15、构建VoIP服务器:Asterisk的全面指南

构建VoIP服务器:Asterisk的全面指南

1. Asterisk相关背景与版本介绍

Asterisk是一款强大的开源VoIP服务器软件,它的发展与Zapata Telephony Project密切相关。Jim Dixon发明的Tormenta接口卡填补了相关技术空白,后来Asterisk和Zapata合并成为Digium公司。Digium不仅提供T1/E1接口卡,还供应模拟电话线路和模拟电话的适配器。不过,Digium并非接口卡和适配器的唯一供应商,通过简单的谷歌搜索就能找到各种VoIP硬件供应商。

此外,Digium还提供专业录制的自定义语音提示,有英语、法语和西班牙语版本。英语和西班牙语语音提示由Allison Smith录制,法语和英语录制由June Wallack完成。

Asterisk有多种实现版本:
- AsteriskNOW :这是一个软件套件,包含Asterisk、基于rPath Linux的操作系统,以及出色的基于Web的Asterisk和rPath Linux管理界面,可从Digium免费获取。
- Asterisk Business和Enterprise Editions :这是Digium提供的商业支持版本,比免费版更接近交钥匙解决方案,并且Digium的支持服务良好。
- Trixbox :另一个流行的Asterisk捆绑包,包含CentOS操作系统、图形管理控制台、MySQL数据库后端、SugarCRM、HUDLite等众多集成组件。安装需要几百兆的磁盘空间,最新版本有模块化安装程序,可选择要安装的组件

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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