调用CreateNetworkReachableAnalysis创建网络可达性分析任务
调用CreateNetworkReachableAnalysis接口，创建网络可达性分析任务。
分析混合云流量
混合云流量分析功能能够以一元组（云端IP）、二元组（云端IP、对端IP）、五元组（云端IP、云端端口、协议、对端IP、对端端口）展示通过转发路由器 TR（TransitRouter）的云服务器 ECS（Elastic Compute Service）与线下IDC间出入方向的流量，帮助您分析业务中的混合云流量。
分析跨域流量
跨域流量分析功能能够以一元组（本端IP）、二元组（本端IP、对端IP）、五元组（本端IP、本端端口、协议、对端IP、对端端口）展示不同地域间流经转发路由器 TR（TransitRouter）出入方向的跨域流量，帮助您分析业务中的跨域流量。
分析同域流量
同域流量是指转发路由器 TR（TransitRouter）连接专有网络 VPC（Virtual Private Cloud）时，同地域跨VPC场景下流经TR出入方向的流量。同域流量分析功能可以帮助您分析业务中的同域流量。
卷积网络和全连接网络的比较分析
1 问题我们在深度学习的过程中，开始对模型进行在测试集的精度进行预测时，最开始是全连接网络进行模型的精度预测，最后发现测试集的精度预测值不是很理想，就在想能不能换一种网络层提高测试集的精度？2 方法在后续的学习中，我们学习和了解了卷积网络，卷积神经网络也是通过一层一层的节点组织起来的。和全连接神经网络一样，卷积神经网络中的每一个节点就是一个神经元。在全连接神经网络中，每相邻两层之间的节点都有边相....
卷积网络与全连接网络比较分析
问题卷积网络与全连接网络对于图像分类的功能上谁更加好，及在同一变量的情况下谁的精度高？方法要想两种网络进行比较，要做到输出的通道数要相同，大小要保持一致，学习率一致，优化器使用一种。对于输出通道数的选择，这里统一选择10，学习率统一为0.1，优化器我们选择momentum = 0.5.首先分类图数据来自torchvision的datasets1、对全连接进行实验：全连接网络模型class MyN....
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