[网络基础]网络基础篇

网络设备协议 第二章 一、VRP  交换机可以隔离冲突域,路由器可以隔离广播域。  1.什么是VRP?   通用路由平台VRP是华为公司数据通信产品的通用操作系统平台,它以IP业务为核心,   采用组件化的体系结构在实现丰富功能特性的同时,还提供了基于应用的可裁剪和可   扩展的功能,使路由器和交换机的运行速率大大增加。  2.主机之间通信   通过三种方式实现数据报文在主机间流动   1>物理层设备... 阅读详情

1、OSI,TCP/IP,五层协议的体系结构,以及各层协议。
答:OSI分层 (7层):物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层、应用层。
TCP/IP分层(4层):网络接口层、 网际层、运输层、 应用层。
五层协议 (5层):物理层、数据链路层、网络层、运输层、 应用层。
每一层的协议如下:
物理层:RJ45、CLOCK、IEEE802.3 (中继器,集线器,网关)
数据链路:PPP、FR、HDLC、VLAN、MAC (网桥,交换机)
网络层:IP、ICMP、ARP、RARP、OSPF、IPX、RIP、IGRP、 (路由器)
传输层:TCP、UDP、SPX
会话层:NFS、SQL、NETBIOS、RPC
表示层:JPEG、MPEG、ASII
应用层:FTP、DNS、Telnet、SMTP、HTTP、WWW、NFS
每一层的作用如下:
物理层:通过媒介传输比特,确定机械及电气规范(比特Bit)
数据链路层:将比特组装成帧和点到点的传递(帧Frame)
网络层:负责数据包从源到宿的传递和网际互连(包PackeT)
传输层:提供端到端的可靠报文传递和错误恢复(段Segment)
会话层:建立、管理和终止会话(会话协议数据单元SPDU)
表示层:对数据进行翻译、加密和压缩(表示协议数据单元PPDU)
应用层:允许访问OSI环境的手段(应用协议数据单元APDU)

2、IP地址的分类?
答:A类地址:以0开头, 第一个字节范围:0~127(1.0.0.0 - 127.255.255.255);
B类地址:以10开头, 第一个字节范围:128~191(128.0.0.0 - 191.255.255.255);
C类地址:以110开头, 第一个字节范围:192~223(192.0.0.0 - 223.255.255.255);
10.0.0.0—10.255.255.255, 172.16.0.0—172.31.255.255, 192.168.0.0—192.168.255.255。(Internet上保留地址用于内部)
IP地址与子网掩码相与得到主机号

3、ARP是地址解析协议,简单语言解释一下工作原理。
答:1:首先,每个主机都会在自己的ARP缓冲区中建立一个ARP列表,以表示IP地址和MAC地址之间的对应关系。
2:当源主机要发送数据时,首先检查ARP列表中是否有对应IP地址的目的主机的MAC地址,如果有,则直接发送数据,如果没有,就向本网段的所有主机发送ARP数据包,该数据包包括的内容有:源主机 IP地址,源主机MAC地址,目的主机的IP 地址。
3:当本网络的所有主机收到该ARP数据包时,首先检查数据包中的IP地址是否是自己的IP地址,如果不是,则忽略该数据包,如果是,则首先从数据包中取出源主机的IP和MAC地址写入到ARP列表中,如果已经存在,则覆盖,然后将自己的MAC地址写入ARP响应包中,告诉源主机自己是它想要找的MAC地址。
4:源主机收到ARP响应包后。将目的主机的IP和MAC地址写入ARP列表,并利用此信息发送数据。如果源主机一直没有收到ARP响应数据包,表示ARP查询失败。
广播发送ARP请求,单播发送ARP响应。

