一、实验目的 1、能够使用源码安装Mininet ✅ 2、能够使用Mininet的可视化工具生成拓扑 ✅ 3、能够使用Mininet的命令行生成特定拓扑 ✅ 4、能够使用Mininet交互界面管理SDN拓扑 ✅ 5、能够使用Python脚本构建SDN拓扑 ✅ 二、实验环境 Ubuntu 20.04 Desktop amd64 三、实验要求 （一
实验1： SDN拓扑实践 1.使用Mininet可视化工具，生成下图所示的拓扑，并保存拓扑文件名为学号.py。 2.使用 Mininet的命令行 生成如下拓扑： a) 3台交换机，每个交换机连接1台主机，3台交换机连接成一条线。 即线性拓扑(Linear)： sudo mn --topo=linear,3 # 主机数=交换机数=3 b) 3台主机，每
# class Student: def __init__(self,name,age): self.name=name self.age=age def eat(self): print(self.name+'在吃饭') stu1=Student('张三',20) stu2=Student('李四',30) print(id(stu1)) print(id(stu2)) &#
class Student: #Student为类的名称（类名）由一个或多个单词组成，每个单词的首字母大写，其余小写 native_pace='吉林' #直接写在类里的变量，称为类属性 def __init__(self,name,age): self.name=name #self.name 称为实体属性 ，进行了 一个赋值的操作，将局部变量
#直接写在类里的变量，称为类属性 #类种的函数叫方法，同时必须 有self #静态方法@staticmethod， 静态方法中函数没有self #类方法@classmethod ，类方法必须同时拥有cls class Student: #Student为类的名称（类名）由一个或多个单词组成，每个单词的首字母大写，其余小写 nat
1.这是一种在线的强化学习方法 2.使用的是动作状态概率的输出值，求取最大化的收益Q, 而不是直接输出Q值 log_prob = torch.log(self.policy_net(state).gather(1, action)) G = self.gamma * G + reward loss = -log_prob * G # 最大化log_prob * G 即最小化-log_prob * G 3.对
CBV源码剖析 你自己不要修改源码 除了bug很难找 突破口在urls.py url(r'^login/',views.MyLogin.as_view()) url(r'^login/',views.view) FBV一模一样 CBV与FBV在路由匹配上本质是一样的 都是路由 对应 函数内存地址 函数名/方法名 加括号执行优先级最高 猜测 as_view() 要么是被
5个视图扩展类也叫混入类（Mixin） 作用： 提供了几种后端视图（对数据资源进行增删改查）处理流程的实现，如果需要编写的视图属于这五种，则视图可以通过继承相应的扩展类来复用代码，减少自己编写的代码量。 这五个扩展类需要搭配GenericAPIView通用视图基类，因为五个扩展类的实现需要调用Generi
PyTorch中定义模型时，有时候会遇到self.register_buffer(‘name’, Tensor)的操作，该方法的作用是定义一组参数，该组参数的特别之处在于：模型训练时不会更新（即调用 optimizer.step() 后该组参数不会变化，只可人为地改变它们的值），但是保存模型时，该组参数又作为模型参数不可或缺的一部分
class App: num = 5 def add(self): return self.num + self.num if __name__ == "__main__": main = App() result = main.add() print(result) class App: num = 5 def add(self): return App.num +
有四个激活函数 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(-10,10) y_sigmoid = 1/(1+np.exp(-x)) y_tanh = (np.exp(x)-np.exp(-x))/(np.exp(x)+np.exp(-x)) fig = plt.figure() #plot sigmoid ax = fig.add_subplot(221) ax.plot(x,y_sigmoid) a
参考 pytorch中的forward()的使用与解释 - 云+社区 - 腾讯云 前言 最近在使用pytorch的时候，模型训练时，不需要使用forward，只要在实例化一个对象中传入对应的参数就可以自动调用 forward 函数 即： forward 的使用 class Module(nn.Module): def __init__(
