharing）是由PCI-SIG制定的一项规范，旨在解决I/O虚拟化与资源共享的问题。其最新版本为Rev 1.1，在2010年1月20日发布。 SR-IOV技术的主要目标是提供一种通用的I/O虚拟化和共享机制，使多个虚拟机或操作系统能够共用同一个物理I/O设备。这可以提高I/O设备利用率、降低系统成本并简化复杂度。 该规范主要包括以下部分： 1. 目标与范围：这部分描述了SR-IOV技术的目标及适用领域。 2. 文档组织结构：概述文档的组成和内容框架。 3. 单根 I/O 虚拟化与共享规范核心：详细说明 SR-IOV 的架构、功能实现细节。 关键概念包括： * 物理函数（PF）: 表示物理I/O设备的基础单元 * 虚拟函数（VF）: 指虚拟的I/O设备实例 * 单根 (SR): 代表多个物理 I/O 设备被整合成单一的“根”设备的概念。 * I/O 虚拟化：指将实际硬件资源转换为能够由多用户同时使用的虚拟形式的过程。 * I/O 分享: 指允许多个操作系统或虚拟机共享同一块物理I/O组件的能力。 SR-IOV技术的主要优势包括： * 提升设备使用效率 * 减少系统开支和复杂度 * 增强系统的灵活性与扩展性 其应用场景广泛，涵盖云计算及虚拟化环境、数据中心与高性能计算领域以及嵌入式和实时操作系统等。通过提供一种通用的解决方案来优化I/O资源分配，SR-IOV技术显著提升了设备利用率并增强了系统整体性能。
     
  • 关于clumsy的运用
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    关于Clumsy的运用介绍了Clumsy这款强大的鼠标和键盘事件模拟软件的各种功能及应用场景，帮助用户提升效率与体验。 clumsy的使用技巧能够模拟大多数网络异常情况，是软件测试中的必要工具。
     
  • Segment Anything
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    Segment Anything是一款革命性的计算机视觉工具，允许用户对任何图像中的任意对象进行精细分割，推动了自动化图像分析和理解技术的发展。 Segment Anything是Facebook AI团队开发并开源的一个先进的图像处理工具，专注于图像分割任务。该工具旨在帮助研究人员及开发者更高效地实现对特定对象的精确识别与分离，在深度学习模型训练或视觉应用开发中发挥重要作用。 图像分割作为计算机视觉领域的重要分支之一，目标在于将一幅图划分为多个有意义的部分或像素集合，并确保每个区域对应于一个具体物体或者背景。Segment Anything提供了一种直观且高效的解决方案，使用户能够轻松处理复杂的图像分割任务。 该工具基于深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN）架构如U-Net和Mask R-CNN等。这些模型经过大量数据集的训练后能有效识别并区分不同物体特征，在Segment Anything中，用户可以选择合适的预训练模型或自行定制以适应特定场景需求。 Segment Anything的主要特点包括： 1. **易用性**：界面友好且提供可视化操作功能，使得非专业人员也能快速上手进行图像处理、模型选择和结果评估。 2. **灵活性**：支持多种深度学习模型供用户根据实际任务需求挑选最合适的方案或利用工具接口自定义开发新的解决方案。 3. **实时交互性**：允许用户即时标注并调整分割效果，提升准确度与工作效率。 4. **高性能表现**：通过优化的后处理算法及高效使用计算资源，在保持高精度的同时实现了较快运行速度。 5. **可扩展性**：开源性质鼓励社区参与贡献新特性和改进点，推动Segment Anything持续发展。 在实际应用中，该工具可以广泛应用于医疗影像分析（例如肿瘤检测）、自动驾驶系统中的道路和障碍物识别、虚拟现实技术下的物体追踪与合成以及无人机航拍数据分析等领域。通过精确的图像分割操作提取有用信息为各种智能系统的决策提供支持依据。 使用Segment Anything不仅能够帮助开发者快速验证创意想法，还能方便地将其整合进现有工作流程中提高开发效率；对于研究者而言，则提供了探索新算法和方法的重要平台，有助于推动计算机视觉领域的进步和发展。总而言之，Segment Anything是一款结合了深度学习技术和易用性的强大工具，在学术与工业应用领域均具有不可替代的价值。