计网-控制平面
下个月前最后一篇计网笔记,再坚挺一下,网络如同海洋,任我穿梭遨游~~ ——题记
大多数的算法更新,就是枚举
路由器与交换机的区别
文章目录
- 概述
- 小白
- Dilistra:w的邻域按权值排序,v[w,i]=min(c[w,i],v[w,i-1]+c[i-1,i],...,v[w,1]+c[1,i]);
- Bellman-ford:w[i,j]=min(w[i,j],w[i,a1,...,ak,j]),穿上校服:$d_x(y)=min(c(x,v)+d_v(y))
- OSPF:采用Dijkstra算法,在同一个OSPF自洽系统中的所有路由采用相同的路由选择算法,
- BGP:AS间的路由选择,
- 前缀通告:NEXT_HOP(AS-PATH起始的路由器接口的IP地址);AS-PATH(已通告x的AS列表);前缀(子网标识)
- 路由选择:本地偏好>途径AS跳数>路由路径长度>(BGP标识符???)
概述
数据结构里面的单源最短路径俩小白,Dilistra与Bellman-Ford,
化身一个ISP内路由选择的OSPF与Internet中不同ISP间的“粘合剂”算法BGP,
SDN遵守这俩算法,计算并分发“首部+动作”的流表,北向供给应用层接口。
ICMP协议指定控制信号格式,如路由器阻塞,输入报文丢失…
SNMP协议
小白
Dilistra:w的邻域按权值排序,v[w,i]=min(c[w,i],v[w,i-1]+c[i-1,i],…,v[w,1]+c[1,i]);
for w not in N’ and D x ( w ) D_x(w) Dx(w) is minimum
for all v = neighbour of w and not in N’
renew D x ( v ) = m i n ( D x ( v ) , D w ( v ) + c ( w , v ) ) D_x(v)=min(D_x(v),D_w(v)+c(w,v)) Dx(v)=min(Dx(v),Dw(v)+c(w,v))
Bellman-ford:w[i,j]=min(w[i,j],w[i,a1,…,ak,j]),穿上校服:$d_x(y)=min(c(x,v)+d_v(y))
- 第i步,与x距离 ≤ \leq ≤i的节点更新
- 多表运动,设n个节点,需要迭代n-1次,表含自身和邻居,从邻居获取更新, l k + 1 = l k + 1 l_{k+1}=l_{k}+1 lk+1=lk+1,而最长路为n-1,
- 也可单表操作,初始表op初始表(n-2)次,更新公式d(u,v)=min(d(u,w)+c(w,v))
OSPF:采用Dijkstra算法,在同一个OSPF自洽系统中的所有路由采用相同的路由选择算法,
- 安全,设置传播密钥
- 多条相同开销路径可任选
- 对单播和多播路由选择都支持
- 具备层次结构,单AS中也分区域和主干,先在区域A边界,由主干到达区域B边界,再从区域B到目的地
BGP:AS间的路由选择,
前缀通告:NEXT_HOP(AS-PATH起始的路由器接口的IP地址);AS-PATH(已通告x的AS列表);前缀(子网标识)
- 通告从前缀AS开始,逐级用iBGP传向组内路由,用eBGP传向临组AS,而后更新内路由转发表,为距离向量算法
路由选择:本地偏好>途径AS跳数>路由路径长度>(BGP标识符???)
相关文章:
计网-控制平面
下个月前最后一篇计网笔记,再坚挺一下,网络如同海洋,任我穿梭遨游~~ ——题记 大多数的算法更新,就是枚举 路由器与交换机的区别 文章目录 概述小白Dilistra:w的邻域按权值排序,v[w,i]min(c[w,i],v[w,i-1]c[i-1,i],...…...
Markdown 扩展语法练习
风无痕 August 26, 2023 Markdown 指南中文版 Markdown 入门指南Markdown 基本语法Markdown 扩展语法Markdown 基本语法练习Markdown 扩展语法练习 代码 <h3 id"table">表格</h3>| Syntax | Description | | --- | --- | | Header | Title | | Paragrap…...
ubuntu上安装boost库为SOMEIP的X86和ARM下编译做准备(编译两种版本)
1 X86架构Linux(ubuntu)操作系统上Boost库的编译安装1.1 Boost源码下载1.2 编译选项配置1.3 编译 Boost 库1.4安装 Boost 库2 Boost库的ARM架构编译1 X86架构Linux(ubuntu)操作系统上Boost库的编译安装 Boost库是C++拓展库,是SOMEIP源码编译所必需的库。编译 Boost 库时,…...
[NSSCTF 2nd] NSS两周年纪念赛。
都说开卷有益,其实作题也有益,每打一次总能学到点东西。 PWN NewBottleOldWine 这个没作出来,一时还不明白RISC-V64怎么弄本地环境,不过看了WP感觉很简单,取flag用不着环境。 IDA不给翻译了,一点点看汇…...
