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rift-python: Python中RIFT的胖树路由实现

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简介:
rift-python是一款Python库,实现了RIFT(超短进程扩散)协议在计算机网络中的胖树路由算法。它提供了简便的接口用于创建和操作网络拓扑,并支持高效的流量工程及负载均衡功能。 在胖树中路由(RIFT) 该存储库包含Internet草案(ID) 指定的胖树路由(RIFT)协议的Python实现。代码目前仍在开发中,具体状态请参见下面的功能列表。 功能指南: - 日志可视化配置文件(也称为拓扑文件) - 配置文件生成器(也称为元拓扑文件) 与规范的实施偏差、自动化测试和持续集成等功能也在进行中。 演讲和报告 IETF 102(蒙特利尔):此代码的一个版本被用于在互联网工程任务组(IETF)会议编号102的黑客马拉松活动中,进行了互操作性测试。 - IETF 102 RIFT Hackathon 演示幻灯片 - IETF 102 RIFT Hackathon 报告 临时零接触配置(ZTP)互操作性测试正在进行中。

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客服
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  • rift-python: PythonRIFT
    优质
    rift-python是一款Python库,实现了RIFT(超短进程扩散)协议在计算机网络中的胖树路由算法。它提供了简便的接口用于创建和操作网络拓扑,并支持高效的流量工程及负载均衡功能。 在胖树中路由(RIFT) 该存储库包含Internet草案(ID) 指定的胖树路由(RIFT)协议的Python实现。代码目前仍在开发中,具体状态请参见下面的功能列表。 功能指南: - 日志可视化配置文件(也称为拓扑文件) - 配置文件生成器(也称为元拓扑文件) 与规范的实施偏差、自动化测试和持续集成等功能也在进行中。 演讲和报告 IETF 102(蒙特利尔):此代码的一个版本被用于在互联网工程任务组(IETF)会议编号102的黑客马拉松活动中,进行了互操作性测试。 - IETF 102 RIFT Hackathon 演示幻灯片 - IETF 102 RIFT Hackathon 报告 临时零接触配置(ZTP)互操作性测试正在进行中。
  • RIFT-Multimodal-Image-Matching-Main.zip
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    这是一个名为RIFT的多模态图像匹配项目文件包,专注于开发先进的计算机视觉技术,用于精确匹配不同视角和场景下的图像。 RIFT-multimodal-image-matching-main.zip
  • Python决策
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    简介:本教程深入讲解了如何使用Python编程语言来构建和分析决策树模型,涵盖数据准备、算法选择及模型评估等内容。 基于Python逐步实现决策树(Decision Tree),可以分为以下几个步骤:加载数据集、计算熵、根据最佳分割特征进行数据分割、选择最大信息增益的最佳分割特征以及递归构建决策树,最后完成样本分类。
  • BPlusTree: PythonB+-源码
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    简介:这是一个Python项目,提供了一个高效的B+树数据结构的实现。该项目包含了完整的源代码,便于学习和研究B+树的工作原理及其应用。 在B+树中插入数据,请运行:`python bpt.py insert ` ,文件名的默认参数是 `assgn2_bplus_data.txt` 。例如: ``` python bpt.py insert assgn2_bplus_data.txt ``` 此操作会保存所生成或修改后的树(即,插入查询具有持久性)。相关数据存储在 data/ 文件夹内,并且配置信息存放在 .bplustree 中。 要在B+树上运行查询,请执行: ``` python query ``` 文件名的默认参数是 `querysample.txt`。例如: ``` python query querysample.txt ``` 此操作同样会保存所生成或修改后的树(即,查询具有持久性)。相关数据存储在 data/ 文件夹内,并且配置信息存放在 .bplustree 中。 要删除B+树及其所有节点,请执行相应的命令。
  • Python决策算法
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    本文章介绍了如何在Python编程语言中实现决策树算法,详细讲解了决策树的工作原理、构建方法以及实际应用案例。 数据集:Mnist训练集数量:60000 测试集数量:10000 运行结果: ID3(未剪枝) 正确率:85.9% 运行时长:356s ```python import time import numpy as np def loadData(fileName): # 加载文件 dataArr = []; labelArr = [] fr = open(file) ``` 重写后的代码删除了不必要的注释和未完成的函数定义。保留了原始描述中的关键信息,同时保持格式整洁。
