nas 微型计算机,NETGEAR无线路由器和NAS试用

NETGEAR WNDR3700是一款面向企业和主流商务用户的高端无线路由器,采用直立式设计节省空间,内置8个天线确保信号覆盖广泛且稳定。支持ReadyDLNA和ReadyShare功能,可通过USB接口外接硬盘和打印机,实现网络存储和打印。支持802.11b/g/n标准,理论无线传输速率达到350Mbps。

面向企业和主流商务的WNDR3700

8432fe088d2274de8b2a4901a974720d.png美国网件

a2a7987f4a95d882594c87b5899166c9.png400-830-3815

f346294cce8891ce246cd555a06303f3.png2500元

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WNDR3700的外观设计庄重却不失典雅,直立式的底座设计大程度节省了桌面空间,但黑色钢琴漆的外壳却可能会留下指纹和划痕。

NETGEAR的无线路由器产品线分RangeMax系列和普通无线两类。前者主要面向企业和主流商务用户,而后者则偏向家庭和SOHO消费者。WNDR3700就是目前RangeMax系列中的旗舰级产品,理论上500Mbps的广域网到局域网以及350Mbps的无线传输速率使得它在这一系列产品中独占鳌头。为此,WNDR3700配置了680MHz处理器,数据处理能力强劲,而8个内置超敏感电磁天线的设计也使得它的信号覆盖范围和稳定性都得到了前所未有的加强。

NETGEAR WNDR3700支持ReadyShare USB外部扩充功能。通过机身后部的USB 2.0接口,它可以外接移动硬盘和打印机,提供网络存储和网络打印功能。其他用户可以通过网络访问这些资源,对于小型办公室来说,这个功能相当实用。

无线网络标准

802.11b/g/n

无线网络速度

300Mbps

频段

2.4G/5G

WAN接口

100Mbps×1

LAN接口

100Mbps×4

对于流量的控制以及双频的利用也是WNDR3700的一个亮点,NETGEAR称之为ReadyDLNA。通过多SSID分组策略,WNDR3700可以对用户流量和访问权限进行控制,或者是在原有网络的基础上,为视频和语音增设一个专用通道,提高无线传输质量。

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一键式的WPS加密以及无线开关,可以方便用户对无线网络进行加密

我们在能容纳40人的开敞式写字间环境中对它的实际性能进行了测试。该环境中存在多个无线信号的交叉重叠,对信号的稳定性有一些影响,与现实环境更加相似。从测试数据来看,其单线程下载/上传速度分别为57.846Mbps和22.202Mbps,上传速度有点偏低;十线程下载/上传速度分别为88.771Mbps和100.463Mbps,二十线程下载/上传(十线程下载/十线程上传)速度为94.789Mbps。而基于8根内置天线的强大覆盖能力,在穿透非承重墙时,它的信号强度都能保持在100%;穿越承重墙时则可以保持在80%以上,虽然整个环境中存在多个无线信号的交叉和干扰,但却对它影响并不大,就其信号的稳定性来说是我们测试的众多路由器中表现好的之一。

MC商务指数 7.8/10

外观

8

性能

7

功能

8

易用性

8

总的来看,新的WNDR3700无线路由器的整体表现非常不错,信号的稳定性更是优秀,而且又整合了ReadyDLNA和ReadyShare等功能,除了单线程上传速度有点偏低之外,其它方面的性能已趋于完善。如果把它与我们之前测试的Buffalo WZR-HP-G300NH做一个比较我们可以发现,两者的配置和性能都非常相似,又都是各自产品线中的高端产品,是我们在新的450Mbps无线路由器上市之前能买到的好的802.11n路由器产品了。

d58663d3e1cd0e45446199c7b46c9d8e.png外观典雅、信号稳定。

c4281e475ce372693ae7f990154f44cb.png单线程上传速率偏低。

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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