4、各种协议的介绍
答:ICMP协议: 因特网控制报文协议。它是TCP/IP协议族的一个子协议,用于在IP主机、路由器之间传递控制消息。
TFTP协议: 是TCP/IP协议族中的一个用来在客户机与服务器之间进行简单文件传输的协议,提供不复杂、开销不大的文件传输服务。
HTTP协议: 超文本传输协议,是一个属于应用层的面向对象的协议,由于其简捷、快速的方式,适用于分布式超媒体信息系统。
DHCP协议: 动态主机配置协议,是一种让系统得以连接到网络上,并获取所需要的配置参数手段。
NAT协议:网络地址转换属接入广域网(WAN)技术,是一种将私有(保留)地址转化为合法IP地址的转换技术,
DHCP协议:一个局域网的网络协议,使用UDP协议工作,用途:给内部网络或网络服务供应商自动分配IP地址,给用户或者内部网络管理员作为对所有计算机作中央管理的手段。

5、描述RARP协议。
答:RARP是逆地址解析协议,作用是完成硬件地址到IP地址的映射,主要用于无盘工作站,因为给无盘工作站配置的IP地址不能保存。工作流程:在网络中配置一台RARP服务器,里面保存着IP地址和MAC地址的映射关系,当无盘工作站启动后,就封装一个RARP数据包,里面有其MAC地址,然后广播到网络上去,当服务器收到请求包后,就查找对应的MAC地址的IP地址装入响应报文中发回给请求者。因为需要广播请求报文,因此RARP只能用于具有广播能力的网络。

6、TCP三次握手和四次挥手的全过程
答:三次握手:
第一次握手:客户端发送syn包(syn=x)到服务器,并进入SYN_SEND状态,等待服务器确认;
第二次握手:服务器收到syn包,必须确认客户的SYN(ack=x+1),同时自己也发送一个SYN包(syn=y),即SYN+ACK包,此时服务器进入SYN_RECV状态;
第三次握手:客户端收到服务器的SYN+ACK包,向服务器发送确认包ACK(ack=y+1),此包发送完毕,客户端和服务器进入ESTABLISHED状态,完成三次握手。
握手过程中传送的包里不包含数据,三次握手完毕后,客户端与服务器才正式开始传送数据。理想状态下,TCP连接一旦建立,在通信双方中的任何一方主动关闭连接之前,TCP 连接都将被一直保持下去。
四次握手
与建立连接的“三次握手”类似,断开一个TCP连接则需要“四次握手”。
第一次挥手:主动关闭方发送一个FIN,用来关闭主动方到被动关闭方的数据传送,也就是主动关闭方告诉被动关闭方:我已经不 会再给你发数据了(当然,在fin包之前发送出去的数据,如果没有收到对应的ack确认报文,主动关闭方依然会重发这些数据),但是,此时主动关闭方还可 以接受数据。
第二次挥手:被动关闭方收到FIN包后,发送一个ACK给对方,确认序号为收到序号+1(与SYN相同,一个FIN占用一个序号)。
第三次挥手:被动关闭方发送一个FIN,用来关闭被动关闭方到主动关闭方的数据传送,也就是告诉主动关闭方,我的数据也发送完了,不会再给你发数据了。
第四次挥手:主动关闭方收到FIN后,发送一个ACK给被动关闭方,确认序号为收到序号+1,至此,完成四次挥手。

7、在浏览器中输入www.baidu.com后执行的全部过程
答:1、客户端浏览器通过DNS解析到www.baidu.com的IP地址220.181.27.48,通过这个IP地址找到客户端到服务器的路径。客户端浏览器发起一个HTTP会话到220.161.27.48,然后通过TCP进行封装数据包,输入到网络层。
2、在客户端的传输层,把HTTP会话请求分成报文段,添加源和目的端口,如服务器使用80端口监听客户端的请求,客户端由系统随机选择一个端口如5000,与服务器进行交换,服务器把相应的请求返回给客户端的5000端口。然后使用IP层的IP地址查找目的端。
3、客户端的网络层不用关心应用层或者传输层的东西,主要做的是通过查找路由表确定如何到达服务器,期间可能经过多个路由器,这些都是由路由器来完成的工作,我不作过多的描述,无非就是通过查找路由表决定通过那个路径到达服务器。
4、客户端的链路层,包通过链路层发送到路由器,通过邻居协议查找给定IP地址的MAC地址,然后发送ARP请求查找目的地址,如果得到回应后就可以使用ARP的请求应答交换的IP数据包现在就可以传输了,然后发送IP数据包到达服务器的地址。

