说说-个人用OSI

本文深入探讨了网络层级的概念,详细介绍了物理层、数据链路层、网络层的设备特性与工作原理,包括网卡、集线器、网桥、交换机、路由器等,并解释了它们在不同网络层级中的作用。

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

1.物理层: 网卡、集线器

2.数据链路层: 网桥、交换机      mac, pptp,l2tp,

3.网络层:网关、路由器、三层交换机      ip,icmp,igmp ,arp,rarp,ipsec


A. 交换机工作在数据链路层: 根据MAC地址寻址

     交换机可用于划分数据链路层广播,即冲突域;但它不能划分网络层广播,即广播域。MAC地址和端口对应形成一张MAC表.

     使数据帧直接由源地址到达目的地址

     除了具有网桥集线器中继器的功能以外,交换机还提供了更先进的功能,如虚拟局域网(VLAN)和更高的性能


B.路由器工作在网络层 :根据ip地址寻址        ip地址  ,arp

       交换机也可以根据帧的源MAC地址、目的MAC地址和其他帧中内容对实施过滤,但路由器根据报文的源IP地址、目的IP地址、TCP端口地址等内容对报文实施过滤,更加直观方便


C: OSI/RM   服务是纵向的,协议是横向的。

              ip协议是无连接不可靠的,是主机之间的通信协议

              TCP是面向连接可靠的,是主机与应用程序之间的通信协议


内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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