网络方面的误区

最新推荐文章于 2025-05-10 20:29:12 发布
原创 最新推荐文章于 2025-05-10 20:29:12 发布 · 207 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文澄清了子网掩码的概念误区，并指出它并非实现互联网IP地址分配的关键。真正使多个设备通过单一公网IP连接到互联网的技术是NAT（网络地址转换）。文章强调了NAT技术在共享有限公网IP资源方面的重要性。

其实在此之前 不了解网络是怎么弄的 子网掩码是什么 概况了很久认为子网掩码是一种可以要你电脑直接上网解决internet 分配ip的一种方式 其实并不是 不全面

子网掩码只是对于如何分配现有资源的一个合理调用的一个方法 并不是解决问题的关键方式 真正解决问题是nat技术  真正做到了 一个外网可以要很多人一起上网的关键

网络新兴技术
戴子雯的博客
10-14 1337
近年来，伴随着云计算、大数据、物联网、移动互联网等新兴技术的兴起，我国 IT基础设施发生了巨大变化。
企业在网络营销推广中的误区.docx
06-24
尤其在人力资源方面，网络营销工作繁多且复杂，通常需要一个专业团队来执行不同任务。期望一两个员工能够全面负责所有的网络营销工作是不现实的。 误区四：有个网站就是营销 企业建立网站确实是网络营销的重要组成...
网络安全正确错误行为 网络安全的误区不包括
Hacker_LaoYi的博客
02-20 959
网络安全需要长期战略规划，更需要包括安全人员在内的每个人的共同努力，尤其是高层管理者，并最终落实到真正的安全能力上。给小伙伴们的意见是想清楚，自学网络安全没有捷径，相比而言系统的网络安全是最节省成本的方式，因为能够帮你节省大量的时间和精力成本。坚持住，既然已经走到这条路上，虽然前途看似困难重重，只要咬牙坚持，最终会收到你想要的效果。黑客工具&SRC技术文档&PDF书籍&web安全等（可分享）网络安全产业就像一个江湖，各色人等聚集。
关于网络安全渗透测试的常见误区
2401_84434570的博客
08-05 645
在网络安全事件调查中，组织可以通过渗透测试以深入了解攻击的性质，并全面掌握该事件是如何发生的，采用的技术的是什么，以及攻击的动机是什么？为了实现常态化、持续性的安全能力测试，许多企业开始大量使用自动化技术驱动的安全测试方法，但需要指出的是：目前的自动化测试模式大多属于安全扫描，而非真正的渗透攻击测试。渗透测试侧重于模拟攻击者的行为，在服务完成后，测试人员需要生成一份详细报告，说明测试过程中是如何破坏安全性以达到先前商定的目标（例如破坏工资系统），并提供相应的威胁缓解方案。
自学编程的 6 个致命误区
热门推荐
沉默王二
04-24 6万+
嗨，小伙伴们大家好，我是沉默王二。本篇文章来和大家聊聊自学编程中的一些误区——这是我在 B 站上看了羊哥的一期视频后有感而发的文章。因为确实有很多读者也曾私信问过我这些方面的问题，很有代表性，所以我就结合自己的亲身体会来谈一谈，希望对小伙伴们有所启发。 01、追求时髦 所谓基础不牢，地动山摇啊。可很多小伙伴压根就没注意过这个问题，市面上出什么新鲜的技术就想去尝试，结果把自己学的乱七八糟，心灰意冷...
关于云计算的 7 大误区
SonderCloud_的博客
12-14 560
如果出于任何原因跳过更新，则可能会使您的系统容易受到勒索软件和恶意软件等攻击，从而造成无法弥补的损害。可扩展性是云计算最好的部分，因此您对某些资源的使用决定了您必须支付的金额。有多种方法可以优化您的云计算系统，使其符合您的预算并满足您的所有需求。然而，虽然框架是安全的，但用户需要采取其他措施来确保他们的数据库不易受到攻击。一直以来，有几个关于云计算的误区四处传播，散布恐惧和不必要的不信任。这可能是一个复杂的过程，但大多数高效的云托管提供商几乎可以在不停机的情况下传输您的整个数据库。
如何学习网络安全
m0_68489386的博客
03-22 8630
一、网络安全学习的误区 1.不要试图以编程为基础去学习网络安全 不要以编程为基础再开始学习网络安全，一般来说，学习编程不但学习周期长，且过渡到网络安全用到编程的用到的编程的关键点不多。一般人如果想要把编程学好再开始学习网络安全往往需要花费很长时间，容易半途而废。建议在学习网络安全的过程中，哪里不会补哪里，这样更有目的性且耗时更少。学习编程能决定你能在网络安全这条路上到底能走多远，所以推荐大家自学一些基础编程的知识 2.不要刚开始就深度学习网络安全 学习讲究这方法，需要一步一步的来，由浅至深，慢慢的加
如何正确认识网络工程师
行动、坚持。
04-16 2903
转载自 一、正确认识网络工程师 网络工程，是大学的一门专业，而网络工程师，则是一个职业。只要是从事IT行业的都称为网络工程师。目前，网络工程师是一个紧缺的行业，其具有就业门槛较低，薪水待遇较高的特点，所以，很多人都通过各种渠道培训，希望入行。但是，网络工程师这门职业，为什么会紧缺？它存在着以下几个特点: 1、课程多，方向多，且显得比阿较杂乱 网络工程师就业有3大模块，6大方向。3大模块，就是国...
移动游戏开发：弱网络环境优化全攻略
本博客聚焦游戏开发技巧、创业实战心得及大学热门课程干货。这里既有技术深度，也有思维广度，无论你是开发者、创业者还是高校学子，都能在这里找到适合自己的成长之路！