8、TCP和UDP的区别?
答:TCP提供面向连接的、可靠的数据流传输,而UDP提供的是非面向连接的、不可靠的数据流传输。
TCP传输单位称为TCP报文段,UDP传输单位称为用户数据报。
TCP注重数据安全性,UDP数据传输快,因为不需要连接等待,少了许多操作,但是其安全性却一般。
TCP对应的协议和UDP对应的协议
TCP对应的协议:
(1) FTP:定义了文件传输协议,使用21端口。
(2) Telnet:一种用于远程登陆的端口,使用23端口,用户可以以自己的身份远程连接到计算机上,可提供基于DOS模式下的通信服务。
(3) SMTP:邮件传送协议,用于发送邮件。服务器开放的是25号端口。
(4) POP3:它是和SMTP对应,POP3用于接收邮件。POP3协议所用的是110端口。
(5)HTTP:是从Web服务器传输超文本到本地浏览器的传送协议。
UDP对应的协议:
(1) DNS:用于域名解析服务,将域名地址转换为IP地址。DNS用的是53号端口。
(2) SNMP:简单网络管理协议,使用161号端口,是用来管理网络设备的。由于网络设备很多,无连接的服务就体现出其优势。
(3) TFTP(Trival File Tran敏感词er Protocal),简单文件传输协议,该协议在熟知端口69上使用UDP服务。

9、DNS域名系统,简单描述其工作原理。
答:当DNS客户机需要在程序中使用名称时,它会查询DNS服务器来解析该名称。客户机发送的每条查询信息包括三条信息:包括:指定的DNS域名,指定的查询类型,DNS域名的指定类别。基于UDP服务,端口53. 该应用一般不直接为用户使用,而是为其他应用服务,如HTTP,SMTP等在其中需要完成主机名到IP地址的转换。
面向连接和非面向连接的服务的特点是什么?
面向连接的服务,通信双方在进行通信之前,要先在双方建立起一个完整的可以彼此沟通的通道,在通信过程中,整个连接的情况一直可以被实时地监控和管理。
非面向连接的服务,不需要预先建立一个联络两个通信节点的连接,需要通信的时候,发送节点就可以往网络上发送信息,让信息自主地在网络上去传,一般在传输的过程中不再加以监控。

10、TCP的三次握手过程?为什么会采用三次握手,若采用二次握手可以吗?
答:建立连接的过程是利用客户服务器模式,假设主机A为客户端,主机B为服务器端。
(1)TCP的三次握手过程:主机A向B发送连接请求;主机B对收到的主机A的报文段进行确认;主机A再次对主机B的确认进行确认。
(2)采用三次握手是为了防止失效的连接请求报文段突然又传送到主机B,因而产生错误。失效的连接请求报文段是指:主机A发出的连接请求没有收到主机B的确认,于是经过一段时间后,主机A又重新向主机B发送连接请求,且建立成功,顺序完成数据传输。考虑这样一种特殊情况,主机A第一次发送的连接请求并没有丢失,而是因为网络节点导致延迟达到主机B,主机B以为是主机A又发起的新连接,于是主机B同意连接,并向主机A发回确认,但是此时主机A根本不会理会,主机B就一直在等待主机A发送数据,导致主机B的资源浪费。
(3)采用两次握手不行,原因就是上面说的实效的连接请求的特殊情况。