  • 行为Python :Behave
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    Behave是Python中用于实现行为树的一款库。它为开发者提供了一个灵活且强大的框架来创建和管理复杂的行为逻辑,广泛应用于游戏AI、机器人控制等领域。 在Python中使用行为树实现可以通过behave库来完成。你可以定义一个这样的行为树: ```python tree = (is_greater_than_10 >> wow_large_number | is_between_0_and_10 >> count_from_1 | failer * repeat(3) * doomed) bb = tree.blackboard(10) while bb.tick() == RUNNING: pass ``` 从behave库中导入所需的模块: ```python from behave import condition, action, FAILURE ``` 定义条件节点时,可以使用函数来表示。这些函数需要返回一个布尔值,并且可以接受任意数量的参数。 例如: ```python @condition def is_greater_than_10(x): return x > 10 @condition def is_between_0_and_10(x): # 函数实现细节省略 ``` 通过这种方式,你可以构建和执行复杂的行为树逻辑。
  • Python决策分类(续)
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    本篇文章是关于使用Python语言进行数据科学项目中的一个重要部分——构建和分析决策树模型的延续性探讨。我们将深入解析如何利用现有的库函数,比如scikit-learn,来构造、优化以及评估决策树算法在分类问题上的应用效能,并进一步讨论其背后的数学原理及逻辑思维框架。 在上一篇文章中,我们已经构建了决策树模型。接下来可以使用这个模型来进行实际的数据分类任务。执行数据分类时需要测试样本以及标签向量作为输入。程序会比较测试数据与决策树中的数值特征,并通过递归的方式向下遍历直到达到叶子节点。 本段落主要介绍如何利用决策树分类器进行红酒和白酒的分类,所使用的数据集来自UCI数据库,包含12个关键特征:非挥发性酸、挥发性酸度、柠檬酸含量、残糖量、氯化物浓度、游离二氧化硫水平、总二氧化硫水平、密度值、pH值、硫酸盐含量以及酒精成分和质量指标。 以下是具体代码实现的示例(使用Python编写): ```python #coding :utf-8 2017.6.26 author: Erin 功能:决策树ID3算法分类器 ``` 请注意,上述日期及作者信息仅用于文档记录目的。
  • PythonID3决策算法
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    本文将介绍如何使用Python编程语言实现经典的ID3决策树算法,涵盖算法原理、代码实践及应用案例。 本段落详细介绍了如何用Python实现ID3决策树算法,并具有一定的参考价值。对这一主题感兴趣的读者可以查阅相关资料进行学习。
  • Python分类和CART(附数据集)
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    本文介绍了在Python环境中如何构建分类树及CART决策树,并提供了实践所需的数据集。适合初学者学习与应用。 本段落旨在介绍如何使用Python实现分类树与CART树,并提供了一个包含数据集的示例代码。文章结构清晰、易于理解,非常适合初学者学习和实践。
  • Python决策算法代码
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    本篇教程深入浅出地讲解了如何在Python环境中利用scikit-learn库来实现决策树算法,并提供了详细的代码示例和解释。适合编程初学者及数据科学爱好者学习实践。 决策树是一种分析方法,在已知各种情况发生概率的基础上通过构建决策树来计算净现值的期望值大于或等于零的概率,以此评估项目风险并判断其可行性。这种方法直观地运用了概率分析,并因其图形结构类似树木而得名。 在机器学习领域中,决策树是一个预测模型,它表示对象属性与类别之间的映射关系。熵是衡量系统混乱程度的一种度量方法,在算法ID3、C4.5和C5.0生成的树形图中使用这种度量方式来构建决策树。这些算法基于信息理论中的熵概念。 决策树是一种结构化的图形表示,其中每个内部节点代表一个属性测试;每条边则对应着该测试的一个可能结果;而每一个叶结点则代表着一种类别或者最终预测的结果。 分类树(即决策树)是广泛使用的一种分类方法。它属于监督学习范畴:给定一些样本数据,这些数据包括一组特征和已知的类别标签。通过训练得到一个能够对新输入的数据进行准确分类的模型或算法的过程就是所谓的“监督学习”。