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  • 转:静态网和动态网的区别

    千次阅读 2013-12-23 18:37:19
    互连网络分为静态互连网络和动态互连网络两类。静态互连网络的每一个开关元件固定地与一个结点相连,以建立该结点与邻近结点之间的被动连接通路。它一般用于分布计算机系统计算机,实现计算机结点之间的总点连接...

    转自百度百科:http://baike.baidu.com/view/545553.htm#1


    互连网络分为静态互连网络和动态互连网络两类。静态互连网络的每一个开关元件固定地与一个结点相连,以建立该结点与邻近结点之间的被动连接通路。它一般用于分布计算机系统和计算机网,实现计算机结点之间的总点连接。动态互连网络的结点只与互连网络边界上的开关元件连接,在所有开关元件共同参与下,建立结点间主动可控的通信路径。它一般用于多处理机系统实现并行进程间的相互通信。

    静态互连网络

    这类网络如用结点和边组成的图来表示,则须满足下列要求:①网络每个结点的相连边数(称为度)要小,且在各结点处最好都相等,而与网络的大小无关;②在任意二结点间循最短路径通信所经过边数的最大值(称为直径)要小,且随结点数目增多而缓慢增大;③对称性要好,以达到信息流量分布均匀;④通过对各结点的合理编址,能实现高效路径算法;⑤有较高的路径冗余度,以满足坚固性要求;⑥增量扩展性要好,即每次只扩展一个或少数几个结点,仍能保持原有互连拓扑特性。
    互连网络

    互连网络

    静态互连网络有多种形式,但基本图形为环形、主方体形、树形(含星形)、网格形和总线型等几种(图3)。其他各种复杂的静态互连拓扑可用下列方法产生:①直接对基本图形进行改进,例如合理地增加图中边的数目,成带弦形等(图4a)。②不同基本图形相结合,形成例如立方体连接环(图4b)和多树结构(图4c)。③基本图形多次递归,产生新的复杂图形。④用地址映像函数确定网络拓扑,即先对结点号进行编码,然后规定边的末端结点号为始端结点号的某一(组)映像函数。⑤用启发式方法对网络拓扑进行寻优。互连网络
    互连网络

    互连网络

    动态互连网络

    这类网络可按不同方面的特性分为多种形式。①按输入端和输出端的布置划分,有双边、单边和折叠网络。②按连接能力划分,有阻塞、重安排和无阻塞网络。③按互连类型划分,有连接器、集中器、扩展器和分组器。④按开关元件类型划分,有交叉开关、交换开关和细胞开关。
    完全交叉开关(图5a)向模块化方向演变,可产生基准全排列网络(图5b),它代表很大一类由交换开关构成的多级动态互连网络。另一类重安排网络是细胞互连阵列(图5c),它是一种更适合大规模集成的结构形式。
    互连网络

    互连网络

    动态互连网络的技术性能主要用连接能力和级数来衡量,这综合反映了它的频宽指标;而其价格指标则用开关点数来表示。

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  • 神经网络——动态图和静态图

    千次阅读 2020-01-13 21:04:11
    目前神经网络框架分为静态图框架和动态图框架,PyTorchTensorFlow、Caffe等框架最大的区别就是他们拥有不同的计算表现形式。TensorFlow1.*使用静态图(在TensorFlow2.*中使用的是动态图),这意味着我们先定义...

    目前神经网络框架分为静态图框架和动态图框架,PyTorch和TensorFlow、Caffe等框架最大的区别就是他们拥有不同的计算图表现形式。TensorFlow1.*使用静态图(在TensorFlow2.*中使用的是动态图),这意味着我们先定义计算图,然后不断使用它,而在PyTorch中,每次都会重新构建一个新的计算图。

    静态图和动态图有各自的优点。动态图比较方便DEBUG,使用者能够使用任何他们喜欢的方式进行debug,同时非常直观,而静态图是通过先定义后运行的方式,之后再次运行的时候就不再需要重新构建计算图,所以速度会比动态图更快。

     

    import torch
    from torch.autograd import Variable
    
    x=Variable(torch.randn(1,10))
    prev_h=Variable(torch.randn(1,20))
    W_h=Variable(torch.randn(20,20))
    W_x=Variable(torch.randn(20,10))
    
    i2h=torch.mm(W_x,x.t())
    h2h=torch.mm(W_h,prev_h.t())
    
    

    比较while循环语句在TensorFlow和PyTorch中的定义

    TensorFlow

    import tensorflow as tf
    
    first_counter=tf.constant(0)
    second_counter=tf.constant(10)
    
    def cond(first_counter,second_counter,*args):
        return first_counter<second_counter
    
    def body(first_counter,second_counter):
        first_counter=tf.add(first_counter,2)
        second_counter=tf.add(second_counter,1)
        return first_counter,second_counter
    
    c1,c2=tf.while_loop(cond,body,[first_counter,second_counter])
    
    with tf.Session() as sess:
        counter_1_res,counter_2_res=sess.run([c1,c2])
    
    print(counter_1_res)
    print(counter_2_res)
    