11、了解交换机、路由器、网关的概念,并知道各自的用途
答:1)交换机
在计算机网络系统中,交换机是针对共享工作模式的弱点而推出的。交换机拥有一条高带宽的背部总线和内部交换矩阵。交换机的所有的端口都挂接在这条背 部总线上,当控制电路收到数据包以后,处理端口会查找内存中的地址对照表以确定目的MAC(网卡的硬件地址)的NIC(网卡)挂接在哪个端口上,通过内部 交换矩阵迅速将数据包传送到目的端口。目的MAC若不存在,交换机才广播到所有的端口,接收端口回应后交换机会“学习”新的地址,并把它添加入内部地址表 中。
交换机工作于OSI参考模型的第二层,即数据链路层。交换机内部的CPU会在每个端口成功连接时,通过ARP协议学习它的MAC地址,保存成一张 ARP表。在今后的通讯中,发往该MAC地址的数据包将仅送往其对应的端口,而不是所有的端口。因此,交换机可用于划分数据链路层广播,即冲突域;但它不 能划分网络层广播,即广播域。
交换机被广泛应用于二层网络交换,俗称“二层交换机”。
交换机的种类有:二层交换机、三层交换机、四层交换机、七层交换机分别工作在OSI七层模型中的第二层、第三层、第四层盒第七层,并因此而得名。
2)路由器
路由器(Router)是一种计算机网络设备,提供了路由与转送两种重要机制,可以决定数据包从来源端到目的端所经过 的路由路径(host到host之间的传输路径),这个过程称为路由;将路由器输入端的数据包移送至适当的路由器输出端(在路由器内部进行),这称为转 送。路由工作在OSI模型的第三层——即网络层,例如网际协议。
路由器的一个作用是连通不同的网络,另一个作用是选择信息传送的线路。 路由器与交换器的差别,路由器是属于OSI第三层的产品,交换器是OSI第二层的产品(这里特指二层交换机)。
3)网关
网关(Gateway),网关顾名思义就是连接两个网络的设备,区别于路由器(由于历史的原因,许多有关TCP/IP 的文献曾经把网络层使用的路由器(Router)称为网关,在今天很多局域网采用都是路由来接入网络,因此现在通常指的网关就是路由器的IP),经常在家 庭中或者小型企业网络中使用,用于连接局域网和Internet。 网关也经常指把一种协议转成另一种协议的设备,比如语音网关。
在传统TCP/IP术语中,网络设备只分成两种,一种为网关(gateway),另一种为主机(host)。网关能在网络间转递数据包,但主机不能 转送数据包。在主机(又称终端系统,end system)中,数据包需经过TCP/IP四层协议处理,但是在网关(又称中介系 统,intermediate system)只需要到达网际层(Internet layer),决定路径之后就可以转送。在当时,网关 (gateway)与路由器(router)还没有区别。
在现代网络术语中,网关(gateway)与路由器(router)的定义不同。网关(gateway)能在不同协议间移动数据,而路由器(router)是在不同网络间移动数据,相当于传统所说的IP网关(IP gateway)。
网关是连接两个网络的设备,对于语音网关来说,他可以连接PSTN网络和以太网,这就相当于VOIP,把不同电话中的模拟信号通过网关而转换成数字信号,而且加入协议再去传输。在到了接收端的时候再通过网关还原成模拟的电话信号,最后才能在电话机上听到。
对于以太网中的网关只能转发三层以上数据包,这一点和路由是一样的。而不同的是网关中并没有路由表,他只能按照预先设定的不同网段来进行转发。网关最重要的一点就是端口映射,子网内用户在外网看来只是外网的IP地址对应着不同的端口,这样看来就会保护子网内的用户。

VRP基础 路由器隔离广播域交换机隔离冲突域 交换机应用 VRP(华为的虚拟路由平台,) 9600 8 无 1无  com口连接   USB连接 9600  8 无  1 无   比com口速度快 总结: 1.如果路由器收到了网络中主机发送的广播报文,会如何操作? 会丢弃 2.华为数通设备目前使用的VRP版本是多少 通用版本为VRP5... 阅读详情

相关推荐

网络基础学习篇(一)

OSI七层参考模型 应用层通过人机交互的界面提供各种各样的服务 表示层编码、解码加密、解密会话层建立、维持、终止会话进程 传输层通过端口号区分上层不同的服务数据分段提供可靠的传输机制 确认、重传、排序、流控(用于tcp) 网络层 IP 通过IP地址进行逻辑寻址路由器(第三层)数据链路层逻辑链路控制层 LLC 为上层提供服务提供FCS校验媒介访问控制层 MAC 网桥/交换机物理层定义电...

angelxf520的博客 2752

vrp基础

1:如果路由器收到了 网络中主机发送的广播报文,会如何操作?因为路由器隔离广播报文,所以直接丢掉。

weixin_44225057的博客 643

HCIA数通计算机网络基础笔记--持续更新完善中...

