RIP实验

RIP实验
实验要求
要求: R1-R2-R3-R4-R5运行RIPV2      R6-R7运行RIPV1

1.使用合理P地址规划网络,各自创建环回接口

2.R1创建环回172.16.1.1/24172.16.2.1/24 172.16.3.1/243.要求R3使用R2访问R1环回

4.减少路由条目数量,增加路由传递安全性

5.R5创建一个环回模拟运营商,不能通告

6.R1 telnet R2环回实际telnet到R7上

7.R6-R7路由器不能学习到达R1环回路由

8.全网可达

二、分析实验要求及实验思路
1、根据要求R3到R1需经过r2,即根据RIP选路规则需要使用偏移列表在控制层面加大R3度量值;
2、为了满足更新安全需要在配置RIPV2 的路由器上配置接口认证,同时为了减少路由条目更新需要做手工汇总,减少条目;修改收敛时间,以加快收敛速度;
3、在边界路由器R2上向内网下放缺省路由, 同时手工配置静态缺省指向ISP以及定义ACL,NAT实现内外网互通;
4、最后在r7上开启远程登录,在r2上配置端口映射,实现TelnetR2实际登录R7

(1)构建拓扑,

二,配置实验,配置各个接口IP

给  R1配置环回

查看rip表

r1-r5上运行ripv1

r6-r7运行ripv2

查看R7的rip表

 R3使用R2访问R1环回

减少路由条目,汇总R1两个接口上的环回路由

防止路由黑洞

 

增加路由传递安全性,在R1上做MD5认证

R5创建一个环回模拟运营商,5.5.5.5不能通告(外网,一对多NAT使内外网互通)

1、在内网边界路由r4上写一条指向r5的缺省,并且下放该缺省:

再在r4上做一对多nat,使得内网可以访问外网

R1 telnet R2环回实际telnet 到R7上(涉及NAT地址转换)

R7上做telnet

2、从outside访问inside改变目标地址,从inside访问outside改变源地址,改变目标地址发包方向为1-2-3-4-6-7,将目标7.7.7.7改成从R2右侧通过

R1访问R7为外部访问内部,需要改变目标地址–将2.2.2.2转换为7.7.7.7

ping,检查全网可达。

 

 

 

 

内容概要:本文档是Kenwood TK-6110 VHF FM收发器的操作手册,详细介绍了设备的基本功能、安装步骤和操作指南。手册首先感谢用户选择Kenwood产品,并强调了设备的安全性和合规性,包括FCC警告和政府法律禁止未经授权的无线电台操作。接着,手册逐步指导用户进行设备的拆箱检查、安装准备(如工具、电源连接)、安装步骤以及熟悉设备的前面板、后面板和麦克风布局。此外,还涵盖了基本操作(如开关机、音量调整、频道选择和通话)以及辅助功能(如定时断电、忙道锁定、双音多频呼叫等)。最后,提供了关于DTMF呼叫(手动拨号、重拨、自动拨号)的具体操作步骤。 适合人群:适用于需要使用Kenwood TK-6110 VHF FM收发器的专业用户或技术人员,特别是那些负责安装和维护移动通信设备的人员。 使用场景及目标:①帮助用户正确安装和配置Kenwood TK-6110 VHF FM收发器,确保其在车辆或其他移动平台上安全可靠地运行;②指导用户掌握设备的基本操作技能,如频道选择、通话、信号发送等;③提供详细的辅助功能设置说明,使用户能够充分利用设备的各种高级功能,如定时断电、忙道锁定、双音多频呼叫等。 其他说明:用户应仔细阅读并遵守所有安全警告和操作指南,以避免潜在的危害和法律问题。建议在安装和使用过程中咨询授权经销商或专业技术人员,以确保设备的正常运行和最佳性能。
内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的Crossformer-Transformer跨变量注意力增强模型,用于多变量时间序列预测。项目旨在提升预测精度、构建高效且可扩展的深度学习架构、实现完整的模型实现与调试、深入分析变量间的时序依赖及交互机制、提升模型泛化能力和鲁棒性、促进多领域应用的智能化升级以及推动跨领域学术与技术交流。文档涵盖项目背景、目标与意义、挑战及解决方案、模型架构、代码实现、特点与创新、应用领域、注意事项、数据生成、目录结构设计、部署与应用、未来改进方向、总结与结论以及详细的程序设计思路和代码实现。 适用人群:具备一定编程基础,对深度学习、时间序列预测感兴趣的科研人员和工程师,特别是工作1-3年的研发人员。 使用场景及目标:①用于金融市场、智能制造、气象预报、交通流量、医疗健康、能源管理、生态环境、供应链等多领域的时间序列预测;②提升多变量时间序列预测的精度和泛化能力;③实现MATLAB环境下高效的模型训练与调试;④深入分析变量间的动态关系和时序依赖;⑤推动智能预测技术在实际场景中的应用与推广。 阅读建议:此资源不仅提供了完整的代码实现,还详细介绍了模型架构、训练过程和应用场景,读者在学习过程中应结合具体的应用场景进行实践,重点关注数据预处理、模型参数调整和结果解释,以确保理论与实践相结合,更好地理解和应用Crossformer-Transformer模型。
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