05-10 1592
移动游戏在弱网络环境下的优化是提升用户体验的关键。本文提供了全面的优化攻略，涵盖设计理念、技术优化、场景优化、工具监控、用户体验、常见问题及解决方案等多个方面。设计上强调容错、数据最小化、本地预测、断线可恢复和渐进式降级。技术优化包括网络协议与数据包优化、客户端本地预测与平滑、网络异常容错、数据同步与带宽控制、断线与重连机制、网络质量监控与提示等。针对不同游戏类型（如实时对战、MMO、休闲游戏）提供了具体的优化策略。此外，还介绍了实用工具、监控方法、用户体验优化、常见问题解决方案及进阶优化技巧。通过系统性优
揭秘网络安全的5个认识误区
FeelTouch Labs
07-25 1392
我的智能创意，请支持一下！
网络安全（黑客技术）学习误区—学过编程就是黑客？
2401_85026883的博客
09-29 1281
黑客，相信经常接触电脑的朋友们对这个词都不陌生，各类影视视频中黑客总是身处暗处，运筹帷幄，正是这种神秘感让我走向学习编程的道路，也正是如此让我明白黑客远没有我想象中那么“帅气”。
工业控制网络安全系列之一 工业控制系统网络安全防护的九大误区.pdf
09-20
工业控制系统网络安全防护的九大误区揭示了当前工业控制网络在安全防范方面存在的一些普遍性问题。随着信息化和自动化的发展，工业控制系统（ICS）逐渐融入互联网，这使得它们面临着前所未有的网络安全挑战。 误区...
广西网络营销不为人知的六大误区.doc
06-27
实际上，成功的网络营销应该是品牌策划、广告设计、网络技术、销售管理和市场营销等多方面的综合运用。只有通过完整周详的策划，并结合准确有效的实施，才能实现理想的营销效果。 三、混淆网络营销与网络推广的误区...
中小企业网络升级改造的误区与对策探讨.docx
04-16
中小企业网络升级改造的误区与对策探讨 随着网络技术的飞速发展，中小企业的网络环境面临着各种新的挑战和需求，这使得对旧有网络的升级改造成为企业发展的必然选择。然而，在进行网络升级改造的过程中，中小企业...
通信与网络中的短波通信的6大误区
10-21
短波通信很多朋友对此都存在各种各样的不了解，很多人也对短波通信有一些误解，贝亚特科技公司在此整理出六大误区，希望能让更多的人了解到短波通信这一方面的技术。 　误区一：大天线，难架设 　短波天线确实有很...
【嵌入式AIoT】系统架构与轻量化模型部署：面向智能家居与工业监测的边缘智能终端实战设计
12-21
内容概要：本文系统介绍了嵌入式AIoT应用场景的实战方法与实践路径，涵盖从场景选择、系统架构设计到AI模型部署、通信与数据管理的全流程。重点阐述了嵌入式系统与人工智能、物联网技术的融合，强调在资源受限环境下实现感知、分析与决策一体化的智能终端系统。文章详细解析了感知层、边缘计算层和云端服务层的协同机制，突出边缘侧数据处理与轻量化AI模型优化的重要性，并倡导以实际需求为导向，避免“为AI而AI”的设计误区。同时，强调系统稳定性、远程维护和长期运行能力的建设。; 适合人群：具备嵌入式系统基础、物联网或AI相关背景，有一定开发经验的工程师或工作1-3年的技术研发人员；适用于希望深入理解AIoT系统集成与实战落地的学习者。; 使用场景及目标：①智能家居、工业监测、智慧农业等分布式智能系统开发；②在算力、功耗受限的嵌入式设备上实现AI推理与边缘智能；③构建高效、可靠、可维护的端云协同AIoT系统。; 阅读建议：建议结合实际硬件平台进行项目化学习，边学边练，重点关注系统架构设计、模型优化与通信协议选型，注重整体系统思维的培养，而非仅关注单一技术点。
基于Python 的UART 文件传输工具
最新发布
12-21
基于Python 的UART 文件传输工具，基于Pyside6的GUI界面
C# 基于 Onnx 与 P2PNet 的人群检测与计数系统源码实现
12-21
基于C#编程语言与Onnx运行时环境，本文档详细阐述了一种利用P2PNet架构实现人群密度估计与个体计数的技术方案。该方案通过解析预训练模型，实现了对图像或视频流中人群分布的精准检测，并提供了可靠的计数功能。核心内容包括模型加载与推理流程的完整实现、数据处理管道的构建以及性能优化策略的探讨。本文旨在为相关领域的开发人员提供一个清晰、可复现的参考实现，着重于工程实践的严谨性与代码模块的可用性。所有实现代码均经过结构化组织与详细注释，以确保其易于理解与集成。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
Theoretical Machine Learning Notes (Princeton COS511)
12-21
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结（summarization） 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签，可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
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
实付元
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