TCP协议测试 简介 TCP（Transmission Control Protocol传输控制协议）是一种面向连接的、可靠的、基于字节流的传输层通信协议。 在Python中一般用socket库来创建tcp协议传输。 在部分测试中，我们可能需要模拟tcp服务端或者客户端进行收发消息，其中以模拟客户端居多。 代码示例： 服务端： i
class sftp_operation: def __init__(self, host,port,username,password): self.host=host self.port=port self.username=username self.password=password transport = paramiko.Transport((self.host, self.port)) t
一、面向对象 1、定义 站在上帝的视角，世间万物一切皆是对象，我们把拥有共同的属性分为一类，而这就是closs的由来 2、类与对象 ①、定义 所谓类就是类别，类简单的理解就是⼀系列对象相似的特征与技能的结合体。⽐如我们定义⼀个⼈的类，那么⾥⾯的⽅法就是⼈的特征。在程序⾥⾯，需
class Solution: def minOperations(self, logs: List[str]) -> int: result=0 for i in range(0,len(logs)): if logs[i]=='../': if result>0:
版本信息 python3.7 tornado==4.3.0 问题描述: 多次下载同样的文件，每次文件的hash均不相同. 下载文件的示例接口: import tornado from tornado.concurrent import futures from tornado.concurrent import run_on_executor from tornado.web import RequestHandler @run_on_exe
批量操作数据 浏览器访问一个django路由 立刻创建10万条数据并展示到前端页面 create()、all() 涉及到大批量数据的创建 直接使用create可能会造成数据库崩溃 批量数据创建>>>:bulk_create() 批量数据修改>>>:bulk_update() def index(request): # for i in range(100000
Ajax简介 批量操作数据 自定义分页器 form组件 钩子函数 Ajax简介 同步 提交完任务之后原地等待任务的结果 期间不做任何事异步 提交完任务之后不原地等待直接去做其他事 结果自动提醒 1. ajax是异步提交，局部刷新 2. ajax是js自带的功能，不是一门新的技术，我们学习
Day 63 今日内容概要 批量操作数据 批量数据展示—分页展示 自定义分页器 form组件 form组件前戏 form组件简介 form组件三大功能 form类型创建 form组件三大功能如何使用 form组件中重要字段参数 form组件中的钩子函数 modelform组件 save()方法 今日内容详细 1.批量
分页器与from组件分析 批量操作数据 1.浏览器访问django路由，创建十万条数据存储到sqliet3数据库中并展示到前端页面（额，这个有点看电脑创建的多了，有可能数据库就崩了自己上锁了，看命） for i in range(100000): models.Book.objects.create(title=f'第{i}本书') book_q
批量操作数据 批量数据展示 自定义分页器 form组件 modelform组件 分页器组件 分页器，简单明了，将很多页面进行分页展示。美观且方便 批量操作数据 1.新建一个django项目 2.默认使用sqlite3数据库 urls.py from app01 import views urlpatterns = [ path('admin/', admin.site
目录Ajax序列化批量操作数据批量数据展示自定义分页器form组件form组件源码分析modeform组件 Ajax 异步提交 局部刷新 与form表单的区别可以参考 码云 网址的注册页手机号输入框 Ajax其实是js自带的功能 不是一门新的技术点 我们学习的是jQuery封装之后版本 1.基础语法 $.ajax({
Django框架(八) 批量数据插入 # 假设现有一个需求：我们要循环插入10000条数据到数据库中，并将数据返回到前端页面。 urls.py from django.contrib import admin from django.urls import path from app01 import views urlpatterns = [ path('admin/', admin.site.urls),
一、数量批量操作 # 现在我们需要往数据库中插入100000条数据 class index(request): for i in range(100000): models.Book.objects.create(title=f'第{i}本书') '''但是这样只直接插入的话数据库会很慢还有可能会直接蹦掉 我们可以优化''' class index(request)
