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FRR:基于FRRouting的非官方VM-开源版本

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简介:
FRR(FRRouting)是一款非官方的VM开源网络路由软件版本,它提供了高度可靠和灵活的路由解决方案,适用于多种虚拟环境。 FRRouting(简称 FRR)是一款专为Linux 和 Unix 平台设计的IP路由协议套件,它包含了BGP、IS-IS、LDP、OSPF、PIM以及RIP等协议守护程序。由于与本机 Linux / Unix IP网络堆栈无缝集成,FRR适用于多种应用场景,包括连接主机/虚拟机/容器到网络、广告网络服务、局域网交换和路由配置,互联网接入路由器及互联网对等操作。 值得注意的是,FRR起源于Quagga项目,并由多个长期参与的Quagga开发人员共同发起。他们共同努力改进了 Quagga 的基础架构以创建目前最优秀的路由协议堆栈。我们诚邀您加入 FRRouting 社区并为网络技术的发展贡献力量。

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  • FRRFRRoutingVM-
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    FRR(FRRouting)是一款非官方的VM开源网络路由软件版本,它提供了高度可靠和灵活的路由解决方案,适用于多种虚拟环境。 FRRouting(简称 FRR)是一款专为Linux 和 Unix 平台设计的IP路由协议套件,它包含了BGP、IS-IS、LDP、OSPF、PIM以及RIP等协议守护程序。由于与本机 Linux / Unix IP网络堆栈无缝集成,FRR适用于多种应用场景,包括连接主机/虚拟机/容器到网络、广告网络服务、局域网交换和路由配置,互联网接入路由器及互联网对等操作。 值得注意的是,FRR起源于Quagga项目,并由多个长期参与的Quagga开发人员共同发起。他们共同努力改进了 Quagga 的基础架构以创建目前最优秀的路由协议堆栈。我们诚邀您加入 FRRouting 社区并为网络技术的发展贡献力量。
  • Wifislax-zh-CN: Wifislax 中文-
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    Wifislax-zh-CN是Wifislax项目的非官方中文版,致力于提供一个集成了多种无线网络安全工具的Linux发行版。该版本支持开源协议,面向安全测试人员和爱好者,便于学习与研究使用。 Wifislax 是一个来自西班牙的 Linux 系统,它包含了大量的安全和诊断工具,并且集成了网络驱动程序以支持大多数无线网卡。此外,该系统还预装了多种无线破解软件。 建议不要在此网站下载 Wifislax,请尝试通过百度云盘获取最新版本。
  • IE7.0
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    IE7.0非官方版本是指在微软正式发布Internet Explorer 7.0之前,由第三方开发或修改的测试版、预览版等非官方渠道发布的浏览器软件。这些版本通常用于早期发现问题并提供给用户尝试新功能和界面设计。 安装IE7.0破解版:先运行压缩包里的ie7.reg文件,然后就可以开始安装了。
  • Image2Lcd 2.9(
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    Image2Lcd是一款用于将图像转换为LCD显示格式的软件工具,2.9版提供了增强的功能和改进的用户界面,此版本为非官方发布。 Image2Lcd 2.9支持将图片转换为C语言格式、BIN文件以及BMP格式,并且可以调整大小和预览,非常实用。
  • 锐捷
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    锐捷非官方版本是指未经锐捷网络公司正式发布的软件或硬件配置版本。这类版本可能由用户、开发者或其他第三方基于锐捷产品自行修改或优化而成,旨在满足特定需求或解决特定问题。但需注意使用此类版本可能存在安全风险和兼容性问题,请谨慎选择。 解决锐捷客户端自动关闭VMware NAT Service的问题可以通过使用破解版的锐捷软件来实现。不过需要注意的是,使用破解版软件可能存在安全风险,并且可能违反相关软件许可协议。建议寻找官方支持或社区提供的解决方案以确保系统的稳定性和安全性。
  • Image2Lcd 2.9(
    优质
    Image2Lcd 2.9(非官方版)是一款用于将图片转换为适合LCD显示格式的软件工具。此版本虽未经官方认证,但提供了更多自定义选项和优化功能,助力用户创造个性化的LCD显示屏内容。 Image2Lcd 2.9 破解版包含介绍资料和使用方法,已经亲测可用,可以放心下载。
  • CBDNet-pytorch: PyTorchCBDNet
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    CBDNet-pytorch是一个非官方维护的项目,提供了使用PyTorch框架实现的CBDNet代码库。该项目旨在为希望在PyTorch环境中工作的研究人员和开发者提供便利。 CBDNet-火炬CBDNet的非官方PyTorch实现。 更新2021.04.02:该代码可能存在一些实现错误,请谨慎使用。 欢迎提交拉请求。 2020.12.04:我们使用新的数据集训练了CBDNet模型,PSNR(DND基准)从38.06提升到了39.63。 快速开始指南: - 下载数据集和预训练的模型。 - 将文件解压缩到data文件夹和save_model文件夹中,如下所示: ~/ data/ SIDD_train/ Syn_train/ DND/ images_srgb/ 保存模型路径为:~/ save_model/ checkpoint.pth.tar 训练模型: python tr
  • 高博G2O库
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    这是一个非官方维护的G2O优化库版本,旨在为开发者和研究人员提供额外的功能支持与更新,便于在机器人导航、SLAM等领域进行高级应用开发。 高博版本的g2o库并非从官网下载的版本。
  • frr-devtools:针对FRR发工具、脚和配置文件等
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    Frr-devtools 是一个集合了用于FRR(鸟料路由软件)的各种开发辅助工具、脚本及配置模板的项目,旨在简化其安装与调试过程。 frr-devtools 是用于 FRR 的开发工具、脚本和配置文件的目录清单。它是 Bear-Build EAR 的一个子模块,主要用于生成编译数据库。此外,它还包含 cocci-Coccinelle 语义补丁以及与 ASAN/MSAN/TSAN 相关的内容,并提供了安装脚本和重构脚本等工具。
  • FixMatch-pytorch:PyTorch实现
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    FixMatch-pytorch是由社区维护的一个非官方项目,提供了用PyTorch框架实现的FixMatch半监督学习算法。此代码库旨在为机器学习爱好者和研究者提供一个易于使用的实验平台。 这是FixMatch的非官方PyTorch实现。Tensorflow的官方实现在另一处提供。 该代码仅在使用RandAugment的情况下适用于FixMatch。 结果如下: CIFAR10数据集: 标签数量:40,250,4000 论文(RA)的结果为:86.19±3.37, 94.93±0.65, 95.74±0.05 本代码实现结果为:93.60, 95.31, 95.77 CIFAR100数据集: 标签数量:400,2500,10000 论文(RA)的结果为:51.15±1.75, 71.71±0.11, 77.40±0.12 本代码实现结果为:57.50, 72.93, 78.12 使用以下选项进行训练--amp --opt_level O2 --wdecay 0.001。 用法: 通过CIFAR-10数据集的4000个标记数据来训练模型。