    可以看到TensorFlow需要将整个图构成静态的,每次运行的时候图都是一样的,是不能够改变的,所以不能直接使用Python的while循环语句,需要使用辅助函数tf.while_loop写成TensorFlow内部形式。

     

    PyTorch

    import torch
    first_counter=torch.Tensor([0])
    second_counter=torch.Tensor([10])
    
    while(first_counter<second_counter):
        first_counter+=2
        second_counter+=1
    
    print(first_counter)
    print(second_counter)
    
    
    
    

    可以看到PyTorch的写法和Python的写法是完全一致的,没有任何额外的学习成本。

    动态图的方式更加简单且直观。

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  • 下面教大家如何使用VMwear配置静态和动态网卡 1.配置动态网卡 ①.运行虚拟机,等待运行完毕之后输入以下图片中的代码; ②.代码运行完成之后就会看到以下页面,按“i”进入编辑模式,将ONBOOT修改为“yes”,按...

    下面教大家如何使用VMwear配置静态和动态网卡

    1.配置动态网卡

    		①.运行虚拟机,等待运行完毕之后输入以下图片中的代码;
    

    在这里插入图片描述
    ②.代码运行完成之后就会看到以下页面,按“i”进入编辑模式,将ONBOOT修改为“yes”,按键盘Esc,进入命令模式按输入“ ”就会进入末行模式,输入代码“ :wq ”,就已经保存成功;

    在这里插入图片描述
    ③.输入图片中的代码,重启网卡等待加载;
    在这里插入图片描述
    ④.若运行图片中的效果表明网卡已经重启成功;
    在这里插入图片描述
    此时,动态网卡已经配置成功;

    2.配置静态网卡

    ①.根据我下面的图片找到对应的子网IP,子网掩码和网关IP并且记住;
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    ②.输入以下代码,之后请看图片,图片我都有标注;
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    ③.将刚才记住的子网,子网掩码和网关输入到里面,此处是我已经输入好的;
    在这里插入图片描述

    ④.输入重启网卡代码,等待加载;
    在这里插入图片描述
    ⑤.出现以下效果,说明网卡已经配置成功;
    在这里插入图片描述

    各位配置完成可以测试一下,输入:“ ping www.baidu.com ”;

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  • php-fpm的进程数可以根据设置分为动态和静态静态:直接开启指定数量的php-fpm进程,不再增加或者减少; 动态:开始的时候开启一定数量php-fpm进程,当请求变大的时候,动态的增加php-fpm进程数到上限,当空闲的...

    php-fpm的进程数可以根据设置分为动态和静态。

    静态:直接开启指定数量的php-fpm进程,不再增加或者减少;
    动态:开始的时候开启一定数量php-fpm进程,当请求变大的时候,动态的增加php-fpm进程数到上限,当空闲的时候自动释放空闲进程数到一个下限。
    这两种不同的执行方式,可以根据服务器实际需求来进行调整。

    这里先说一下涉及到这个的几个参数,他们分别是pm\pm.max_children\pm.start_servers\pm.min_spare_servers和pm.max_spare_servers。

    pm表示用哪种方式,有两个值可以选择,就是static静态或者dynamic动态。在老一些的版本中,dynamic又被称作apache-like。这个要注意看配置文件给出的说明了。

    下面4个参数的意思分别为:

    pm.max_children静态方式下开启的php-fpm进程数量;
    pm.start_servers动态方式下的起始php-fpm进程数量;
    pm.min_spare_servers动态方式下的最小php-fpm进程数量;
    pm.max_spare_servers动态方式下的最大php-fpm进程数量。
    如果将dm设置为static,那么就只有pm.max_children这个参数生效。系统会开启设置的数量个php-fpm进程。

    如果将dm设置为dynamic,那么pm.max_children参数会失效,后面3个参数生效。系统会在php-fpm运行开始的时候启动pm.start_servers个php-fpm进程,然后根据系统需求动态在pm.min_spare_servers和pm.max_spare_servers之间调整php-fpm进程数。

    那么,对于我们的服务器,选择哪种执行方式比较好呢?事实和Apache一样,我们运行的PHP程序在执行完成后,或多或少都会有内存泄露的问题。这也是为什么开始的时候一个php-fpm进程只占用3M左右内存,运行一段时间后就会上升到20到30M的原因。所以,动态方式因为会结束掉多余进程,可以回收释放一些内存,所以推荐在内存较少的服务器上使用。具体最大数量根据物理内存总大小除以20M得到。比如说512M的VPS,建议pm.max_spare_servers值设置为20。而至于pm.min_spare_servers,则建议根据服务器的负载情况来设置,比较合适的值在5到10之间。

    对比较大内存的服务器来说,设置为静态的话会提高效率。因为频繁开关php-fpm进程也会有时滞,所以内存够大的情况下开静态效果会更好。数量可以根据物理内存总大小除以30M得到。比如说2GB内存的服务器,可以设置为50;4GB内存可以设置为100等。

    作者:xingguang
    链接:原文链接:https://www.tiance.club/post/3986490219.html

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