LinuxDHCP原理与配置文件笔记

1. DHCP 服务:DHCP 是由 Internet 工作任务小组设计开发的,专门用于为 TCP/IP 网络中的计算机自动分配 TCP/IP 参数的协议。
2. 使用 DHCP 的好处:
- 减少管理员的工作量;
- 避免输入错误的可能;
- 避免 IP 地址冲突;
- 当更改 IP 地址段时,不需要重新配置每个用户的 IP 地址;
- 提高了 IP 地址的利用率;
- 方便客户端的配置。
3. DHCP 的分配方式:
- 自动分配:分配到一个 IP 地址后永久使用;
- 手动分配:由 DHCP 服务器管理员专门指定 IP 地址;
- 动态分配:使用完后释放该 IP,供其他客户机使用。
4. DHCP 的租约过程:
- 客户机请求 IP 地址:当一个 DHCP 客户机启动时,客户机还没有 IP 地址,所以客户机要通过 DHCP 获取一个合法的地址。此时,DHCP 客户机以广播方式发送 DHCP Discover 发现信息寻找 DHCP 服务器。
- 服务器响应:DHCP 服务器收到 DHCP Discover 广播包后,从地址池中选择一个未分配的 IP 地址,并发送 DHCP Offer 报文给客户端,其中包含提供的 IP 地址、子网掩码、网关、租期等信息。
- 客户机选择 IP 地址:DHCP 客户机从接收到的第一个 DHCP Offer 消息中提取 IP 地址,并发出 IP 地址的 DHCP 服务器将该地址保留,这样该地址就不能再分配给另外一个 DHCP 客户机。
- 服务器确定租约:DHCP 服务器收到 DHCP Request 报文后,进行确认并发送 DHCP ACK 报文给客户端,正式将 IP 地址分配给客户端。客户端收到 DHCP ACK 报文后,完成 IP 地址的配置

Linux中DHCP服务安装步骤:

1.先进入 cd /media/cdrom/ 用 ls命令来查看是否有光盘信息

2.安装DHCP

第一种:rpm -ivh Packages/dhcp-(Tab可以查看具体安装参数)

第二种:yum -y install dhcp可直接安装

3.装好之后修改参数:

cd /etc/dhcp

查看一下dhcpd.conf参数内容

把第三行模板文件复制到一下里面(*)去掉

cp /usr/share/doc/dhcp-4.2.5/dhcpd.conf.example ./dhcpd.conf

配置DHCP文件vim dhcpd.conf

在配置文件中设置网络参数,地址池范围 ,DNS参数,祖约时间,默认网管等

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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