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AI摘要

本文详细介绍计算机网络中路由相关知识,包括路由概念、路由器功能、路由表构建及常见路由选择算法。还指出合理的路由设计和配置对网络性能和可靠性至关重要,同时提供了黑客/网络安全学习路线及相关资料获取途径。

1. 前言

在计算机网络中,路由是数据包在网络中传输的过程,将数据包从源节点发送到目标节点的路径选择和转发过程。路由是网络通信的关键环节,它决定了数据包如何在网络中传输,确保数据能够准确、快速地到达目标位置。本文将详细介绍路由的概念、路由器的功能、路由表的构建和常见的路由选择算法。

2. 路由的概念

路由是指根据网络中的拓扑结构和路由策略,决定数据包从源节点到目标节点的传输路径。在路由过程中,数据包会经过多个中间节点(路由器)进行转发,直到达到目标节点。路由的主要目标是选择最佳路径,使数据包能够高效地传输,并兼顾网络的性能、可靠性和安全性。

3. 路由器的功能

路由器是网络中用于实现路由功能的设备。它具有以下主要功能:

  • 路由转发:路由器根据数据包的目标地址,查询路由表并确定下一跳节点,将数据包转发到正确的输出接口。

  • 路由表管理:路由器维护一个路由表,其中包含了网络拓扑和路由策略的信息。路由表存储了目的网络和相应的下一跳节点之间的映射关系。

  • 路由协议交换:路由器通过与其他路由器交换路由信息,学习网络的拓扑结构和更新路由表中的路由信息。常见的路由协议包括RIP、OSPF和BGP等。

  • 流量控制和拥塞控制:路由器根据网络的负载情况,对传入的数据包进行流量控制和拥塞控制,以确保网络的稳定性和性能。

  • 网络地址转换(NAT):路由器可以实现网络地址转换,将内部网络使用私有IP地址的数据包转换为外部网络使用公共IP地址的数据包,实现内部网络与外部网络的通信。

4. 路由表和路由选择算法

路由表是路由器中存储的重要数据结构,用于指导数据包的转发。路由表包含了目的网络和相应的下一跳节点之间的映射关系。路由表的构建可以通过静态路由和动态路由两种方式实现。

  • 静态路由:管理员手动配置路由表中的路径信息,不随网络状态的变化而改变。静态路由适用于小型网络或对路由控制有严格要求的场景,但在大型网络中,由于网络拓扑和流量的动态性,静态路由的管理和维护变得复杂和困难。

  • 动态路由:使用路由协议进行动态路由的学习和更新,通过与其他路由器交换路由信息,动态地构建和更新路由表。常见的动态路由协议有RIP(Routing Information Protocol)、OSPF(Open Shortest Path First)和BGP(Border Gateway Protocol)等。动态路由具有自适应性和自动化的特点,能够适应网络的变化和故障,并自动选择最佳路径进行数据包的转发。

路由选择算法是用于确定最佳路径的计算方法。常见的路由选择算法包括:

  • 最短路径优先(Shortest Path First,SPF)算法:如Dijkstra算法,根据网络拓扑和链路的代价计算出最短路径,并选择代价最小的路径进行数据包的转发。

  • 距离矢量(Distance Vector)算法:如RIP协议,通过距离和向量的概念,每个路由器向周围邻居广播自己所知道的距离向量信息,并根据邻居发送的信息更新自己的路由表。

  • 链路状态(Link State)算法:如OSPF协议,每个路由器收集网络的链路状态信息,并通过洪泛算法将信息传播给整个网络,最终计算出最短路径。

这些路由选择算法根据不同的网络拓扑和路由策略,以及考虑因素如带宽、延迟、拥塞等,选择最佳的路径进行数据包的转发。

5. 结论

路由是计算机网络中实现数据包传输的关键过程,它涉及到路径选择、数据包转发和路由器的功能。路由器作为网络中的核心设备,负责路由转发、路由表管理、路由协议交换、流量控制等任务。通过路由表和路由选择算法,路由器能够确定最佳路径,实现数据包的高效传输。

