要求：R1-R2-R3-R4-R5 RIP 100 运行版本2 R6-R7 RIP 200 运行版本1 1.使用合理IP地址规划网络，各自创建环回接口 2.R1创建环回 172.16.1.1/24 172.16.2.1/24 172.16.3.1/24 3.要求R3使用R2访问R1环回 4.减少路由条目数量，R1-R2之间增…

选择排序算法是对《Python中排序算法之冒泡排序》中提到的冒泡排序算法的改进。 1 选择排序原理 选择排序是在参加排序的所有元素中找到数值最小（或最大）的元素，如果它不是左侧第一个元素，就使它与左侧第一个元素中的数据相互交…

版本 ceph版本为17. ceph如何进行读写接口的实现 Ceph的客户端通过librados的接口进行集群的访问，这里的访问包括： 1）对集群的整体访问 2）对象的访问 两类接口，这套接口（API）包括C、C和Pytho…

1，本文介绍 AKConv（可改变核卷积）是一种改进的卷积操作方法，其核心在于动态调整卷积核的形状和大小。与传统卷积层固定核大小不同，AKConv 通过引入可学习的机制，使卷积核在训练过程中能够自适应地调整&…

在 Unreal Engine (UE) 中，Niagara 是一个粒子系统和视觉效果编辑器，用于创建高质量的实时粒子效果。Niagara 在 Unreal Engine 4.17 版本中首次推出，取代了之前的粒子系统，旨在提供更强大的性能和更高的灵活性。 Niagara 的主要…

【STM32开发笔记】STM32H7S78-DK上的CoreMark移植和优化--兼记STM32上的printf重定向实现及常见问题解决 一、CoreMark简介二、创建CubeMX项目2.1 选择MCU2.2 配置CPU时钟2.3 配置串口功能2.4 配置LED引脚2.5 生成CMake项目 三、基础功能支持3.1 支持记录耗时3.2 支持printf输出…

强化学习整体流程 智能体执行动作与环境进行交互，根据奖励R的反馈结果不断进行更新。 价值函数 奖励将会考虑两个方面的奖励，一个当下的奖励，一个是未来的奖励（为了防止陷入局部最优解）。 LLM强化学习 强化学习模型分…

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