华硕方案:网吧,要的就是高速(转)

该博客提及华硕为网吧提供的方案,强调要实现高速。虽未给出更多详细内容,但突出了方案的核心诉求是高速,可能涉及网络、设备等方面的高速性能。
网吧进入我们的生活已有十几年的时间,随着其产业的逐步成熟和发展壮大,行业内部之间的竞争越来越激烈。同时随着电信发展及家庭网络的普及,网吧行业也正在遭受着其他行业带来的冲击。另外,网民的视野日渐开阔、兴趣逐渐转移,他们的需求也呈现多元化,视频、网游、在线电影、P2P等网络应用的多元化、复杂化对网络的性能提出了更高的要求。

网吧要想在内忧外患的新形势下谋求发展,在激烈的竞争中立于不败之地,只拥用幽雅舒适的上网环境是不够的,网络速度也非常重要。然而,网络速度的提升意味着需要购置更多的带宽,以及更优质的网络设备,意味着成本的增加。因此,要想拥有高速稳定的网吧网络和幽雅舒适的上网环境吸引大量的客户,同时又能有效降低运营成本,就必须设计和实现一个低成本、高性能、易管理的高速网吧网络。

目前市场上网络产品层出不穷,各大品牌使出浑身解数抢占市场份额,真让人眼花缭乱。面对众多品牌,网吧业主们怎样根据自身的规模,合理地搭建适合自己的高速网吧网络呢?近日,国际知名品牌华硕根据大、中、小型网吧业者需求设计了网吧解决方案,下面就和大家分享一下:

高速经济型网吧网络:

image.gif[ 相关贴图 ]
200651174658874.JPG430)this.width=430" align="center" border="0" />

全网采用高性价比无阻塞非网管交换设备,其中ASUS GX1048提供高密度端口的桌面100连接。

采用ASUS GX1108全千兆网络担当小骨干,负责服务器的千兆连接和接入交换机的连接,用户数最大7×47=329用户(一端口服务器),建议用户<200。

方案实施:

image.gif[ 相关贴图 ]
200651174712900.JPG430)this.width=430" align="center" border="0" />

高速智能型网吧:

image.gif[ 相关贴图 ]
200651174723351.JPG430)this.width=430" align="center" border="0" />

全面采用智能型设备作桌面接入,使用ASUS ACNM软件统一集中管理。

image.gif[ 相关贴图 ]
200651174730360.JPG430)this.width=430" align="center" border="0" />

由于桌面设备的全面管控,并且可以设定带宽限制等功能,保证每一个桌面交换的正常运行。所以骨干设备选择16口全千兆ASUS GX1116。单台支持14×23=322用户,两台GX1116支持644个用户,建议总用户数<500。

方案实施:

image.gif[ 相关贴图 ]
200651174738844.JPG430)this.width=430" align="center" border="0" />

高性能全网管型网吧网络:

image.gif[ 相关贴图 ]
200651174747489.JPG430)this.width=430" align="center" border="0" />

高性能全网管型网吧网络设计示意图

全部采用二三层全网管型设备,提供全网的VLAN划分和线速的三层转发。保证蠕虫病毒大规模广播信息只局在VLAN范围内不会影响整个网络的正常运行。

接入层设备可采用高端口密度交换机ASUS GX2048或者可堆叠交换GX2024SX,ANNWM全图形化管理为业者带来最方便快捷的管理模式。

国为采用全网VLNA划分,网络容量可以超过1000个点。

采用RX3042H高性能路由,双WAN接口可以使用双路的WAN接入保证线路备份或带宽分担。

全网实现QoS,用户可以实现不用类型用户的分区管理,例如游戏服务区,影视服务区,网聊服务区等。

方案实施:

image.gif[ 相关贴图 ]
20065117484384.JPG430)this.width=430" align="center" border="0" />

来自 “ ITPUB博客 ” ,链接:http://blog.itpub.net/10294527/viewspace-125923/,如需转载,请注明出处,否则将追究法律责任。

转载于:http://blog.itpub.net/10294527/viewspace-125923/

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值