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Mininet模拟构建了基于多个数据中心的网络架构。

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简介：
Mininet模拟构建了多种基于不同数据中心的网络拓扑结构。通过采用树型拓扑类，成功地创建了具有弹性的树状网络，从而有效地展示了多层次树型拓扑结构所固有的容错特性和优势。

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    简介：本文深入剖析了GoogleNet网络架构的特点与优势，并详细介绍了如何基于该架构构建高效深度学习模型。 首先给出三个资源： 1. GoogLeNet网络结构详解视频 2. 使用PyTorch搭建GoogLeNet并训练的教程 3. 使用TensorFlow搭建GoogLeNet并训练的教程 GoogLeNet在2014年由Google团队提出（与VGG网络同年，注意GoogLeNet中的L大写是为了致敬LeNet），该模型赢得了当年ImageNet竞赛中分类任务的第一名。原论文标题是《Going deeper with convolutions》，以下是该网络的一个简化图示，由于原始论文提供的图片尺寸较大，完整的图表可以参见相关文献的最后部分。 接下来谈谈GoogLeNet中的几个亮点： （1）引入了Inception模块
     
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