了解路由的概念、路由器的功能以及路由表的构建和路由选择算法对于理解和管理计算机网络至关重要。通过合理的路由规划和配置,可以提高网络的性能、可靠性和安全性。随着互联网的不断发展和扩张,路由技术也在不断演进和创新,以应对日益复杂的网络环境和需求。

总之,路由是计算机网络中数据包传输的关键环节,它通过选择最佳路径和转发数据包,实现网络中各节点之间的通信。路由器作为关键设备,具有路由转发、路由表管理、路由协议交换等功能,可以实现有效的数据包转发和网络管理。同时,路由表和路由选择算法帮助路由器确定最佳路径,确保数据包能够快速、可靠地到达目标节点。

在实际应用中,合理的路由设计和配置对于网络性能和可靠性至关重要。以下是一些建议和最佳实践:

  1. 网络拓扑设计:在设计网络拓扑时,应根据实际需求和预期流量,合理规划路由器的位置和连接方式,以确保数据包能够有效地流动,并避免瓶颈和单点故障。

  2. 动态路由选择:对于大型网络,使用动态路由协议进行路由选择是更好的选择。动态路由协议能够自动适应网络变化,并选择最佳路径进行数据包转发。常见的动态路由协议有RIP、OSPF和BGP,可以根据网络规模和要求选择合适的协议。

  3. 路由表优化:合理管理和优化路由表可以提高路由器的性能和转发效率。不断更新路由表,移除不必要的路由条目,避免路由循环和冗余信息,确保路由表的精简和有效。

  4. 安全性考虑:在路由设计中,要考虑网络安全的因素。采取适当的安全措施,如访问控制列表(ACL)和路由过滤,以防止未经授权的访问和路由欺骗等攻击。

  5. 监控和故障排除:建立有效的网络监控系统,及时检测和诊断网络问题,包括路由器的性能瓶颈、链路故障等。当出现问题时,能够快速进行故障排除和恢复。

路由技术是计算机网络中的核心之一,对于建立稳定、高效的网络环境至关重要。通过合理的路由设计和配置,可以实现数据包的快速传输和网络的可靠运行。随着网络的不断发展和创新,路由技术也在不断演进,以应对日益复杂的网络需求和挑战。因此,持续学习和了解最新的路由技术和发展趋势,对于网络工程师和管理员来说是至关重要的。

黑客/网络安全学习路线

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网络安全/渗透测试法律法规必知必会****

今天大白就帮想学黑客/网络安全技术的朋友们入门必须先了解法律法律。

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【网络安全零基础入门必知必会】什么是黑客、白客、红客、极客、脚本小子?(02)

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【网络安全零基础入门必知必会】常见的网站攻击方式(04)

【网络安全零基础入门必知必会】网络安全专业术语全面解析(05)

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【网络安全零基础入门必知必会】《计算机信息系统安全保护条例》(07)

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黑客/网络安全学习包

资料目录

  1. 成长路线图&学习规划

  2. 配套视频教程

  3. SRC&黑客文籍

  4. 护网行动资料

  5. 黑客必读书单

  6. 面试题合集

因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击下方链接即可前往获取

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1.成长路线图&学习规划

要学习一门新的技术,作为新手一定要先学习成长路线图,方向不对,努力白费。

对于从来没有接触过网络安全的同学,我们帮你准备了详细的学习成长路线图&学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线,大家跟着这个大的方向学习准没问题。


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2.视频教程

很多朋友都不喜欢晦涩的文字,我也为大家准备了视频教程,其中一共有21个章节,每个章节都是当前板块的精华浓缩。


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3.SRC&黑客文籍

大家最喜欢也是最关心的SRC技术文籍&黑客技术也有收录

SRC技术文籍:

黑客资料由于是敏感资源,这里不能直接展示哦!

