hcip第一天笔记

本文详述了HICA复习中的关键内容,包括OSI七层模型的应用层、会话层、传输层特性,如端口号、MSS和MTU,以及子网划分、配置和静态路由。深入讲解了TCP/IP模型,涉及数据封装、子网划分/汇总和基本配置。

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复习hcia

1.OSI七层参考模型

上三层:应用层(人机交互的接口)

              表示层(编码,解码,加密,解密)

              会话层(发现、建立、维持、终止进程)

下四层:传输层(①.区分流量 ②数据分段 ③定义数据传输方式)

Ⅰ静态端口号:1-1023    动态端口号:1024-65535   特殊端口号:0(代表所有端口号)

常见端口号:HTTP---80 TCP

                     HTTPS---443 TCP

                     RIP----520 UDP

                     Telnet---23 TCP

                     SSH---22 TCP

Ⅱ MSS(最大段长度:1480B) MTU(最大传输单元:1500B)

Ⅲ TCP 传输控制协议————面向连接的可靠协议

     UDP 用户数据报文协议————非面向连接的不可靠协议

 

 

              网络层(编址、寻址,根据IP地址来进行逻辑寻址)

 地址分类:

A类地址:第一位固定为0

0XXX XXXX --- 0-127 , 网络掩码默认为255.0.0.0

B类地址:前两位固定为10

10XX XXXX --- 128-191 , 网络掩码默认为255.255.0.0

C类地址:前三位固定为1110

110X XXXX --- 192-223 ,网络掩码默认为255.255.255.0

D类地址:前四位固定为1110

1110 XXXX --- 224-239 ,组播地址,无掩码

E类地址:前四位固定为1111

1111 XXXX --- 240-255 ,科研地址

公有地址:具有全球唯一性标识地址(永久绑定)  私有地址:不具有唯一性标识的地址(暂时绑定)

              数据链路层(根据MAC地址来物理寻址)

              物理层(定义电气电压、光学特性、接口规范)

传输介质:光纤、双绞线(RJ45)

双绞线:

568A线序:绿白、绿、橙白、蓝、蓝白、橙、棕白、棕

568B线序:橙白、橙、绿白、蓝、蓝白、绿、棕白、棕

路由器:三层设备,识别IP地址。不同的接口在不同的网段

交换机(网桥):二层设备,使用MAC地址,所有的接口默认咋子同一个广播域,一个接口是一个冲突域。

集线器(hub):放大信号,属于一层设备,识别bit流,hub上所有的接口都在同一个冲突域中。

TCP/IP模型

数据的封装:

 2.子网划分/汇总

①子网划分:借位

例:

192.168.1.0    255.255.255.128                 划分为4个子网

1100 0000.1010 1000.0000 0001.0110 0000

→192.168.1.0/27  

    192.168.1.32/27

    192.168.1.64/27

    192.168.1.96/27

规律:划分后的子网成等差数列

②子网汇总:取相同位,去不同位

例:

100.1.16.0/24

100.1.17.0/24

100.1.18.0/24

100.1.19.0/24

0110 0100.0000 0001.0001 0000.0000 0000

0110 0100.0000 0001.0001 0001.0000 0000

0110 0100.0000 0001.0001 0010.0000 0000

0110 0100.0000 0001.0001 0011.0000 0000

→100.1.16.0/22

3.基本配置:

 

 

 

4.静态路由 (目的是实现全网可达)

配置:出接口+下一跳

ip route-static 0.0.0.0 0.0.0.0 12.1.1.2

查看:display ip routing-table

浮动静态路由:通过修改路由条目优先级的方式,实现路径的备份

(将备份路径的AD值调高)

环回接口:默认被创建接口就是开启的,自动产生对应的直连路由

 

内容概要:本报告探讨了AI赋能汽车行业智能化转型的技术创新,涵盖了研发设计智能化、用户运营智能化和座舱体验智能化三大核心场景。通过解析智己汽车的实践,展示了AI在压缩研发周期、提升销售转化率和优化座舱体验等方面的实际价值。报告指出,AI技术正深刻改变汽车产业的价值链,推动从“机械制造”向“移动智能体”的转变,并提出了未来汽车行业智能化的发展趋势,包括更个性化的用户体验、跨产业融合以及数据安全和隐私保护的重要性。 适合人群:汽车行业从业者、技术研发人员、市场营销人员、政策制定者及相关领域的研究者。 使用场景及目标:①理解AI技术在汽车研发设计中的应用,如生成式设计、仿真优化和智能测试;②掌握AI在用户运营中的应用,如智能内容生成、销售辅助和数据闭环优化;③了解AI在座舱体验中的应用,如多意图服务编排、情感计算和端到端语音链路优化;④探讨未来汽车行业智能化的发展方向,包括个性化服务、产业融合和数据安全。 其他说明:本报告不仅提供了理论和技术层面的分析,还结合了具体的落地实践案例,为企业在智能化转型过程中提供了可复用的AI赋能框架。报告强调了政策支持、技术创新和产业协同在推动汽车行业智能化转型中的重要作用,旨在为行业提供有价值的参考和指导。
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