BGP协议

该博客详细介绍了如何通过BGP协议实现全网通信。首先,在r1和r2之间建立EBGP邻居关系,然后在r2、r3和r4之间配置IBGP邻居,确保使用环回接口并修改源地址。通过这些步骤,所有设备的BGP路由表得以更新,实现了网络的互联互通。

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

要求如下:

使用BGP协议达到全网可通的目的,r2/3/4使用ospf学习路由后再用IBGP建邻居

在这里插入图片描述

总拓扑图:

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r1/2之间EBGP建邻:

[r1]bgp 1
[r1-bgp]router-id 1.1.1.1
[r1-bgp]peer 12.1.1.2 as-number 2
[r1-bgp]peer 3.3.3.3 connect-interface LoopBack 0

r2/3/4之间IBGP建邻:

[r2]bgp 2
[r2-bgp]peer 3.3.3.3 as-number 2
[r2-bgp]peer 3.3.3.3 connect-interface LoopBack 0注意:若使用环回接口建立BGP的邻居关系;必须将源地址也修改为环回接口**

达到全网可通:

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各设备BGP路由表:

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基于html+python+Apriori 算法、SVD(奇异值分解)的电影推荐算法+源码+项目文档+算法解析+数据集,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用,详情见md文档 电影推荐算法:Apriori 算法、SVD(奇异值分解)推荐算法 电影、用户可视化 电影、用户管理 数据统计 SVD 推荐 根据电影打分进行推荐 使用 svd 模型计算用户对未评分的电影打分,返回前 n 个打分最高的电影作为推荐结果 n = 30 for now 使用相似电影进行推荐 根据用户最喜欢的前 K 部电影,分别计算这 K 部电影的相似电影 n 部,返回 K*n 部电影进行推荐 K = 10 and n = 5 for now 根据相似用户进行推荐 获取相似用户 K 个,分别取这 K 个用户的最喜爱电影 n 部,返回 K*n 部电影进行推荐 K = 10 and n = 5 for now Redis 使用 Redis 做页面访问次数统计 缓存相似电影 在使用相似电影推荐的方式时,每次请求大概需要 6.6s(需要遍历计算与所有电影的相似度)。 将相似电影存储至 redis 中(仅存储 movie_id,拿到 movie_id 后还是从 mysql 中获取电影详细信息), 时间缩短至:93ms。 十部电影,每部存 top 5 similar movie 登录了 1-6 user并使用了推荐系统,redis 中新增了 50 部电影的 similar movie,也就是说,系统只为 6 为用户计算了共 60 部电影的相似度,其中就有10 部重复电影。 热点电影重复度还是比较高的
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