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Jtopo通过Json生成树状拓扑图

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简介：
Jtopo是一款基于JSON数据格式，用于快速简便地创建和展示复杂网络结构或组织架构的树状拓扑图工具。 Jtopo 可以读取 Json 并生成树状拓扑图。Json 结构如下： - id：节点唯一标识 - name：节点名字 - type：节点类型 - pid：父节点标识 - error：“0”表示无异常，“1”表示有异常 - errorMessage：异常内容

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  • Jtopo通过Json生成树状拓扑图
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    Jtopo是一款基于JSON数据格式，用于快速简便地创建和展示复杂网络结构或组织架构的树状拓扑图工具。 Jtopo 可以读取 Json 并生成树状拓扑图。Json 结构如下： - id：节点唯一标识 - name：节点名字 - type：节点类型 - pid：父节点标识 - error：“0”表示无异常，“1”表示有异常 - errorMessage：异常内容
     
  • JTOPO全前端拓扑图
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    JTOPO是一款先进的全前端拓扑图绘制工具，支持复杂网络结构的可视化呈现与管理，极大提升了系统架构设计和运维效率。 完整示例。纯前端代码，后台采用模拟数据。稍作修改即可应用于自己的项目中。
     
  • jtopo实现拓扑图编辑功能
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    JTopo是一款强大的JavaScript库，专注于提供便捷的网页拓扑图绘制与编辑解决方案。通过简单的API接口，用户可以轻松创建、修改复杂的网络拓扑结构图，广泛应用于系统管理、网络设计等领域。 使用jtopo实现拓扑图编辑功能，支持缩放、移动连线以及关联其他对象的操作。该工具具有很强的可扩展性。
     
  • jtopo_topology：基于jtopo的拓扑图编辑器插件
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    JTopo_Topology是一款功能强大的基于JTopo框架开发的拓扑图编辑工具插件。它为用户提供了一种简单直观的方式来创建、修改和管理复杂的网络拓扑结构，广泛应用于网络设计与仿真领域。 jTopo Topology是基于jtopo进行的二次封装，并修复了一些bug。它便于直接使用，也可以稍作修改后应用到各种前端框架中。这是一个纯前端项目，在实际开发过程中只需稍作修改即可与后端接口对接。 该项目采用模拟数据，所有ajax接口保留不变；在预览时，可以下载代码并用webstorm或其他内置http服务器的IDE打开进行查看和调试。 实现的功能包括： - 拓扑图加载 - 工具栏及鼠标右键菜单 - 多种类型节点与连线的添加/删除操作 - 节点图片缩放调整功能 - 鼠标悬停显示tooltip信息 项目依赖中使用了layui进行页面布局和组件设计，但此部分并非强制性要求。 该项目结构如下： ├── json // 模拟数据,实际开发时应通过ajax接口替换 ├── screenshots // 项目截图（无用） └── static ├── font-awesome-4.7.0
     
  • 2020_TopologyGAN：拓扑结构生成
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    TopologyGAN是2020年提出的一种创新算法，它利用生成对抗网络（GAN）技术来生成具有特定拓扑属性的数据结构。该方法在数据合成与模型学习中展现出巨大潜力。 拓扑GAN（Topology GAN）是一种基于生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）的新型算法，用于在初始域上进行物理场的拓扑优化。拓扑优化旨在通过改变结构内部材料分布来提高性能，如减重同时保持刚度或强度。传统方法通常依赖数值技术和有限元分析，而拓扑GAN引入了深度学习技术，利用大量数据集中的模式生成新的、高效的拓扑设计。 生成对抗网络由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器从随机噪声中产生看似真实的数据样本，判别器则区分这些假样本与实际数据。在训练过程中，两者相互竞争直到生成器能够制造出几乎无法被识别的样例。 拓扑GAN应用中的物理场通常涉及结构承受的各种力、热流和电磁场等。通过模拟这些物理现象可以评估并优化设计性能。传统方法往往需要复杂的数值计算与迭代过程，而拓扑GAN则能直接基于学习到的数据生成满足特定条件的设计方案。 在Python这一数据科学领域广泛使用的编程语言中，开发者利用TensorFlow或PyTorch等深度学习框架构建和训练模型，并使用NumPy、Pandas及Matplotlib进行数据处理和结果展示。这使得项目实施变得简单且灵活。 2020_TopologyGAN-master文件夹可能包含该项目的源代码、数据集、预训练权重以及相关文档，帮助用户理解和应用拓扑GAN技术于物理场驱动的设计优化中，并探索该领域的最新进展。
     
  • 网络拓扑图生成工具NetworkView V3.1
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    NetworkView V3.1是一款功能强大的网络拓扑图生成工具，它能够帮助用户轻松创建、编辑和管理复杂的网络结构图，直观展示设备连接关系。 局域网拓扑图工具可以扫描网络端口并查找网络中的主机。
     
  • 自动拓扑生成与网络拓扑管理方案
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    本方案旨在通过智能化算法自动生成复杂网络的最优拓扑结构，并提供全面的网络拓扑管理功能，优化网络性能和维护效率。 用户对于网络管理自动化拓扑的需求主要包括：支持全面的设备、自动高效地生成拓扑结构、展示中间件/数据库之间的连接关系以及实现特殊的拓扑操作功能。针对这些需求，智和网管平台提出了一个自动化解决方案，通过智能分析设备信息及链路数据来自动生成实际的网络拓扑图，从而减少网络管理人员的操作复杂度。
     
  • NS2 TCL自动生成拓扑
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    本工具基于NS2平台，利用TCL脚本自动化创建网络拓扑，提高仿真效率与灵活性，适用于复杂网络环境的研究和测试。 在NS2中可以自动生成场景，无需手动编写几十个节点的拓扑分布。
     
  • 快速生成网络拓扑图的软件
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    本软件为用户提供了便捷高效的网络拓扑图生成方案，助力技术工程师与设计师迅速创建清晰、准确的网络架构视图。 网络拓扑图快速生成软件可以帮助用户高效地创建复杂的网络结构图形。这类工具通常提供了直观的界面以及多种布局算法来简化设计过程，并支持导入现有设备及连接的信息以自动生成图表，非常适合进行网络规划、分析与文档编制等工作。
     
  • INET拓扑生成工具一款
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    INET拓扑生成工具是一款专为网络仿真设计的强大软件，适用于创建复杂、大规模的网络拓扑结构。它支持自定义节点和链路属性，并提供可视化界面，便于科研与教学使用。 Inet是密歇根大学在1999年至2002年间开发的一个AS级拓扑生成器。最新版本为3.0版。它利用了从1997年11月到2002年2月期间route-views.oregon-ix.net上的大量BGP数据来确定拓扑度量的值，因此具有很高的可信性。Inet使用PLGR算法与优先附着方法实现幂律分布，并强调网络连通性的最小节点覆盖问题，并对最大团尺寸和聚类系数进行了优化。用户可以很方便地通过在命令行中输入所需的节点总数来生成拓扑图。