6.1.3 域名服务器

  • 域名服务器 分布在世界各地。
    理论上可以让每一级的域名都有一个相对应的域名服务器,使所有的域名服务器构成类似下图的域名服务器树的结构,但是如此会使域名服务器的数量太多,降低域名系统的运行效率。
    在这里插入图片描述

  • 因此DNS采用划分区的方法来解决此问题。


  • 一个域名服务器负责管辖的范围。
    各单位根据具体情况来划分区。一个区中的所有节点必须是能够连通的。
    每一个区设置相应的权限域名服务器,用来保存该区的 所有主机域名ip地址 的映射。
    DNS服务器的管辖范围不是以域为单位,而是以区为单位。
    小于等于域。
    在这里插入图片描述

  • 树状结构中的DNS域名服务器
    以上图b为例。
    在下图中的每一个 域名服务器 都能够进行 部分域名ip地址 的解析。
    当某个DNS服务器不能进行域名到ip地址的转换时,它就设法找 互联网上别的域名服务器 进行解析。
    在这里插入图片描述

  • 根据 域名服务器所起的作用 ,将域名服务器分为四类
    1、根域名服务器
    最高层次的域名服务器,所有的根域名服务器知道所有的 顶级域名服务器的域名和ip地址
    不管是哪个本地域名服务器,若要对互联网上任何一个域名进行解析(即转换为ip地址),只要自己无法解析,就首先求助于根域名服务器。
    若所有的根域名服务器都瘫痪了,那么互联网中的DNS系统就无法工作。
    全世界有数百个地点安装了根域名服务器,但是只使用了 13个IP地址 / 域名。 (a.rootserver.net 到 m.rootserver.net)
    根域名服务器采用任播技术任播的IP分组的终点 是一组在不同地点的主机,但具有相同的IP地址。IP分组只交付给离源点最近的一台主机。如此世界上的DNS域名服务器都能就近找到一个根域名服务器来查询IP地址。
    回顾:多播(组播)、单播、任播和广播
    2、顶级域名服务器(TLD服务器)
    这些域名服务器负责管理 在该顶级域名服务器注册的所有二级域名
    当收到DNS查询请求时,就给出相应的回答(可能是最后的结果,也可能是下一步应当找的域名服务器的IP地址)
    3、权限域名服务器
    负责一个区的域名服务器。
    当一个权限域名服务器不能给出最后的查询回答时,就会告诉发出查询请求的DNS客户,下一步应当找哪一个权限域名服务器。
    4、本地域名服务器
    本地域名服务器不属于上图所示的域名服务器层次结构。
    当一台主机发出DNS查询请求时,这个查询请求报文就发送给本地域名服务器。
    每一个互联网服务提供者ISP,或一个大学,或一个大学里的系,都可以拥有一个本地域名服务器。
    控制面板 -- 网络和Internet -- 网络和共享中心 -- 查看网络状态和任务 -- 更改适配器设置 -- Internet协议版本 4 -- 属性 就可以看见 首选DNS服务器备用DNS服务器 的IP地址。这里的DNS服务器指的是 本地域名服务器
    本地域名服务器离用户较近,一般不超过几个路由器的距离。
    当所要查询的主机也属于同一个本地ISP时,该本地域名服务器立即就能将所查询的主机名转换为它的IP地址,不再需要去询问其它的域名服务器。

  • 为了提高域名服务器的可靠性,DNS域名服务器都把数据复制到几个域名服务器来保存。主域名服务器 定期把数据复制到 辅助域名服务器 中,更改数据只能在主域名服务器中进行。
    其中一个是主域名服务器,其它是辅助域名服务器。
    当主域名服务器出现故障,辅助域名服务器可以保证DNS的查询工作不会中断。

  • 域名解析的两种方式
    迭代查询(如今常用)
    递归查询(如今少用)
    在这里插入图片描述

  • 为了提高DNS查询效率,减轻根域名服务器及各级域名服务器的负荷,减少互联网上的DNS查询报文数量,在域名服务器中广泛使用了 高速缓存
    高速缓存用来存放 最近查询过的域名以及从何处获得域名映射信息的记录
    另外由于名字到地址的绑定并不经常改变,为保持高速缓存中的内容正确,域名服务器为每项内容设置计时器并处理 超过合理时间的项
    主机 中也设置有 DNS缓存 ,维护存放 自己最近使用的域名映射关系 (注意合理时长),只有在自己的缓存中找不到名字时使用域名服务器。

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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