IPv4地址一共32bits 分类:A类 1-126 B类 128-191 C类 192-223 D类 224-239 E类 保留地址 公有IP 私有IP 路由是指导IP报文发送的路径信息分类: 直连路由 静态路由 动态路由路由表 目的网络 下一跳 出接口 路由的来源-链路层发现的路由 -动态路由协议发现的路由 静态路由:由管路员手动指定的路由 优点:使用简单,容易实现 可精确控制路由走向,对网线进行最优化调整 对设备性能 要求较低,不额外占用链路带宽 缺点: 网络是否通畅以及是否优化,完全取决于管理员的配

送个祝福给小豪的博客 670

软考·网络工程师认证(第六章)第三篇

设备管理与VRP基础 Console接口 当用户需为第一次上电的设备进行配置时,可通过Console口登录设备; 控制口(Console Port)是一种通信串行端口,由设备的主控板提供; Console线缆一端为RJ45水晶头,一端为串口接头; RJ45接口用于连接Console接口,另一端连接PC; CLI 用户登录到交换机出现命令行提示符后,进入命令行接口CLI; 总结 如果路由器收到了网络中主机发送的广播,如何操作? 当路由器收到该广播报文时,路由器会根据数据包内容进行处理,可能会对必要广播

OOOOOK的博客 1195

光谱数据计算CIE值(三刺激值、CIE1931、CIE1976、CCT)软件

软件界面如下,免安装,拷贝即可使用 导入光谱数据即可计算三刺激值、CIE1931、CIE1976、CCT CIE1931、CIE1976色坐标图形只管显示 导入的光谱数据格式如下,txt文本 波长380到780,间隔1nm 注意:缺省的数据默认写0即可 下面为一些CIE相关介绍: CIE(国际发光照明委员会):原文为Commission Internationale de L’Eclairage(法)或International Commission on Illumination(英)。这个委员会创

业余程序员小徐的博客 2万+

来!简单了解一下计算机发展史!

​ 1936年,英国数学家阿兰・麦席森・图灵提出了一种抽象的计算模型——图灵机( Turing machine)。图灵机,又称图灵计算机,即将人们使用纸笔进行数学运算的过程进行抽象,由一个虚拟的机器替代人类进行数学运算。​ 图灵机是一个抽象的机器,它有一条无限长的纸带,纸带分成了一个一个的小方格,每个方格有不同的颜色。有一个机器头在纸带上移来移去。机器头有一组内部状态,还有一些固定的程序。

m0_57290404的博客 2903

Linux 网络基础篇

从今天开始开始更新Linux的网络基础,希望大家多多关注,指出错误,我的Linux系统管理已经更新完成,有需要的可以去看看,链接: 链接: 从零开始学习Linux. Linux 网络基础篇第一章 计算机基础第一节 进制转换第二章 网络基础第一节 互联网概述第二节 互联网接入方法第三章 网络通信协议第一节 OSI七层模型和TCP四层模型 第一章 计算机基础 第一节 进制转换 十进制数:逢是进一 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 二进制数:逢二进一 0 1 10 11 100 101 110 1

yy150122的博客 1万+

APB Timer验证环境搭建——学习笔记(1)

以下为个人学习笔记,如有疏漏,请大家指正补充~~APB Timer是一个简单的下行计数器,包括一个32位计数器和一组比较器,可以实现多种计时功能。包括生成一次性中断或者定时中断。

qq_41651535的博客 1578

网络基础之网络协议篇

https://www.cnblogs.com/linhaifeng/articles/5937962.html 网络基础之网络协议篇 转载于:https://www.cnblogs.com/xyao1/p/11170015.html

weixin_30349597的博客 65

粒子滤波在基于误差状态量的INS/GNSS组合导航中的使用技巧-On Particle Filter based Error-State INS/GNSS Intergrated Navigation

