漫话计算机主机网关的概念和作用

两个不同网段的局域网如何互通_不同网段之间如何通信? 计算机之前是如何实现互相通信的呢?正文首先,计算机之间通信人为设定一个准则,这个准则是什么呢?如果两台计算机在一个相同网段,不需要辅助设备(网关)的帮助,可以直接通信。如果两台计算机在不同网段,一定需要辅助设备(网关)的接力帮助,实现间接通信。上文一下子出现很多陌生名词,需要解释:相同网段计算机A如果想和计算机B通信,用自己的网络掩码的二进制长度,遮掩自己的IP地址,IP地址被遮住的数字即为自己的... 阅读详情
确实很有意思的文章,看了之后对几个常混淆的概念有了点新的认识,特转来共享之,不过文章比较老了。

  假设你的名字叫小不点,你住在一个大院子里,你的邻居有很多小伙伴,在门口传达室还有个看大门的李大爷,李大爷就是你的网关。当你想跟院子里的某个小伙伴玩,只要你在院子里大喊一声他的名字,他听到了就会回应你,并且跑出来跟你玩。

  但是你不被允许走出大门,你想与外界发生的一切联系,都必须由门口的李大爷(网关)用电话帮助你联系。假如你想找你的同学小明聊天,小明家住在很远的另外一个院子里,他家的院子里也有一个看门的王大爷(小明的网关)。但是你不知道小明家的电话号码,不过你的班主任老师有一份你们班全体同学的名单和电话号码对照表,你的老师就是你的DNS服务器。于是你在家里拨通了门口李大爷的电话,有了下面的对话:

  小不点:李大爷,我想找班主任查一下小明的电话号码行吗?

  李大爷:好,你等着。(接着李大爷给你的班主任挂了一个电话,问清楚了小明的电话)问到了,他家的号码是211.99.99.99

  小不点:太好了!李大爷,我想找小明,你再帮我联系一下小明吧。

  李大爷:没问题。(接着李大爷向电话局发出了请求接通小明家电话的请求,最后一关当然是被转接到了小明家那个院子的王大爷那里,然后王大爷把电话给转到小明家)

  就这样你和小明取得了联系。

  至于DHCP服务器嘛,可以这样比喻:

  你家院子里的居民越来越多了,传达室李大爷那里的电话交换机已经不能满足这么多居民的需求了,所以只好采用了一种新技术叫做DHCP,居民们开机的时候随机得到一个电话号码,每一次得到的号码都可能会不同。

  你家门口的李大爷:就是你的网关

  你的班主任:就是你的DNS服务器

  传达室的电话交换机:就是你的DHCP服务器
 同上,李大爷和王大爷之间的对话就叫做路由。

  另:如果还有个小朋友叫做小暗,他住的院子看门的是孙大爷,因为小暗的院子刚盖好,孙大爷刚来不久,他没有李大爷和王大爷办公室的电话(李大爷和王大爷当然也没有他的电话),这时会有两种情况:

  1、居委会的赵大妈告诉了孙大爷关于李、王两位大爷的电话(同时赵大妈也告诉了李、王关于孙的电话),这就叫静态设定路由

  2、赵大妈病了,孙大爷自己到处打电话,见人就说:“我是小暗他们院子管电话的”,结果被李、王二位听到了,就记在了他们的通讯录上,然后李、王就给孙大爷回了个电话说:“我是小明(小不点)他们院子管电话的”,这就叫动态设定路由

  然后有一天小不点要找小暗,结果自然是小不点给李大爷打电话说:“大爷,我找小暗”(这里省略了李大爷去查小暗电话的过程,假设他知道小暗的电话),李大爷一找通讯录:“哦,小暗的院子的电话是孙大爷管着的,要找小暗自然先要通知孙大爷,我可以通知王大爷让他去找孙大爷,也可以自己直接找孙,那当然是自己直接找孙方便了”,于是李大爷给孙大爷打了电话,然后孙大爷又把电话转到了小暗家。

  这里李大爷的通讯录叫做路由表。

  李大爷选择是自己直接找孙大爷还是让王大爷帮忙转接叫做路由选择。

  李大爷之所以选择直接找孙大爷是有依据的,因为他直接找孙大爷就能一步到位,如果要王大爷转接就需要两步才能完成,这里的“步”叫做“跳数”,李大爷的选择遵循的是最少步骤(跳数)原则(如果他不遵守这个原则,小不点可能就会多等些时间才能找到小暗,最终结果可能导致李大爷因工作不力被炒鱿鱼,这叫做“延时太长,选路原则不合理,换了一个路由器”)

