23、BIND与Squid:DNS与代理服务的配置与管理

BIND与Squid:DNS与代理服务的配置与管理

1. BIND的高级特性

1.1 基本信息

BIND(Berkeley Internet Name Domain)是广泛使用的DNS(Domain Name System)服务器软件。大多数BIND实现仅使用 named 服务来提供名称解析服务或作为特定域的权威服务器。不过,BIND 9版本具备一系列高级特性,可实现更安全、高效的DNS服务。

在尝试使用诸如DNSSEC、TSIG或IXFR(增量区域传输)等高级特性之前,务必确保网络环境中的所有名称服务器都支持该特性,尤其是在使用较旧版本的BIND或非BIND服务器时。

1.2 高级特性介绍

1.2.1 多视图(Multiple Views)

可根据请求来源的网络向客户端呈现不同信息。主要用于拒绝本地网络外客户端访问敏感DNS条目,同时允许本地网络内客户端进行查询。

配置步骤如下:
1. 在 /etc/named.conf 配置文件中添加 view 语句。
2. 使用 match-clients 选项匹配IP地址或整个网络,并为其提供特殊选项和区域数据。

1.2.2 增量区域传输(IXFR)

允许辅助名称服务器仅下载主名称服务器上修改区域的更新部分,相比标准传输过程,使通知和更新过程更高效。

注意:只有在使用动态更新来更改主区域记录时,IXFR才可用;若手动编辑区域文件进行更改,则使用自动

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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