【星戈瑞】FITC-PEG-N3在细胞示踪中的应用
欢迎来到星戈瑞荧光stargraydye!小编带您盘点: FITC-PEG-N3在细胞示踪中具有多样性应用。细胞示踪是指使用荧光标记物追踪和观察细胞在体内或体外的位置、迁移、增殖等行为。以下是FITC-PEG-N3在细胞示踪中的主要应用方面: 1. 细胞迁移研究…...
【Linux】【驱动】自动创建设备节点
【Linux】【驱动】自动创建设备节点 续驱动代码操作指令linux端从机端 续 这里展示了如何自动的方式去创建一个字符类的节点 下面就是需要调用到的程序 函数 void cdev_init(struct cdev *, const struct file_operations *);第一个参数 要初始化的 cdev 第二个参数 文件操作…...
自实现getprocaddress(名称查找或者序号查找)
通过名称去找 // MyGETPRCOADDRESS.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。 //#include <iostream> #include<Windows.h>/*WINBASEAPI //导出不需要使用,那么我们注释掉*/ FARPROC WINAPI MyGetProcAddress(_In_ HMO…...
如何DIY制作干洗店洗护小程序
洗护行业正逐渐迎来线上化的浪潮,传统的干洗店也开始尝试将业务线上化,以提供更便捷的服务给消费者。而制作一款洗护小程序,成为了干洗店实现线上化的重要一环。今天,我们就来分享一下如何使用第三方制作平台制作洗护小程序的教程…...
微前沿 | 第1期:强可控视频生成;定制化样本检索器;用脑电重建视觉感知;大模型鲁棒性评测
欢迎阅读我们的新栏目——“微前沿”! “微前沿”汇聚了微软亚洲研究院最新的创新成果与科研动态。在这里,你可以快速浏览研究院的亮点资讯,保持对前沿领域的敏锐嗅觉,同时也能找到先进实用的开源工具。 本期内容速览 01. 强可…...
SQLite数据库C_C++接口(保姆级API应用 1.4W字)(全网最详细介绍,学完必掌握)
目录 sqlite3的C/C API应用 前言 SQLite3库安装 API函数 打开、关闭、错误处理 打开 返回值 关闭 错误调试 实际应用 执行SQL(DDL、DML) API介绍 实际应用 回调函数查询 API介绍 实际应用 全缓冲查询 API介绍 实际应用 字节缓冲查询…...
倒计时:心理的镇静剂还是焦虑的火种?
倒计时:心理的镇静剂还是焦虑的火种? 目录 引言倒计时的作用与原理倒计时的双面性:缓解焦虑还是引发焦虑?如何正确使用倒计时结论 引言 在我们的日常生活和工作中,倒计时被广泛的应用。无论是在网购的抢购活动中&a…...
迅睿系统二开自定义函数和插件的自定义函数
全局的自定义函数: 全局的自定义函数文件:dayrui/My/Helper.php 此文件用于放网站自定义函数,程序会自动加载 当前站点的自定义函数文件:网站主目录/config/custom.php 插件的自定义函数: 基于App目录下的插件或模块…...
传统品牌如何通过3D虚拟数字人定制和动捕设备加速年轻化发展?
步入Z时代,年轻一代消费者的生活方式深受互联网技术和媒介环境影响,对新潮事物感兴趣,消费思维也相对前卫,品牌需要探索契合Z世代的消费观念,寻找新的链接拉近品牌与消费者的距离,而3D虚拟数字人定制可以帮…...
sql:SQL优化知识点记录(五)
(1)explain之例子 (2)索引单表优化案例 上面的功能已经实现,但是分析功能, 使用explain分析这条sql: 发现type为All Extra:有Using filesort (文件内排序) 这…...
1.3 Metasploit 生成SSL加密载荷
在本节中,我们将介绍如何通过使用Metasploit生成加密载荷,以隐藏网络特征。前一章节我们已经通过Metasploit生成了一段明文的ShellCode,但明文的网络传输存在安全隐患,因此本节将介绍如何通过生成SSL证书来加密ShellCodeÿ…...
redis windows 版本安装
1. 下载windows安装包并解压 如果是Linux版本可以直接到官网下载,自3.x起官网和微软网站就没有redis安装包更新了,好在github有开发者在编译发布更新(目前最新有5.0.9版本可下),地址:redis windows 5版本下…...
限流算法深入
限流定义及目的 当系统流量达到系统或下游承受能力的阈值时对系统进行限流控制以防止系统或下游挂掉,减少影响面。 限流组成:阈值及限流策略。阈值是指系统单位时间接收到的请求qps总数;限流策略是指限流行业触发后对应的系统行为ÿ…...
java 基础知识 循环的几个题目
1、输出1~100的累加和 结果显示在屏幕,显示在文件res1.txt中 2、输出1-~100的偶数和 结果显示在屏幕,显示在文件res2.txt中 3、输出所有水仙花数: 100~999的数中出现个位数的立方十位数的立方百位数的立方这个数本身 4、输出由9行9列星号组成…...