4.护网行动资料

其中关于HW护网行动,也准备了对应的资料,这些内容可相当于比赛的金手指!

5.黑客必读书单

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6.面试题合集

当你自学到这里,你就要开始思考找工作的事情了,而工作绕不开的就是真题和面试题。

更多内容为防止和谐,可以扫描获取~

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《计算机网络基础》(第一章: 计算机网络概述) 概念计算机网络定义:计算机网络是指将地理位置不同的具有独立功能的多台计算机及其外部设备,通过通信线路连接起来,在网络操作系统、网络管理软件及网络通信协议的管理和协调下,实现资源共享和信息传递的计算机系统。例如,一个公司内部的办公网络,将员工的电脑、打印机、服务器等设备连接起来,方便员工共享文件、打印机等资源,同时也能进行内部通信。功能概念数据通信:计算机之间能够互相传输数据,如发送电子邮件、即时通讯消息等。这是计算机网络最基本的功能,通过网络协议将数据从源节点发送到目的节点。资源共享。 阅读详情

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不踩坑,不知道坑有多深;不总结,踩过的坑白踩。 16万+

计算机网络基础知识,仅此一篇足矣

第一部分 整体概述 HTTP 请求消息 URL: Uniform Resource Locator,统一资源定位符。 FTP: File Transfer Protocol, 文件传送协议。 这是一种在上传、下载文件时使用的协议。使用 FTP 协议来传送文件的程序也被叫作 FTP。 常见的URL分类 日常用的最多的是HTTP: Hypertext Transfer Protocol,...

勇往直前的专栏 5万+

【Qualcomm高通音频】音效调试_录音文件播放有杂音,如何定位原因?

一、录音播放数据处理过程介绍 (1)TX方向 麦克风(硅麦克风或者主机体麦克风)采集模拟音频信号,经过内部CODEC芯片中的adc转换为数字信号,在经过高通音频DSP处理音效后编码为wav/aac/amr/mp3等格式文件。 (2)RX方向 音频文件经过解码、重采样还原为pcm数据,经过DSP处理音效后送到内部CODEC,然后经过DAC转换为模拟信号,送到喇叭。 二、分析步骤 1...

crow_ch的博客 5971

计算机网络基础知识(非常详细)从零基础入门到精通,看完这一篇就够了

网络安全行业产业以来,随即新增加了几十个网络安全行业岗位︰网络安全专家、网络安全分析师、安全咨询师、网络安全工程师、安全架构师、安全运维工程师、渗透工程师、信息安全管理员、数据安全工程师、网络安全运营工程师、网络安全应急响应工程师、数据鉴定师、网络安全产品经理、网络安全服务工程师、网络安全培训师、网络安全审计员、威胁情报分析工程师、灾难恢复专业人员、实战攻防专业人员…网上虽然也有很多的学习资源,但基本上都残缺不全的,这是我自己录的网安视频教程,上面路线图的每一个知识点,我都有配套的视频讲解。

leah126的博客 3万+

数电实训:万年历

万年历

Lmyccq的博客 1万+

从零开始用Plaxis 2D设计深基坑支护结构:含地锚与桩墙实战教程

本文提供了一份基于Plaxis 2D的深基坑支护结构设计实战教程。教程以钻孔灌注桩排桩结合预应力锚索的典型支护体系为例,详细阐述了从地质模型建立、材料参数定义(重点介绍硬化土模型)、施工阶段模拟(含开挖、锚索施加预应力和地下水渗流固结耦合分析)到结果解读与设计优化的全流程。旨在帮助岩土工程师掌握数值模拟核心,实现从经验设计到量化分析的跨越。

kotlin6android的博客 505

计算机网络基础教程:路由的概念、路由器的功能、路由表的构建和常见的路由选择算法,从零基础到精通,收藏这篇就够了!

