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最新推荐文章于 2024-10-14 14:53:18 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/liuqianduxin/article/details/95079083
本文详细解析了子网内及跨子网通信流程，包括如何判断两台机器是否在同一子网，同一子网内的ARP广播通信，以及跨子网通过默认网关转发请求的过程。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1、是否同一网段看子网掩码 网络IP网段划分
一台机器发出请求到目标机器， 先看目标和本机器是否同一子网，是正通过网卡发送ARP广播包，子网内的机器检测目录IP是否自己，是回复，否则丢弃；如果不是同一子网，则发给默认网关，默认网关检测本地IP和目标IP是同一网段则转发该请求，不是丢弃；

PyTorch深度学习实战（11）——卷积神经网络
盼小辉丶的博客
08-14 1万+
卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 是一种广泛应用的深度学习模型。通过参数共享、局部感知和空间结构等优势，能够更好地处理图像数据，并在图像识别、目标检测和图像生成等任务中展现出强大的能力。在本节中，介绍了卷积的计算方法以及卷积神经网络的基本组件，并使用 PyTorch 构建了卷积神经网络以深入了解其工作原理。
计算机网络实训报告：宿舍校园网网络设计
m0_64198455的博客
12-25 5196
使用Cisco Packet Tracer,运用局域网组建、交换机和路由器配置等技术实现校园网网络的设计和搭建。1.项目介绍本项目主要进行校园网搭建，分为三个区域：宿舍区、教学区、实训区。考虑到网络自身的需求受多方面因素影响：①网络的课伸缩性②现有网络所支持的业务③网络的管理④网络冗余及灾难恢复和网络安全⑤网络的约束都是基础的网络需求。只有在基础的网络搭建完成后，才能对后期的网络进行相应的网络建设。
计算机网络
qq_54725031的博客
11-10 3373
一、计算机网络的产生与发展 1.计算机的发展 面向终端的计算机网络 计算机网络的诞生 标准、开放的计算机网络阶段 高速、智能的计算机网络阶段 ARPANET是计算机网络技术发展的一个重要里程碑，它对计算机网络技术的主要贡献表现在以下几个方面： 1）完成了对计算机网络的定义、分类与子课题研究内容的描述； 2）提出了资源子网、通信子网两级网络结构的概念； 3）研究了报文分组交换的数据交换方法； 4）采用了层次结构的网络体系结构模型 5）促进了TCP/IP协议的发展； 6）为Internet的形成与发展奠定了基础
计算机三级网络技术知识点全面总结
ME1010的博客
10-14 7025
计算机三级网络技术知识点完全总结，帮助你轻松过考
网络常用命令——telnet命令的使用
热门推荐
weixin_48566352的博客
09-21 12万+
在日常的工作和网络调试中，经常需要探测当前主机是否能够连接另外一台主机的相关端口，这时候我们就可以使用telnet命令来进行测试连接是否畅通，这篇文章在此基础上，补充说明了telnet的其他作用来帮助我们解决更多的问题。Telnet 作为一种历史悠久的远程登录协议，由于它明文传输安全性差的原因，逐渐被更安全的SSH协议所代替，但是又由于它的简单易用并且几乎所有的操作系统、网络设备和嵌入式系统都支持Telnet的使用，使它依然是现在最常用的网络检测命令之一。
软件园区网络设计之网络详细设计
艺博东的博客
08-12 8564
公司 A 搭建网络的时候，使用如上图的拓扑，很多公司部署网络的时候也是使用三层网络模型来设计的；三层网络模型一般需要配置那些协议呢？可运行DHCP 协议，可达到为 PC 主机动态分配 IP 地址；OSPF 开放式最短路径优先路由协议，这样可打通底层网络；配置 IS-IS 协议，它可以达到网络的快速收敛
PINN内嵌物理知识神经网络入门及文献总结
山里娃的博客
09-03 7万+
内嵌物理知识深度学习方法(PINN)已经成功用于解决各类科学计算问题，其本质是将物理先验知识嵌入神经网络训练中，将一个求解PDE的问题转化为一个优化问题。这篇博客主要记录PINN相关论文
卷积神经网络的研究现状,卷积神经网络最新进展
m0_54846070的博客
08-06 3184
卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现AI爱发猫。[1] 它包括卷积层(alternatingconvolutionallayer)和池层(poolinglayer)。卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。...