Spring Boot使用LocalDateTime、LocalDate作为入参
0x0 背景 项目中使用LocalDateTime系列作为dto中时间的类型,但是spring收到参数后总报错,为了全局配置时间类型转换,尝试了如下3中方法。 注:本文基于Springboot2.0测试,如果无法生效可能是spring版本较低导致的。PS&…...
第七周第七天学习总结 | MySQL入门及练习学习第二天
实操练习: 1.创建一个名为 cesh的数据库 2.在这个数据库内 创建一个名为 xinxi 的表要求该表可以包含:编号,姓名,备注的信息 3.为 ceshi 表 添加数据 4.为xinxi 表的数据设置中文别名 5.查询 在 xinxi 表中编号 为2 的全部…...
KubeSphere 容器平台高可用:环境搭建与可视化操作指南
Linux_k8s篇 欢迎来到Linux的世界,看笔记好好学多敲多打,每个人都是大神! 题目:KubeSphere 容器平台高可用:环境搭建与可视化操作指南 版本号: 1.0,0 作者: 老王要学习 日期: 2025.06.05 适用环境: Ubuntu22 文档说…...
使用docker在3台服务器上搭建基于redis 6.x的一主两从三台均是哨兵模式
一、环境及版本说明 如果服务器已经安装了docker,则忽略此步骤,如果没有安装,则可以按照一下方式安装: 1. 在线安装(有互联网环境): 请看我这篇文章 传送阵>> 点我查看 2. 离线安装(内网环境):请看我这篇文章 传送阵>> 点我查看 说明:假设每台服务器已…...
PHP和Node.js哪个更爽?
先说结论,rust完胜。 php:laravel,swoole,webman,最开始在苏宁的时候写了几年php,当时觉得php真的是世界上最好的语言,因为当初活在舒适圈里,不愿意跳出来,就好比当初活在…...
CRMEB 框架中 PHP 上传扩展开发:涵盖本地上传及阿里云 OSS、腾讯云 COS、七牛云
目前已有本地上传、阿里云OSS上传、腾讯云COS上传、七牛云上传扩展 扩展入口文件 文件目录 crmeb\services\upload\Upload.php namespace crmeb\services\upload;use crmeb\basic\BaseManager; use think\facade\Config;/*** Class Upload* package crmeb\services\upload* …...
vue3+vite项目中使用.env文件环境变量方法
vue3vite项目中使用.env文件环境变量方法 .env文件作用命名规则常用的配置项示例使用方法注意事项在vite.config.js文件中读取环境变量方法 .env文件作用 .env 文件用于定义环境变量,这些变量可以在项目中通过 import.meta.env 进行访问。Vite 会自动加载这些环境变…...
如何在最短时间内提升打ctf(web)的水平?
刚刚刷完2遍 bugku 的 web 题,前来答题。 每个人对刷题理解是不同,有的人是看了writeup就等于刷了,有的人是收藏了writeup就等于刷了,有的人是跟着writeup做了一遍就等于刷了,还有的人是独立思考做了一遍就等于刷了。…...
什么是Ansible Jinja2
理解 Ansible Jinja2 模板 Ansible 是一款功能强大的开源自动化工具,可让您无缝地管理和配置系统。Ansible 的一大亮点是它使用 Jinja2 模板,允许您根据变量数据动态生成文件、配置设置和脚本。本文将向您介绍 Ansible 中的 Jinja2 模板,并通…...
【从零学习JVM|第三篇】类的生命周期(高频面试题)
前言: 在Java编程中,类的生命周期是指类从被加载到内存中开始,到被卸载出内存为止的整个过程。了解类的生命周期对于理解Java程序的运行机制以及性能优化非常重要。本文会深入探寻类的生命周期,让读者对此有深刻印象。 目录 …...
RSS 2025|从说明书学习复杂机器人操作任务:NUS邵林团队提出全新机器人装配技能学习框架Manual2Skill
视觉语言模型(Vision-Language Models, VLMs),为真实环境中的机器人操作任务提供了极具潜力的解决方案。 尽管 VLMs 取得了显著进展,机器人仍难以胜任复杂的长时程任务(如家具装配),主要受限于人…...
比较数据迁移后MySQL数据库和OceanBase数据仓库中的表
设计一个MySQL数据库和OceanBase数据仓库的表数据比较的详细程序流程,两张表是相同的结构,都有整型主键id字段,需要每次从数据库分批取得2000条数据,用于比较,比较操作的同时可以再取2000条数据,等上一次比较完成之后,开始比较,直到比较完所有的数据。比较操作需要比较…...
