مقاله در مورد شبکههای پتری با رویکرد صوری. در این مقاله علاوه بر شبکههای پتری کلاسیک به شبکههای پتری با انواع مختلف یال و همچنین شبکههای پتری زماندار پرداخته میشود
Hedera - Dynamic Flow Scheduling for Data Center Networks, an Application of ...Jason TC HOU (侯宗成)
Hedera is a dynamic flow scheduling system for data center networks that aims to maximize network bisection bandwidth utilization. It detects large elephant flows and estimates their natural bandwidth demands using max-min fairness. It then uses either a global first-fit or simulated annealing heuristic to allocate flows to paths in a way that minimizes exceeded link capacity. The scheduler runs periodically to iteratively improve flow-to-path mappings as traffic demands change over time. Evaluations show Hedera can converge estimates and placements quickly and improves bandwidth utilization over equal-cost multipath routing.
اسلایدشیر یکی از بزرگترین وبسایت های اشتراکگذاری ارائه است که با استفاده از ابزارهای وب ۲٫۰ عمل میکند و به عنوان یکی از ابزارهای مهم در جهت بهرهوری شناخته میشود. محبوبیت این وبسایت در زمینهٔ ارائه به قدری است که به آن یوتیوبِ پاورپوینت گفته شده است.
پ.ن:این پاورپوینت برای کلاس شبکههای اجتماعی مرکز علمی کاربردی واحد 41 تهیه شده است.
Hedera - Dynamic Flow Scheduling for Data Center Networks, an Application of ...Jason TC HOU (侯宗成)
Hedera is a dynamic flow scheduling system for data center networks that aims to maximize network bisection bandwidth utilization. It detects large elephant flows and estimates their natural bandwidth demands using max-min fairness. It then uses either a global first-fit or simulated annealing heuristic to allocate flows to paths in a way that minimizes exceeded link capacity. The scheduler runs periodically to iteratively improve flow-to-path mappings as traffic demands change over time. Evaluations show Hedera can converge estimates and placements quickly and improves bandwidth utilization over equal-cost multipath routing.
اسلایدشیر یکی از بزرگترین وبسایت های اشتراکگذاری ارائه است که با استفاده از ابزارهای وب ۲٫۰ عمل میکند و به عنوان یکی از ابزارهای مهم در جهت بهرهوری شناخته میشود. محبوبیت این وبسایت در زمینهٔ ارائه به قدری است که به آن یوتیوبِ پاورپوینت گفته شده است.
پ.ن:این پاورپوینت برای کلاس شبکههای اجتماعی مرکز علمی کاربردی واحد 41 تهیه شده است.
معمولا نخستین رفتار انسان در طی حل یک مسأله، شناساییِ آن مسأله، شناساییِ دادههای آن مسأله و شناساییِ راههای سادهسازی آن مسأله میباشد. راههای متعددی برای شناسایی موضوع وجود دارد که یکی از آنها یادگیری از تجربیات خود یا دیگر انسانها میباشد.
از طرفی عمل یادگیری، به دو نوع تقسیم میشود:
1- یادگیری با نظارت
2- یادگیری بدون نظارت
در دسته یادگیری با نظارت، میتوان از روش طبقهبندی یاد کرد و برای یادگیری بدون نظارت از روش خوشهبندی نام برده میشود.
1-1-1-تفاوت های خوشهبندی و طبقهبندی
اگر بخواهیم تفاوتهای بین خوشهبندی و طبقهبندی دادهها را بررسی کنیم موارد زیر قابل ذکر هستند:
1-مسلما اولین تفاوت، این است که طبقهبندی یک مسئله با یادگیری با نظارت بوده اما خوشهبندی یک یادگیری بدون نظارت است.
2-طبقهبندی یک نوع یادگیری بر پایه مثال بوده در حالی که خوشهبندی یادگیری بر پایه مشاهده میباشد.
3-در طبقهبندی هم داده ورودی و هم خروجی هدف مشخص است و بقیه دادهها بر همین اساس طبقهبندی میشوند، ولی در خوشهبندی فقط ورودیها وجود داشته و بر اساس شباهتهای بین ورودیها باید آنها را خوشهبندی کرد.
آنچه که در پروژه ما مورد استفاده قرار گرفت روش خوشهبندی است که بر همین اساس به معرفی آن خواهیم پرداخت.
نگار پژوه :: آموزش کاربردی بهینه سازی الگوریتم ازدحام ذرات چند هدفهMojtaba Hasanlu
multi - objective particle swarm optimization(mopso)
آموزش کاربردی بهینه سازی الگوریتم ازدحام ذرات چند هدفه
نگارپژوه
مرکز تخصصی شبیه سازی سیستم ها ی مهندسی مکانیک
http://www.negarpajooh.com
شما مستقیما و بدون واسطه با محقق در ارتباط هستید.
آیدی تلگرام :NegarPajoohProject
میتوانید سایر ویدیوهای نگار پژوه را در کانال زیر مشاهده نمایید.
https://t.me/engineeringsimulation
ساختار Netfilter جهت پردازش پویای بسته های شبکه در سیستم عامل لینوکس طراحی و پیادهسازی شده است. این مستند ضمن معرفی معماری Netfilter، معماری Iptables به عنوان ابزاری پیادهسازی شده بر مبنای Netfilter برای پالایش(Filtering) بسته های شبکه، را مورد بررسی قرار میدهد.
