亲试白天使:华硕家用级无线路由RT-N11+

本文评测了华硕RT-N11路由器,强调其采用802.11n草案2.0标准,具备300M传输速度,支持WDS网桥功能和VIPZone特性,可创建四个不同SSID的无线网络。此外,文中还提到了路由器的稳定性、文件传输性能及在家庭环境中的实际表现。
   拿到机子2个礼拜,说实话,对于我来说,家庭用ASUS RT-N11还是很够给力的。
 
 
 
华硕RT-N11产品资料 <?xml:namespace prefix = o ns = "urn:schemas-microsoft-com:office:office" />

 

无线网络

802.11n Draft 2.0

 

WAN接口

100Mbps×1

 

LAN接口

100Mbps×4

 

尺寸

<?xml:namespace prefix = st1 ns = "urn:schemas-microsoft-com:office:smarttags" />179mm×119mm×37mm

 

重量

310g

              此款路由器采用双5dBi全向天线设计,并采用了最新的802.11n草案2.0标准,具有更高的传输速度,高达300M的传输速度能满足用户对极速无线网络的追求,而且用户还可享受更快、更稳定的无线网络速度及更流畅的企业数据、语音、影片文件传输体验。它还支持WDS网桥功能,能连接到用户家中的路由器,藉以延伸信号覆盖范围。无论用户是在复式公寓还是别墅,都能享受到快速稳定的无线网络

               这款路由器有三种模式:Bridge模式、Gateway模式、启用NATBridge模式相当于一个交换机,Gateway模式允许WANLAN、无线网络之间的路由。至于NAT我就不在多说了,大伙应该都比较熟悉。

       VIP Zone是华硕RT-N11最独特的功能,一台无线路由器就能创建四个不同SSID、不同加密级别的无线网络,而且还能分配独立的带宽。

 

 

(本人使用的是北京电信通,带宽2M,晚上的速度有时会不太稳定,在测试中可能会影响到路由的表现力。)

 

感觉华硕RT-N11还是主打多功能和家庭化在功能性上和实用性上做到了一个比较好的平衡点。外观时尚,而且白色对年轻人非常有亲和力,轻巧和典雅也吸引了不少MM的眼球。华硕RT-N11绝对可以满足在小范围的日常办公和家庭上网的需求,文件传输的稳定性上华硕RT-N11相比以前的同重量级的路由也有所加强,最明显的是无线之间或者无线同有线之间的数据传输。

本人使用的DELL D830笔记本,在用无线的情况下,出现过1次掉网的情况,出现该情况的时候是我在使用P2P观看网络电视,有两个可能,一个是由于电信通网络问题,另一个是路由的问题,就我看路由的问题概率很小,因为此后并没有发生类似的情况。哪怕只剩一格信号迅雷下载波动也不大,还是非常稳定的。路由无线覆盖率很高,信号探测能力也很强,在家庭测试中3-4台机器同时上网,各机器之间网络流量波动不大。

 

在观看网上流媒体的过程中,我用土豆网和优酷网进行测试,无线在离开2-3层楼的时候,土豆网播放仍然很稳定,即使信号只剩一格,也可拖放流媒体播放进度。优酷网的效果稍差,需要信号较强一些,有可能因为脚本或者插件问题,影响了缓冲。

 

P2P测试中,观看PPLIVE会上来缓冲速度稍微慢了一些,缓冲到100%后,播放还是很稳定的。总的来说P2P方面中规中矩。

 

如果你想选择一个家庭或者小范围用的路由,又考虑网络加密(支持64位和128位的密钥)、稳定性和功能性的话,华硕RT-N11性价比还是很高的,基本能满足大部分的需求。

 
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测介绍系统的实现过程,包括编码、测及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测方法介绍系统测的方法、步骤及测用例设计。4.3系统性能测与分析对系统进行性能测,分析测结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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