本文面向以15维惯导(INS)误差为状态量,3维位置误差为量测量的INS/GNSS组合导航系统,​在西工大严恭敏老师的开源工具箱中PF相关库函数基础上实现基于粒子滤波(PF)的惯导误差状态量的递推估计,设计了粒子重置环节并强调了其在本特定场景下的重要性。

I33D33I的博客 1742

5分钟搞懂深度学习如何革新声源定位:从GCC-PHAT到DNN的实战对比

本文深入对比了深度学习与传统GCC-PHAT方法在声源定位领域的实战表现。通过具体实验数据,展示了DNN模型在强混响、低信噪比等复杂场景下,如何实现定位准确率的显著提升,并探讨了其数据驱动范式带来的鲁棒性优势与工程部署挑战。

3a9bq4r8t2y的博客 223

网络基础篇

一、内网与外网 (1)、内网与外网的区分 外网,又称广域网,也称为公网,是连接不同区域网或者是城域网计算机通信的远程网。全世界的公网ipv4的地址快不够用了,ipv6在慢慢流行起来。 通常跨接很大的物理范围,所覆盖的范围从几十公里到几千公里,它能连接多个地区、城市和国家,或横跨几个洲并提供远距离的通讯,形成国际性的远程网络。 内网,又称局域网,相对于外网而言,主要指在小范围内的计算机互联的网络,如:cs1.5的版本用的就是局域网,同一个局域网内的计算机都能参与到里面。.........

m0_61368098的博客 656

AI智能体安全沙箱agentguard:为LLM代码执行筑起防火墙

在AI应用开发领域,大语言模型(LLM)驱动的智能体(Agent)能够自动生成并执行代码,极大地提升了自动化能力。然而,赋予AI直接执行系统命令的权限也带来了显著的安全风险,如恶意代码注入、敏感数据泄露和系统资源滥用。为了解决这一核心矛盾,安全沙箱技术应运而生,它通过在不可信代码与宿主系统之间建立隔离层,实现"默认拒绝、最小权限"的安全原则。agentguard项目正是这一理念的工程实践,它结合白名单机制与容器化隔离,为AI智能体提供了可配置、可审计的安全执行环境。该方案不仅适用于内部自动化工具开发,也为构

weixin_28695537的博客 296

网络基础篇-1

目录 01网络基础 1.网络的发展 2.网络的划分 2.1覆盖范围划分 2.2传输技术划分 3.网络基础概念 3.1IP地址 3.2PORT端口 3.3协议 3.4协议分层 3.5网络通信环境中的协议分层 3.6数据传输流程 01网络基础 1.网络的发展 第一阶段:独立模式(计算机之间相互独立) 第二阶段:网络互联(多台计算机连接在一起,完成数据共享) 第三阶段:...

STAR 309

【AutoSAR】【诊断栈】传输层CANTP

一、功能介绍 数据包发送放拆包分段发送 数据包接收方重组 流控 错误检测 二、参考协议 ISO 15765-2 三、数据帧格式 1、协议数据单元(PDU)格式 2、协议数据单元 - PCI格式 四、数据帧传输 1、单帧传输 CAN帧数据长度小于8字节(包括PCI信息) 无流控握手 PCI包含帧类型、数据长度和数据域 未使用字节填充 2、多帧传输 数据长度超过8字节 流控握手 定时控制 CAN帧类型包括: 首帧 流控帧 后继帧 3、多..

专注汽车软件开发、AutoSAR、车载以太网、SOA、EE架构。 1554

5、流体-结构相互作用耦合技术详解

本文详细解析了流体-结构相互作用(FSI)的两种核心耦合技术:松散耦合和紧密耦合。通过原理阐述、优缺点分析及实际应用案例,对比了两种方法的适用场景与性能差异,并进一步探讨了高级耦合技术的发展趋势和工程实践方向,为相关领域的研究人员和工程师提供了全面的技术参考。

fanta的博客 205

Javaweb(一)网络基础篇

网络基础前言一、客户端、服务端二、web服务器软件1.种类:2.Nginx三、TCP/IP协议1.IP2.IP 路由器3.TCP三次握手总结 前言 这次学的也不好,文章内容可能比较lowb,见谅 当我们打开浏览器,输入网址,提前被准备好的内容就被返回到浏览器。我们电脑安装的浏览器就是①客户端,提供内容的一方就是①服务端。我们作为客户,需要安装客户端软件,也就是浏览器,而作为提供内容的一方也需要安装服务器软件,也就是②web服务器软件,安装了这些软件的计算机称为服务器。客户端和服务端之间的通讯依赖于③TCP