  当然,事情总是变化的,小不点和小明吵架了,这些天小不点老是给小暗打电话,小明心里想:“操,他是不是在说我坏话啊?”于是小明决定偷听小不点和小暗的通话,但是他又不能出院子,怎么办呢?小明做了这样一个决定:
首先他告诉自己院里管电话的王大爷说:“你给李大爷打个电话说小暗搬到咱们院子了,以后凡是打给他的电话我来接”,王大爷没反映过来(毕竟年纪大了啊!)就给李大爷打了电话,说:“现在我来管理小暗的电话了,孙已经不管了”,结果李大爷就把他的通讯录改了,这叫做路由欺骗。

  以后小不点再找小暗,李大爷就转给王大爷了(其实应该转给孙大爷的),王大爷收到了这个电话就转给了小明(因为他之前已经和小明说好了),小明收到这个电话就假装小暗和小不点通信。因为小明作贼心虚,害怕明天小不点和小暗见面后当面问他,于是通信断了之后,又自己以小不点的名义给小暗通了个电话复述了一遍刚才的话,有这就叫数据窃听。

  再后来,小不点还是不断的和小暗联系,而零落了小明,小明心里嘀咕啊:“我不能总是这样以小暗的身份和小不点通话啊,外一有一天露馅了怎么办!”于是他想了一个更阴险的招数:“干脆我也不偷听你们的电话了,你小不点不是不给我打电话吗!那我让你也给小暗打不了,哼哼!”,他怎么做的呢?我们来看:

  他联系了一批狐朋狗友,和他们串通好,每天固定一个时间大家一起给小暗院子传达室打电话,内容什么都有,只要传达室的孙爷爷接电话,就会听到“打雷啦,下雨收衣服啊!”、“人是人他妈生的,妖是妖他妈生的”、“你妈贵姓”等等,听的脑袋都大了,不听又不行,电话不停的响啊!终于有一天,孙爷爷忍不住了,大喊一声:“我受不了拉!!!!”,于是上吊自杀了!

  这就是最简单的DDOS攻击,孙爷爷心理承受能力弱的现象叫做“数据报处理模块有BUG”,孙爷爷的自杀叫做“路由器瘫痪”。如果是我,就会微笑着和他们拉家常,例如告诉他们“我早就听了天气预报,衣服10分钟前已经收好了”或者“那你妈是人还是妖”或者“和你奶奶一个姓”等等,我这种健全的心理叫做“健壮的数据报处理,能够抵御任何攻击”

  孙爷爷瘫了之后,小不点终于不再给小暗打电话了,因为无论他怎么打对方都是忙音,这种现象叫做“拒绝服务”,所以小明的做法还有一个名字叫做“拒绝服务攻击”。

  小明终于安静了几天,...

  几天后,小明的院子来了一个美丽的女孩,名字叫做小丽,小明很喜欢她(小小年纪玩什么早恋!)可是小丽有个很帅的男朋友,小明干瞪眼没办法。当然这里还是要遵循上面的原则:小丽是不能出院子的。那个男的想泡小丽自然只能打电话,于是小明又蠢蠢欲动了:

  还记得王爷爷是院子的电话总管吗?他之所以能管理电话是因为他有一个通讯录,因为同一个院子可能有2个孩子都叫小明,靠名字无法区分,所以通讯录上每一行只有两项:
 门牌 电话

  一号门 1234567 (这个是小明的)

  二号门 7654321 (这个是小丽的)

......

  王爷爷记性不好,但这总不会错了吧(同一个院子不会有2个“二号门”吧)?每次打电话人家都要说出要找的电话号码,然后通过通讯录去院子里面敲门,比如人家说我找“1234567”,于是王爷爷一比较,哦,是一号门的,他就去敲一号门“听电话”,如果是找“7654321”,那他就找二号门“听电话”。

  这里的电话号码就是传说中的“IP地址”

  这里的门牌号就是传说中的网卡的’MAC‘地址(每一块网卡的MAC地址都是不一样的,这是网卡的制造商写死在网卡的芯片中的)

  小明心里想“奶奶的,老子泡不到你也别想泡”,于是他打起了王爷爷通讯录的主意,经过细心的观察,周密的准备,他终于发现王爷爷有尿频的毛病(毕竟是老人啊...),终于在一个月黑风高的白天,王爷爷去上厕所了,小明偷偷的摸进传达室,小心翼翼的改了王爷爷的通讯录......