在计算机网络中,路由是数据包在网络中传输的过程,将数据包从源节点发送到目标节点的路径选择和转发过程。路由是网络通信的关键环节,它决定了数据包如何在网络中传输,确保数据能够准确、快速地到达目标位置。本文将详细介绍路由的概念、路由器的功能、路由表的构建和常见的路由选择算法。

Javachichi的博客 4300

SPI为什么不需要加上拉电阻

大家好,我是记得诚。I2C因为其开漏的结构,无法输出高电平,所以外部加上拉电阻。我们在使用SPI的时候,发现是不需要加上拉电阻的。主要因为SPI多为推挽的结构,推挽电路,高低电平都可以输出,所以外部不需要加上拉电阻。推挽电路可以用2个三极管或者2个MOS管搭建而成。

记得诚 2628

计算机网络知识点全面总结(非常详细)零基础入门到精通,收藏这篇就够了!

本文概述计算机网络的分层结构、物理层、数据链路层和网络层的核心内容。首先介绍计算机网络的分类和TCP/IP四层模型,阐述层次结构设计原则和性能指标。物理层负责比特流传输,包含中继器和集线器等设备。数据链路层实现可靠传输,涉及帧封装、差错检测、MTU和以太网协议,包括MAC地址和局域网分类。网络层通过IP协议实现虚拟互联网络,涵盖IP地址子网划分、NAT技术、ARP/RARP地址转换协议以及ICMP差错报告机制。整体围绕计算机网络各层功能、关键协议和技术展开系统梳理。

qq_41314882的博客 2万+

【WRF-Urban数据集】 WRF 模型城市冠层参数 GloUCP 的使用

【数据集】 WRF 模型城市冠层参数 GloUCP 的使用

WW、forever的博客 479

倒立摆的PLC控制(模型分析+ SCL源代码)

首先简单介绍下倒立摆模型,下面这幅图是MATLAB网站上的倒立摆模型,下面我们利用牛顿第二运动定律建立摆杆的运动方程。

RXXW_Dor的博客 3333

计算机网络中的蠕虫病毒:详解与防范策略,从零基础到精通,收藏这篇就够了!

蠕虫病毒是一种能够自我复制并在网络中传播的恶意软件。它不需要用户干预,便能自动感染其他计算机,造成网络拥堵、数据丢失等严重后果。蠕虫病毒对计算机网络的威胁不容忽视。通过了解其工作原理和传播方式,采取有效的防范措施,我们能够有效保护网络安全。

Javachichi的博客 3222

【运动规划算法项目实战】如何使用Pure Pursuit算法进行路径跟踪(附ROS C++代码)

在自动驾驶和机器人导航领域,路径跟踪是一项关键技术,它使车辆或机器人能够按照预定的路径规划进行移动。路径跟踪算法的选择对于系统性能和安全性至关重要。本文将介绍一种常用且有效的路径跟踪算法——Pure Pursuit算法。我们将详细讨论Pure Pursuit算法的原理、实现步骤以及如何在自动驾驶和机器人系统中应用该算法进行路径跟踪。Pure Pursuit是一种用于路径跟踪的控制算法。它通过计算角速度控制机器人从当前位置移到机器人前方的某个预瞄点。假定线速度是恒定的,当然可以随意更改机器人的线速度。

xiewf的博客 1万+

计算机网络知识,从零基础到精通,收藏这一篇就够了!

