3、深入探索微软Windows网络功能与Samba交互

深入探索微软Windows网络功能与Samba交互

1. 实验概述

本实验旨在深入了解微软Windows计算机网络的工作原理,包括客户端与远程Windows服务器的连接建立、Windows机器之间的相互发现机制,以及两种关键用户识别方式(共享模式安全和用户模式安全)的影响。实验采用的网络协议以TCP/IP作为传输协议,特定的Windows网络协议被封装在其中。我们使用网络分析工具Ethereal来展示TCP/IP数据包的内容。

2. 实验环境搭建
  • 所需设备 :两台MS Windows 9x/Me系统(分别命名为WINEPRESSME和MILGATE98,IP地址分别为10.1.1.10和10.1.1.11),通过集线器联网;一台运行Ethereal的UNIX/Linux机器用于捕获网络活动,该机器应不干扰Windows工作站的运行,最好处于被动状态(不发送广播信息)。
  • 测试环境 :SUSE 8.2专业版Linux工作站运行VMWare 3.2,准备了以下VMWare镜像:
    • Windows 98(名称:MILGATE98)
    • Windows Me(名称:WINEPRESSME)
    • Windows XP Professional(名称:LightrayXP)
    • 运行Samba - 3.0.2的SUSE Enterprise Linux 8.0机器
  • 工作组名称 :为每个实验
先展示下效果 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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