  过了几天,小丽的男朋友又给小丽打来了电话,对方报的电话是“7654321”,王爷爷一看通讯录,靠:

  门牌 电话

  一号门 1234567 (这个是小明的)

  一号门 7654321 (注意:这个原来是小丽的,但是被小明改了)

  ......

  王爷爷不知道改了啊,于是就去找一号门的小明了,小明心里这个美啊,他以小丽父亲的口吻严厉的教训了那个男的和小丽之间不正当的男女关系,结果那个男的恭恭敬敬的挂了电话。当然小丽并不知道整个事情的发生...
  这里小明的行为叫做“ARP欺骗”(因为在实际的网络上是通过发送ARP数据包来实现的,所以叫做“ARP欺骗”),王爷爷的通讯录叫做“ARP表”

  这里要注意:王爷爷现在有两个通讯录了,一个是记录每个院子传达室电话的本本,叫做“路由表”,一个是现在说的记录院子里面详细信息的本本,叫做“ARP表”。

  有句命言是“人们总是在追求完美的,尽管永远也做不到”(请记住这句话,因为这是一个大名人--也就是我,说的)

  王爷爷的制度中有一条是这么写的“每个月要重新检查一下门牌号和电话的对应本(也就是ARP表)”,这个动作叫做“刷新ARP表”,每个月的时间限制叫做“刷新ARP表的周期”。这样小明为了让那个男的永远不能找到小丽,之后每个月都要偷偷改一次那个通讯录,不过这样也是不得不做的事啊!

  补充一点,小明是很聪明的,如果通讯录(ARP表)被改成了这样:

  门牌(MAC) 电话(IP)

  一号门 1234567 (这个是小明的)
  
  二号门 1234567 (注意:这个被小明改了,但是他一时头晕改错了)

......

  就会是计算机就会弹出一个对话框提示“出现重复的IP地址”,最终会导致王爷爷不知所措,于是通知一号门和二号门,你们的电话重复了。这样小丽就知道有人在破坏她的好事,这个现象叫做“骗局被揭穿了”

  小不点知道了小明偷听他和小暗的电话,于是就和小暗约定好了密码。小不点在家里把要说的加密了之后告诉小暗。土豆-〉星期三,地瓜-〉请客,笨蛋-〉小不点家。于是小不点告诉小暗:土豆笨蛋地瓜。小明听了???不懂。。。。郁闷了。。。这是加密。

  除此之外,小丽也知道了小明改他家的电话号码了。于是王爷爷就登门一个一个把电话和门牌号记下来。并且藏起来不允许外人修改,只能自己有钥匙(密码)。这是ip地址和MAC地址绑定。当有人改了电话号码的时候,就得找王爷爷改。麻烦是麻烦了,但是安全了。不过小明偷偷的把王爷爷的钥匙偷配了一把(盗窃密码成功),于是他还可以修改。这样么,就这样了。  
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

深入浅出_Mesh网络

网络间的通信原理 假设你的名字叫小不点,你住在一个大院子里,你的邻居有很多小伙伴,在门口传达室还有个看大门的李大爷,李大爷就是你的网关。当你想跟院子里的某个小伙伴玩,只要你在院子里大喊一声他的名字,他听到了就会回应你,并且跑出来跟你玩。 但是你不被允许走出大门,你想与外界发生的一切联系,都必须由门口的李大爷(网关)用电话帮助你联系。假如你想找你的同学小明聊天,小明家住在很远的另外一个院子...