在当今数字化时代,计算机网络早已不再是神秘莫测的技术领域,它如同一张无形却紧密相连的大网,渗透到我们生活的每一个角落。无论是刷朋友圈、网购下单,还是远程办公、在线学习,背后都离不开计算机网络的支持。但你真的了解它吗?一、计算机网络基础概念:揭开网络世界的神秘面纱计算机网络,简单来说,就是将分散的、具有独立功能的多台计算机,通过通信设备与线路连接起来,以功能完善的网络软件(如网络协议、网络操作系统等)实现资源共享和信息传递的系统。

喜欢Python编程的程序员柚柚呀 2071

Atlas 300I Duo - vllm部署Qwen3-VL-8B-Instruct

本文介绍了在Ascend NPU环境下部署Qwen3-VL-8B大语言模型的步骤。主要包括:1)安装驱动、docker和vllm镜像;2)创建特权容器并挂载设备与目录;3)进入容器安装指定版本的transformers;4)设置环境变量和NPU卡配置;5)启动vllm服务;6)测试API接口。部署过程涉及多块NPU卡的使用,需注意内存碎片化问题,最终通过vllm框架提供模型推理服务。

m0_50105717的博客 1561

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

12款破解各种类型密码神器,从零基础到精通,收藏这篇就够了!

下载打开APP后在首页就可以看到它的全部功能,包括开始破解、字典管理、破解记录、密码查看,在右下角也可以查看app的使用方法与原理。这款和上面那款基本上一样,无需另外破姐,直接点击应用程序就是破姐版本,破姐zip压缩包,免安装,打开即可用。这也是耗费了大白近四个月的时间,吐血整理,文章非常非常长,觉得有用的话,希望粉丝朋友帮忙点个**「分享」2、安装主程序(选择其中一款工具,进行安装,以安卓为例,其它工具的步骤是一样的)针对手机类型(安卓或苹果),选择合适的工具,进行密码移除,不要混用。

Javachichi的博客 1万+

OV9734 DATASHEET,完整规格书

OV9734完整规格书,包括电气参数,尺寸规格,寄存器配置表等

计算机网络知识点全面总结(非常详细)零基础入门到精通,收藏这篇就够了

客户向服务器发送确认段,确认字号段有效(ACK=1),表示客户传输的数据序号是x+1(seq=x+1),表示客户期望接收服务器数据序号为y+1+1(ack_seq=y+1+1);:服务器发回确认报文段,同意建立新连接的确认段(SYN=1),确认序号字段有效(ACK=1),服务器告诉客户端报文段序号是y(seq=y),表示服务器已经收到客户端序号为x的报文段,准备接受客户端序列号为x+1的报文段(ack_seq=x+1);协议表明IP数据所携带的具体数据是什么协议的,如TCP、UDP。

Libra1313的博客 2824

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")

NTscan扫描工具

ntscan是一个扫描器,可以扫描没有密码和弱密码的共享,先到配置文件中填写猜测的用户名和密码,扫描过程中右侧出现的是扫描日志。

计算机网络基础(理论知识全)零基础入门到精通,收藏这篇就够了

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weixin_57514792的博客 1734

数字通信方式详解:计算机网络基础及应用必备知识,从零基础到精通,收藏这篇就够了!

数字通信是指通过数字信号进行信息传输的通信方式。与模拟通信相比,数字通信具有更高的抗干扰能力和传输效率。数字通信方式是计算机网络基础及应用的核心内容,掌握其基本概念、分类及应用,对于理解和解决实际问题具有重要意义。

Libra1313的博客 1819

电脑CMD命令大全(非常详细)零基础入门到精通,收藏这篇就够了

对于从来没有接触过网络安全的同学,我们帮你准备了详细的学习成长路线图&学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线,大家跟着这个大的方向学习准没问题。可以说是最科学最系统的学习路线,大家跟着这个大的方向学习准没问题。这也是耗费了大白近四个月的时间,吐血整理,文章非常非常长,觉得有用的话,希望粉丝朋友帮忙点个**「分享」因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击下方链接即可前往获取。木马免杀问题与防御********必知必会。****网络安全/渗透测试。****网络安全/渗透测试。****网络安全/渗透测试。

Javachichi的博客 1493

2025版最新AWVS下载安装教程,零基础入门到精通,收藏这篇就够了

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Python_0011的博客 4926
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程序员_大白
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