ساختمان داده ها، یکی از دروس مهم و شیرین دانشگاهی است که به صورت پایه ای برای دروس مختلف از آن استفاده می شود، این درس در کنکور کارشناسی ارشد کامپیوتر و کنکور دکتری هوش مصنوعی و نرم افزار از دروس با ضرایب بالا می باشد. به همین دلیل آموزش ساختمان داده ها توسط یکی از بهترین مدرسین مسلط به مباحث ساختمان داده ها، ارائه شده است.
سرفصل هایی که در این آموزش به آن پرداخته شده است:
- بخش یکم: مرتبه اجرایی
- بخش دوم: زیربرنامه های بازگشتی
- بخش سوم: آرایه
- بخش چهارم: صف و پشته
- بخش پنجم: لیست پیوندی
- بخش ششم: درخت
- بخش هفتم: گراف
- بخش هشتم: مرتب سازی
- بخش نهم: درهم سازی
برای توضیحات بیشتر و تهیه این آموزش لطفا به لینک زیر مراجعه بفرمائید:
http://faradars.org/fvds9402
This slide is about Project Management from chapter 3 of Dr.Hamireza Moghasemi's Software engineering book.
این اسلاید درباره مبحث مدیریت پروژه است که از فصل 3 کتاب مهندسی نرم افزار نوشته دکتر حمدرضا مقسمی برگرفته شده است.
معمولا نخستین رفتار انسان در طی حل یک مسأله، شناساییِ آن مسأله، شناساییِ دادههای آن مسأله و شناساییِ راههای سادهسازی آن مسأله میباشد. راههای متعددی برای شناسایی موضوع وجود دارد که یکی از آنها یادگیری از تجربیات خود یا دیگر انسانها میباشد.
از طرفی عمل یادگیری، به دو نوع تقسیم میشود:
1- یادگیری با نظارت
2- یادگیری بدون نظارت
در دسته یادگیری با نظارت، میتوان از روش طبقهبندی یاد کرد و برای یادگیری بدون نظارت از روش خوشهبندی نام برده میشود.
1-1-1-تفاوت های خوشهبندی و طبقهبندی
اگر بخواهیم تفاوتهای بین خوشهبندی و طبقهبندی دادهها را بررسی کنیم موارد زیر قابل ذکر هستند:
1-مسلما اولین تفاوت، این است که طبقهبندی یک مسئله با یادگیری با نظارت بوده اما خوشهبندی یک یادگیری بدون نظارت است.
2-طبقهبندی یک نوع یادگیری بر پایه مثال بوده در حالی که خوشهبندی یادگیری بر پایه مشاهده میباشد.
3-در طبقهبندی هم داده ورودی و هم خروجی هدف مشخص است و بقیه دادهها بر همین اساس طبقهبندی میشوند، ولی در خوشهبندی فقط ورودیها وجود داشته و بر اساس شباهتهای بین ورودیها باید آنها را خوشهبندی کرد.
آنچه که در پروژه ما مورد استفاده قرار گرفت روش خوشهبندی است که بر همین اساس به معرفی آن خواهیم پرداخت.
نگار پژوه :: آموزش کاربردی بهینه سازی الگوریتم ازدحام ذرات چند هدفهMojtaba Hasanlu
multi - objective particle swarm optimization(mopso)
آموزش کاربردی بهینه سازی الگوریتم ازدحام ذرات چند هدفه
نگارپژوه
مرکز تخصصی شبیه سازی سیستم ها ی مهندسی مکانیک
http://www.negarpajooh.com
شما مستقیما و بدون واسطه با محقق در ارتباط هستید.
آیدی تلگرام :NegarPajoohProject
میتوانید سایر ویدیوهای نگار پژوه را در کانال زیر مشاهده نمایید.
https://t.me/engineeringsimulation
ساختار Netfilter جهت پردازش پویای بسته های شبکه در سیستم عامل لینوکس طراحی و پیادهسازی شده است. این مستند ضمن معرفی معماری Netfilter، معماری Iptables به عنوان ابزاری پیادهسازی شده بر مبنای Netfilter برای پالایش(Filtering) بسته های شبکه، را مورد بررسی قرار میدهد.
ساختمان داده ها، یکی از دروس مهم و شیرین دانشگاهی است که به صورت پایه ای برای دروس مختلف از آن استفاده می شود، این درس در کنکور کارشناسی ارشد کامپیوتر و کنکور دکتری هوش مصنوعی و نرم افزار از دروس با ضرایب بالا می باشد. به همین دلیل آموزش ساختمان داده ها توسط یکی از بهترین مدرسین مسلط به مباحث ساختمان داده ها، ارائه شده است.
سرفصل هایی که در این آموزش به آن پرداخته شده است:
- بخش یکم: مرتبه اجرایی
- بخش دوم: زیربرنامه های بازگشتی
- بخش سوم: آرایه
- بخش چهارم: صف و پشته
- بخش پنجم: لیست پیوندی
- بخش ششم: درخت
- بخش هفتم: گراف
- بخش هشتم: مرتب سازی
- بخش نهم: درهم سازی
برای توضیحات بیشتر و تهیه این آموزش لطفا به لینک زیر مراجعه بفرمائید:
http://faradars.org/fvds9402
This slide is about Project Management from chapter 3 of Dr.Hamireza Moghasemi's Software engineering book.
این اسلاید درباره مبحث مدیریت پروژه است که از فصل 3 کتاب مهندسی نرم افزار نوشته دکتر حمدرضا مقسمی برگرفته شده است.