通然物联官方账号 2534

visio安装包

Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表,创建专业级图表以简化复杂的信息。

通过网关实现内外网互通

最后我们在命令指示符输入 route print -4 查看我们永久路由设置成功没。比如之前IPV4 网关是192.168.0.1 就设置192.168.0.1。永久路由设置:内网访问的网址 mask 内网子网掩码 外网网关。这是通过网线是内网 再加一个WIFI网卡连接外网的前提下实现。建议外网和内网别在一个网段上 比如外网是172.16.1.80。随后在IPV4这里 把网关加入进去。首先需要用管理员身份进入命令提示符。确定保存后 再打开看看是否还在。那么内网就可以设置成。

m0_53531989的博客 3756

网络通信入门

网络通信入门 文章目录网络通信入门前言一、网络通信常见概念二、网络通信实例总结 前言 网络通信就是解决不同的程序,不同的计算机之间进行数据的交换问题,在一定协议下实现两台计算机的通信。常见的结构有C/S和B/S结构,C/S是客户端服务器架构,B/S是浏览器服务器架构。 一、网络通信常见概念 IP地址 指的是互联网的协议地址,给网络中每一台计算机设备做唯一编号使用,分为IPV4和IPV6两种协议。 IPV4协议:由32二位二进制数组成,通常被分为四个字节以10进制数字,既a.b.c.d形式,其中a.b.c.d

Xue95111的博客 519

网关的作用(两个内网主机通信原理)

网关是一种充当转换重任的计算机系统或设备。在使用不同的通信协议、数据格式或语言,甚至体系结构完全不同的两种系统之间,网关是一个翻译器。与网桥只是简单地传达信息不同,网关对收到的信息要重新打包,以适应目的系统的需求。同时,网关也可以提供过滤和安全功能。大多数网关运行在OSI 7层协议的顶层--应用层。 大家都知道,从一个房间走到另一个房间,必然要经过一扇门。同样,从一个网络向另一个网...

weixin_30555515的博客 394

数据包跨网寻址转发过程

给你举一个例子,详细说一下数据包的转发流程,环境是三层交换机有两个网段,10.0.0.1/24和192.168.0.1/24,pc1是10段的,pc2是192段的。pc1要与pc2通信。过程如下 1.pc1将要与pc2通信,首先根据网卡的ip地址与掩码算出pc2是否与pc1是同网段,如果是同网段直接二层转发,如果不是将跨网段转发 2.pc1算出pc2和自己不是同网段,所以要将数据包发送到网关由

程序狗的成长之路 3451

俩台PC之间不同网段互为网关互通

这样,尽管从逻辑网络的角度来看,两台PC位于不同的网段,但由于它们互为对方的默认网关,它们可以像在同一个网络中那样进行通信。此外,这种配置在实际生产环境中很少见。

全国重点咸鱼的博客 2453

图解通信原理与案例分析-4:“烽火连三月“看烽火通信背后的通信原理

引言: 杜甫《春望》 国破山河在,城春草木深。 感时花溅泪,恨别鸟惊心。 烽火连三月,家书抵万金。 白头搔更短,浑欲不胜簪。 简单的几句诗歌,透析了在古代,人与人之间远距离通信的需求和相应的通信方式以及古人远程通信的困难。 这里提及了两种通信: 一种是烽火通信,这是一种发生在古代战争时期的军用通信方式。 一种是书信通信,这是一种军民两用的通信方式。 本文主要讨论“烽火通信”这种通信背后的通信原理。 目录: 1. 什么是通信 广义的通信定义:是信源与信宿指之间通过某种媒介进行信..

文火冰糖(王文兵)的博客 7782

网关(Gateway)详解

见:https://baike.baidu.com/item/%E7%BD%91%E5%85%B3/98992?fr=aladdin及其它。 网关(Gateway)又称网间连接器、协议转换器。网关在网络层以上实现网络互连,是最复杂的网络互连设备,仅用于两个高层协议不同的网络互连。网关既可以用于广域网互连,也可以用于局域网互连。 网关是一种充当转换重任的计算机系统或设备。使用在不同的通...

愿我如星君如月 ... 夜夜流光相皎洁 ... 6万+

通俗讲网络通讯之网关

原文链接 PS:总结语句用红色标出,看红色字体即可。 1 什么是网关?   网关英文名称为Gateway,又称网间连接器、协议转换器。网关在网络层以上实现网络互连,是最复杂的网络互连设备,仅用于两个高层协议不同的网络互连。   网关既可以用于广域网互连,也可以用于局域网互连。 网关是一种充当转换重任的计算机系统或设备。使用在不同的通信协议、数据格式或语言,甚至体系结构完全不同的两种系统之间,网关是一个翻译器,与网桥只是简单地传达信息不同,网关对收到的信息要重新打包,以适应目的系统的需求。   通俗点形容

xuhao0258的博客 1337
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