MAC地址学习方法、装置、电子设备及可读存储介质.pdf
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MAC地址学习方法、装置、电子设备及可读存储介质.pdf
本发明涉及网络通信技术领域,提供一种MAC地址学习方法、装置、电子设备及可读存储介质,应用于第一接入设备的方法包括:接收第二接入设备通过核心网络转发的边界网关协议BGP报文,BGP报文的扩展属性携带有服务器标识和服务器MAC地址;接收服务器发送的链路层发现协议LLDP报文,LLDP报文的扩展属性携带有服务器标识;若BGP报文中的服务器标识与LLDP报文中的服务器标识相同,则将服务器MAC地址更新至本设备的MAC地址表,以使本设备学习到服务器MAC地址。本发明能够使得服务器能够同时向堆叠系统中多台接入设备发
地址处理方法、装置、电子设备及可读存储介质.pdf
本申请提供一种地址处理方法、装置、电子设备及可读存储介质,涉及通信技术领域。本方案通过自动识别出异常迁移学习的地址,然后将地址加入限速学习队列中,以限制异常迁移学习的地址的学习速度,从而可以避免大量的异常地址进行迁移学习时造成CPU消耗较高,影响设备正常运行的问题。
异常IP地址识别方法、装置、电子设备及可读存储介质.pdf
本申请的实施例提供了一种异常IP地址识别方法、装置、电子设备及可读存储介质,涉及计算机领域。该方法包括:获得目标域名在连续的多个预设周期内各自的访问记录集合;将每个访问记录集合中的低频IP地址划分为至少一个IP组,一个IP组中的IP地址对应的访问描述信息所对应的第一访问特征相似;计算相邻预设周期内的每任意两个IP组之间的相似度,该任意两个IP组对应的预设周期不同;根据相似度及多个预设周期的时间先后顺序,确定出IP组序列,一个IP组序列中每相邻的两个IP组对应相邻的两个预设周期;获得每个IP组序列的综合访问
主动学习方法、装置、电子设备及可读存储介质.pdf
本申请提供一种主动学习方法、装置、电子设备及可读存储介质,该目标检测方法包括:在样本集上进行无监督学习,得到无监督特征提取网络;其中,所述样本集包括无标签样本集,所述无标签样本集包括N1个无标签样本,N1为大于1的正整数;依据所述无监督特征提取网络,确定所述样本集中各样本的无监督特征;依据所述样本集中各样本的无监督特征,在所述样本集上进行主动学习,确定出需要标注的无标签样本。该方法可以实现同样标注量下,训练得到比随机标注集性能更为优异的模型。
主动学习方法、装置、电子设备及可读存储介质.pdf
本申请提供一种主动学习方法、装置、电子设备及可读存储介质,该主动学习方法包括:对于无标签样本集中的任一样本,利用预设增强方法对该样本进行增强处理,得到N个不同的增强样本;利用查询模型对该N个不同的增强样本进行预测,分别得到各增强样本中的目标实例的预测结果;对于该样本中的任一目标实例,依据各增强样本中该目标实例的预测结果,确定该目标实例的不确定度;依据该目标实例的不确定度确定该目标实例使用伪标签或需要人工标注。该方法可以降低标注人员的标注代价,提高标注人员的标注效率,降低数据集的标注成本。