网络方面的误区

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

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...
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