以太网的寻址

以太网的寻址


 

在一个以太网内,连接了许多台PC机,要把messageA主机发送到B主机,一般要通过IP层作为互通。但是对于一台主机来说,其底层硬件和IP地址并没有直接的关系,也就是说,一个IP数据包从ABA去找到目标B不是说找到BIP就搞定了,更准确的说是要找到BMAC地址。

 

MAC是每一个网卡固有的唯一标识,那么从A发送的数据包是如何找到B主机的呢?

 

1、主机A发送一种叫做ARP(地址解释协议)的以太网帧,这个帧里面有AMAC地址,AIP地址,目的BIP地址,而BMAC地址占时不知道,设置为00000000

 

2、然后ARP进行广播,在整个网络中去寻找目的IPBIP相匹配的主机;

 

3、找到之后,就记下目的主机BMAC地址,建立一条记录;

 

4、许多个这样的记录,就绘制成了一张“地址映射表”,方便下次访问(以后就不用ARP广播了,可以直接访问了)

 

打个比方:

 

A要送礼物给B,但是只知道B的名字(IP地址),却不知道B的住址(MAC地址),那么这个ARP包的广播,就好比A挨家挨户的去敲门询问一样,他要寻找一个名叫m.n.p.q的主机。于是各个住户(各台主机)都判断一下自己的名字是否叫m.n.p.q。只有B发现自己的名字匹配,于是A就找到B了,然后记录下B的住址(MAC地址),以后AB之间就可以“礼尚往来,互相通信”了,不需要再挨家挨户的去敲门了。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/swimmingfish2010/archive/2011/05/07/2312994.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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