CCNA(Stand-ALONE)Lab 22-Introduction to the Switch

本文提供了一份Cisco Catalyst 1900开关的实验指导,包括查看开关的基本区域、显示IOS版本、展示接口配置及MAC地址表等操作步骤。适合初学者进行实践操作。
Objective: View some basic areas of a Cisco Catalyst 1900 switch.
Lab Equipment: Switch 1 from the eSwitches menu
Background Reading: Lab Primer Lesson 11: Switches
1. Connect to Switch 1. You should see the user mode prompt.
>

2. Enter the command to display the IOS version of the switch.
>show version
What version of the IOS is running? _______________________
What is the model number of the switch? ___________________
What is the Base Ethernet Address of the switch? _____________

3. Display the interfaces of the switch.
>show interfaces
How many of the interfaces are 10 Mbps? ___________________
How many ports are 100 Mbps Fast Ethernet? ________________

4. Enter the command to view the MAC address table.
>show mac-address-table
How many dynamic entries have been learned? _______________

5. Display the running configuration.
#show running-config 
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本文转自redking51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/redking/72490 ,如需转载请自行联系原作者

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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