【Linux】网络--传输层--TCP协议基础 TCP协议的底层细节，三次握手四次挥手机制

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【网络】DNS，域名解析系统 现在已经不使用了（虽然仍然有效），因为网站太多了，域名和 IP 地址都有很多，靠文件来维护，就很不方便。一旦有数据变更，就需要约定以某个服务器的数据为基准，一旦有变更，就修改这个基准服务器的数据，其他服务器从基准的服务器同步数据，基准服务器称为“某个地区的 DNS 镜像可能会很出现故障（qq/wx 能上，但是网页打不开），这就是 DNS 挂了，换个其他的 DNS 服务器就可以了。域名和 IP 地址，存在着对应关系，一般是一个域名对应一个或者多个 IP，也可能是多个域名对应一个 IP。

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YOLOv12环境配置，手把手教你使用YOLOv12训练自己的数据集和推理(附YOLOv12网络结构图)，全文最详细教程 YOLO 系统尊嘟太卷了吧，YOLOv11 还没完明白，YOLOv12 就重磅来袭，YOLOv12 是由纽约州立大学联合中科院在 2025年2月19 日发布，从 YOLOv12 论文题目我们大概就知道做了那些更新 ，下图是YOLOv12 在 COCO 数据集上的性能表现引入区域注意力机制（area-attention）：通过引入十字形窗口自我注意机制，沿水平和垂直条纹计算注意力机制，纵横交错的注意机制。如下图所示，区域注意力采用最多简单的等分方法，将特征地图垂直或水平划分为 L 个区域。

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TCP协议：现代网络数据传输的守护者——十大核心机制赋能高效可靠通信 本文介绍了UDP和TCP两种传输层协议的核心特性。UDP是一种无连接、不可靠的协议，具有16位长度限制（最大64K数据），适用于简单传输场景。TCP则通过十大核心机制确保可靠传输：1）确认应答保证数据有序到达；2）超时重传处理丢包问题；3）三次握手/四次挥手管理连接；4）滑动窗口提高传输效率；5）流量控制匹配接收方处理能力；6）拥塞控制适应网络状况；7）延时应答优化吞吐量；8）捎带应答减少网络负载；9）应用层解决字节流粘包问题；10）异常处理机制保障连接可靠性。两种协议各具特点，适用于不同的网络通信需求。

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动手学深度学习 - 现代卷积神经网络 - 8.7 密集连接网络（DenseNet） DenseNet的主要特点：每一层都和之前所有层相连（通过拼接）特征重用率高，参数量较少特征传递和梯度传播都更容易缺点是内存占用较大（需要拼接所有历史特征）为了控制模型规模，DenseNet引入了过渡层，在每个密集块之间减少特征数量和尺寸。NVIDIAGoogleOpenAI等在大模型探索时，曾用DenseNet作为中间过渡结构。DenseNet思想也影响了后续很多模型设计，比如 EfficientNet 的 early concat、多分支网络等。但因为内存开销，

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VMware虚拟机无法通过IP访问windows共享，Windows无法访问，错误代码0x80070043找不到网络名 windows虚拟机两种网络模式下的共享文件测试实验

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超越平凡加速！GPUGEEK 为网络注入澎湃动力 在数字时代，网络早已成为连接世界的“神经中枢”。无论是跨国办公、跨境电商，还是在线教育、流媒体娱乐，人们对网络速度与稳定性的需求从未停止增长。然而，传统网络架构的局限性、地域隔阂带来的延迟，以及数据传输过程中的损耗，常常让用户体验大打折扣。**GPUGEEK网络加速技术**的出现，如同为全球网络铺设了一条“信息高速公路”，以创新技术突破物理边界，让数据传输如闪电般迅捷，让世界🌎真正“触手可及”。

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Docker 网络 IP 地址冲突了的解决方案 在网络通信中，由于交换机能力的限制和网线长度的物理约束，不可能将所有主机连接到同一个交换机上，并处于同一个二层网络中。因此，需要将主机拆分到多个子网中，然后通过路由器组成三层网络。在修改前，需要先停止 Docker 进程。通过上述步骤，我们成功修改了 Docker 的默认网段，并解决了 IP 地址冲突问题。会自动被删除，因此不持久。而且，这种方法不一定能解决网段冲突问题，只是让 Docker 能启动。其中前三个网段可以通过配置文件配置，第四个需要手动创建。，该文件默认不存在，需要手动创建。

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Linux运维工具：允许用户通过网络远程访问和控制另一台计算机的桌面环境的工具TigerVNC介绍 TigerVNC 是一个远程桌面解决方案，基于 VNC协议。它允许用户通过网络远程访问和控制另一台计算机的桌面环境。是开源软件，广泛用于 Linux 系统中，可以显著提高远程工作的效率和安全性。同时也支持 Windows 和 macOS 平台。可以作为服务器端软件运行在被控制的计算机上，而客户端软件则可以在不同的操作系统和设备上运行，实现跨平台的远程访问和操作。TigerVNC提供了运行3D和视频应用程序所需的性能水平，并尝试在支持的各种平台上保持一致的外观和感觉。可以应用在远程工作、系统维护、教育与培训等

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基于华为eNSP的企业网络规划设计 这篇博客是我在完成通信网综合实践课程设计后记录的内容，其中部分配置可能与项目最终结果有所不同。如发现问题，欢迎在评论区留言，积极交流讨论。此外，本篇博客适合已经掌握eNSP基础的读者阅读。需要完整项目和详细文档，评论区留言或者私聊华为eNSP的企业网络规划设计–含防火墙和无线网络区域某大型公司在XX地方设立总部，并在xx地方设有分部。两地均包含研发部、市场部和财务部等部门。现需进行网络规划与设计，以实现总部与分部之间的高效网络互联。同时，需要综合考虑数据安全需求，评估是否采用VPN、DNS等技术。

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【深度学习常用算法】九、深度Q网络（DQN）：从理论到实践的深度强化学习进阶指南 摘要：本文系统阐述深度Q网络（DQN）的核心原理、算法架构及工程实现细节。作为深度强化学习领域的经典算法，DQN通过将深度学习与Q-Learning相结合，有效解决了传统强化学习在处理高维状态空间时的难题。文中详细解析了经验回放、固定目标网络等关键技术，通过PyTorch实现完整的Atari游戏智能体，并在《Pong》游戏环境中验证算法有效性。实验结果显示，经过200万步训练，智能体得分达到18.5分，相比随机策略提升超过900%。同时提供完整代码、训练可视化及算法优化方案。

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IEEE JBHI | 郜东瑞团队探索新框架：基于Convnext和高斯时域网络的多维度特征融合用于EEG疲劳驾驶检测 近期，成都信息工程大学计算机学院智能神经信息编解码实验室的郜东瑞团队有效利用EEG信号的时-频-空特征，提出了一个名为CSF-GTNet的疲劳检测新框架。框架中设计了高斯时域网络和纯卷积空频域网络，不仅在理论上具有先进性，而且在多个疲劳数据集上展示出良好的分类性能和较强的可解释性。成都信息工程大学计算机学院郜东瑞副教授为论文的第一作者，硕士研究生李芃锐为第二作者，成都信息工程大学为第一作者单位和通讯单位。该论文发表在IEEE JOURNAL OF BIOMEDICAL AND HEALTH INFORMAT

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鄙人英语四级，曾任某校华为数通认证，红帽认证，云计算，物联网、数据库、网络安全、C语言、python高级讲师，旨在打造一个集运维、开发、人工智能一体化的交流平台。鄙人愿把毕生之所学免费分享给大家，希望大家多多支持和关注。
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