31、网络地址转换与远程网络连接配置指南

网络地址转换与远程网络连接配置指南

1. 网络地址转换知识回顾

在网络地址转换(NAT)的配置学习中,我们可以通过以下问题来检验自己的知识掌握程度:
- 问题1 :启用ICS(Internet连接共享)会如何改变计算机的IP设置?(可多选)
- A. 内部网络适配器的IP地址会更改为192.168.0.1。
- B. 外部网络适配器的IP地址会更改为192.168.0.1。
- C. 内部网络适配器上会启用DHCP服务。
- D. 外部网络适配器上会启用DHCP服务。
- 问题2 :以下哪些场景在没有额外配置的情况下,使用NAT不太可能正常工作?
- A. 互联网上的客户端使用HTTP访问企业内部网的Web服务器。
- B. 企业内部网的客户端从互联网的Exchange服务器下载电子邮件。
- C. 企业内部网的客户端使用TCP连接从互联网服务器流式传输视频。
- D. 企业内部网的客户端使用HTTPS访问互联网的Web服务器。
- 问题3 :你是一家拥有单台服务器的小企业管理员。网络上的所有计算机都需要共享一个互联网连接。你配置了一台带有两个网络适配器的Windows Server 2008计算机。将一个网络适配器直接连接到ISP提供的DSL调制解调器,将第二个网络适配器连接到所有其他计算机都连接的二层交换机。然后,在互联网网络适配器上启用ICS。内部网络适配器的IP地址是什么?
- A. ISP提供的公共IP地址。
- B. ISP提供的DNS服务器地址。
- C.

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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