TengChuanB的博客 2673

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

图解网络基础篇

电脑与电脑之间通常都是通过网卡、交换机、路由器等网络设备连接到一起,那由于网络设备的异构性,国际标准化组织定义了一个七层的OSI网络模型,但是这个模型由于比较复杂,实际应用中并没有采用,而是采用了更为简化的TCP/IP模型,Linux网络协议栈就是按照了该模型来实现的。TCP/IP 模型主要分为应用层、传输层、网络层、网络接口层四层,每一层负责的职责都不同,这也是Linux网络协议栈主要构成部分。

小小博客 1115

Devexpress16.2.6破解工具

Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具

Camera2Demo

在Camera2 的基础上进行封装,使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离,降低耦合度,完成预览拍照并保存的操作

linux基础-网络基础知识篇

一.网络基础知识概念  1.什么是网络?   网络即为实现通讯的技术。  2.网络的诞生六步曲   (1).早期的网络需要拥有两台通讯的主机,当主机之间有通讯需求是就构建网络进行通讯     (2).当主机网络需要通讯时需要有硬件的支持工作,网卡就是实现通讯的硬件,此时就诞生了硬件网卡    (3).当然实现网络通讯不仅要有硬件的支持,还需要要有传输介质的参与,常见的传输介...

weixin_34060299的博客 564

最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版

Part-E1-SDIO-Specification-Ver4.00-Final-120220.pdf:最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版,包括SDIO 接口的外设,SDIO 接口官方协议等。

HCIA--网络基础篇

本文摘要:本文系统介绍了计算机网络的基础概念和关键要素。主要内容包括:1.网络的定义与组成(终端设备、传输介质、连接设备);2.计算机发展简史和数据转换过程(应用层到物理层的转换);3.数据传输方式分类(有线/无线/存储/云存储);4.网络扩展方案(中继器、拓扑结构演变);5.传输介质特性(同轴电缆、双绞线、光纤);6.网络设备工作原理(集线器、交换机、路由器);7.重要网络概念(MAC地址、IP地址、子网掩码、广播域)。文章重点阐述了网络发展的四大特性:多节点接入、无限传输距离、无冲突通信和单播传输,并详

Lycorid_的博客 1125

【网络篇】网络基础概念

问题:主机 B 能识别 data,并且准确提取 a=10,b=20,c=30 吗?答案是肯定的!因为双方都有同样的结构体类型 struct protocol。也就是说,用同样的代码实现协议,用同样的自定义数据类型,天然就具有”共识“,能够识别对方发来的数据,这不就是约定么?约定就是协议!所谓协议,就是通信双方都认识的结构化的数据类型因为协议是分层的,所以每层双方都有协议。同层之间互相可以认识对方的协议。

Surplus886的博客 1394

Linux篇:网络基础1

②TCP/IP五层(或四层)模型:(物理层、)数据链路层、网络层、传输层、应用层(像这样的网络协议栈命名为TCP/IP协议栈)。②协议分层:软件分层最典型的表现是:在结构体或类的设计上,做数据结构层面的分离/用回调函数的方式,在软件的逻辑上进行分层。b.几乎任何层的协议都要在报头中提供决定将自己的有效载荷交付给上层的哪一个协议的能力(报文的分用)。⑤交换机:划分碰撞域,防止报文在更大的局域网中扩散,有效降低数据在局域网中碰撞的概率。①协议是双方的约定,最终的表现形式就是具有特定字段的结构体对象。

RTX__90的博客 1976
上一篇: [Java基础]Java基础篇
下一篇: [计算机网络]TCP与UDP
陶程
博客等级 码龄12年 360粉丝 56原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值