RBF神经网络自适应控制MATLAB仿真
09-07
RBF神经网络自适应控制MATLAB仿真是一个深入探讨如何使用径向基函数（Radial Basis Function, RBF）神经网络进行系统控制的专题。在MATLAB环境下，这种技术能够实现对复杂非线性系统的高效控制。以下是关于RBF神经...
网络攻防原理与技术第3版课后习题参考答案
06-22
网络攻防原理与技术的知识点总结 本文总结了《网络攻防原理与技术（第 3 版）》课后习题参考答案中的重要知识点，涵盖网络安全、攻防技术、安全服务、身份鉴别、访问控制、加密、数字签名、安全机制等方面。 一、...
《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码.zip
05-21
《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码: 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 第4章 神经网络...
PyTorch深度学习实战（1）——神经网络与模型训练过程详解
盼小辉丶的博客
05-28 8万+
在本节中，我们将了解传统机器学习与人工神经网络间的差异，并了解如何在实现前向传播之前连接网络的各个层，以计算与网络当前权重对应的损失值；实现反向传播以优化权重达到最小化损失值的目标。并将实现网络的所有关键组成——前向传播、激活函数、损失函数、链式法则和梯度下降，从零开始构建并训练了一个简单的神经网络。
聆思duomotai-ap sdk适配dooiRobot
08-12
在聆思duomotai_ap sdk中加入对dooiRobot的支持。
### 中文大模型基准测评2025年上半年报告总结
08-12
内容概要：《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布，详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准，对45个国内外代表性大模型进行了六大任务（数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制）的综合测评。结果显示，海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出，而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外，报告还分析了模型性价比、效能区间分布，并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看，国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平，但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群：对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标：①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势；②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异；③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明：报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析，确保评估的科学性和公正性。此外，SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准，涵盖多模态、文本、推理等多个领域，为业界提供全面的测评服务。
IB Specification Vol 2-Release-2.0-Final-2025-07-31 - 1
08-12
IB Specification Vol 2-Release-2.0-Final-2025-07-31 - 1
基于SpringBoot的校园设备维护报修系统.docx
最新发布
08-12
基于SpringBoot的校园设备维护报修系统
Qt步进电机上位机程序源代码详解：跨平台控制，支持串口、TCPUDP网络，继承与多态设计
08-12
内容概要：本文介绍了基于Qt库的步进电机上位机控制程序，该程序使用C/C++语言编写，支持串口、TCP和UDP三种通信端口，具备跨平台特性。程序不仅实现了步进电机的基本控制功能（如地址设置、速度设置、正反向控制），还提供了调试显示窗口、超时提醒、配置自动保存等功能。此外，程序通过类的继承与派生方式实现了多态功能，增强了移植性和灵活性。文中详细描述了开发环境、使用方法及各子功能模块的具体实现。 适合人群：从事嵌入式系统开发、自动化控制领域的工程师和技术人员，尤其是对Qt库有一定了解的开发者。 使用场景及目标：适用于需要对步进电机进行远程控制的应用场景，如工业自动化、机器人控制等领域。主要目标是提高步进电机控制的精度和效率，同时简化开发和调试过程。 其他说明：程序附带详细的注释、设计文档和使用说明，便于用户理解和二次开发。建议将源码放置于纯英文路径下进行编译和运行。
TensorFlow实现DBN网络教程
在TensorFlow框架下实现深度信念网络（DBN）的源码分析是一个复杂的主题，它涉及深度学习、神经网络以及TensorFlow框架的使用。以下是关于在TensorFlow框架下实现DBN网络的详细知识点。 首先，让我们简要介绍深度...
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