初次组建网络

本文详细介绍在eNSP平台上从零开始构建网络的过程,包括拓扑设计、IP地址规划、静态路由配置及网络连通性测试。通过具体实例演示如何实现全网互访。
初次在eNSP上组建网络(仅到ping测试为止) 

1
拓扑设计
在这里插入图片描述
先确定使用的设备,以及设备之间的连接方式

2
规划IP地址
在这里插入图片描述
首先规划整个网络的IP地址,包括地址的网络位和主机位的划分,以及是否使用子网划分等,在划分好网络位和主机位的同时掩码也随之确定,然后以拓扑为样本,确定整个网络中的网段分配。
然后对每一台PC和路由器的每一个路由器的端口进行IP地址配置,如上下图所示。
在这里插入图片描述
在配置完成后,通过在命令行中检查端口配置确定端口地址是否配置成功。如下图中physical,protocol中UP即为端口开通在这里插入图片描述
3
在上面完成后,即可用静态路由手工配置地址来配置路由表
例如:[r1]ip route-static 192.16.3.0 24 192.16.2.2
前缀 目标网络范围 下一跳
通过192.16.2.2接口让选中路由器获得192.16.3.0 24这个端口的地址
用静态路由的方式完成拓扑中三个路由器的路由表。

最后即可用测试ping的方式确定是否全网通

可随意选择一台PCping整个网络中的任意一个端口,以下图所示为例192.16.1.2的PC与192.16.3.1的端口连接正常,可传递信息。即网络连通。
在这里插入图片描述

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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