7个网络故障处理实践办法
demi 在 周一, 07/22/2019 - 10:19 提交
网络故障处理概述:网络故障排错综述:了解网络故障的一般分类,理解网络故障排错步骤;常用诊断工具:ping命令、tracert命令、display命令、debugging命令、reset命令等;故障排除的重演方法:分层故障排除方法、分块故障排除方法、分段故障排除方法、替换排除方法;了解网络故障对维护人员的要求,网络排错资源获取的途径。
网络故障处理概述:网络故障排错综述:了解网络故障的一般分类,理解网络故障排错步骤;常用诊断工具:ping命令、tracert命令、display命令、debugging命令、reset命令等;故障排除的重演方法:分层故障排除方法、分块故障排除方法、分段故障排除方法、替换排除方法;了解网络故障对维护人员的要求,网络排错资源获取的途径。
细节层次(Level of Detail,LOD)的基本思想是当物体对渲染出图像贡献越少,使用越简单的形式来表达该物体。这是一个已经在各种游戏中广泛使用的基本优化技术。
你是否想过,Unity可以遵循准确的帧率,甚至遵循外部时钟源即Genlock同步锁相呢?本文将介绍Unity如何在本地维持帧率,以及如何添加用户代码来严格控制该过程。该功能在类似于严格同步Unity和其它设备的播音室等环境中非常重要。
由于动态规划法需要在每一次回溯更新某一个状态的价值时,回溯到该状态的所有可能的后续状态。导致对于复杂问题计算量很大。同时很多时候,我们连环境的状态转化模型P都无法知道,这时动态规划法根本没法使用。这时候我们如何求解强化学习问题呢?本文要讨论的蒙特卡罗(Monte-Calo, MC)就是一种可行的方法。
说到物联网,有些人会觉得跟我们的现实生活相提甚远或是无关紧要,然而在如今的科技化信息化高度发展的社会当中,我们的衣食住行都离不开物联网的存在。
目前看来,自动驾驶过程中令人担忧的一点是,驾驶员可能因此会变成“局外人”,比如测试中系统并未要求其主动监控车辆的驾驶情况、做决策或提供实际的驾驶操作。这就降低了驾驶过程中对环境要素及道路事件的感知与了解,也降低了驾驶人员对未来的交通情况所做出的必要预判,即所谓的“情境感知”。
生成对抗网络(GAN,Generative Adversatial Networks)是一种深度学习模型,近年来无监督学习上最具前景的方法之一。 模型主要通用框架有(至少)两个模块:生成模型和判别模型的互相博弈学习产生的相当好的输出。 原始GAN理论中,并不要求G和D都是神经网络,但使用中一般均使用深度神经网络作为G和D。
索引图像在目前看来,需要应用的场合比真彩图像少的多,但是,在某些特殊的领域(比如游戏)和应用(比如屏幕传输)索引图像依旧发挥这重要的作用。本文将简单的描述下索引图像的有关事啊。
智慧城市通过从各种传感器收集信息以更加有效地管理城市资产和资源,从而将自己定位为解决城市困境的手段。
裁剪(Culling)的字面意思是“从大量事物中进行删除”。在计算机图形学中,相对应的就是裁剪技术所要做的工作——“从大量游戏事物中进行删除”。所谓的“大量事物”就是需要绘制的整个场景,删除的是对最终图像没有贡献的场景部分,然后将剩余场景发送到渲染管线。