计网复习笔记(6)—— 链路层和局域网

本文深入探讨了链路层的概念,包括差错检测和纠正技术,重点讲解了多路访问协议如随机接入和轮流协议。还介绍了交换局域网的运作,如链路层寻址、以太网标准和链路层交换机的功能。虚拟局域网(VLAN)、链路虚拟化以及数据中心网络的相关内容也在讨论之列。

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6. 链路层和局域网

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6.1 链路层概述

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6.2 差错检测和纠正技术

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6.3 多路访问链路和协议

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6.3.1 网络链路的类型

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6.3.2 多路访问协议

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6.3.3 随机接入协议

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6.3.4 轮流协议

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6.4 交换局域网

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6.4.1 链路层寻址和ARP

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6.4.2 以太网

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6.4.3 链路层交换机

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6.5 虚拟局域网

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6.6 链路虚拟化

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6.7 数据中心网络

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内容概要:本文详细探讨了基于樽海鞘算法(SSA)优化的极限学习机(ELM)在回归预测任务中的应用,并与传统的BP神经络、广义回归神经络(GRNN)以及未优化的ELM进行了性能对比。首先介绍了ELM的基本原理,即通过随机生成输入层与隐藏层之间的连接权重及阈值,仅需算输出权重即可快速完成训练。接着阐述了SSA的工作机制,利用樽海鞘群体觅食行为优化ELM的输入权重隐藏层阈值,从而提高模型性能。随后分别给出了BP、GRNN、ELMSSA-ELM的具体实现代码,并通过波士顿房价数据集其他工业数据集验证了各模型的表现。结果显示,SSA-ELM在预测精度方面显著优于其他三种方法,尽管其训练时间较长,但在实际应用中仍具有明显优势。 适合人群:对机器学习尤其是回归预测感兴趣的科研人员技术开发者,特别是那些希望深入了解ELM及其优化方法的人。 使用场景及目标:适用于需要高效、高精度回归预测的应用场景,如金融建模、工业数据分析等。主要目标是提供一种更为有效的回归预测解决方案,尤其是在处理大规模数据集时能够保持较高的预测精度。 其他说明:文中提供了详细的代码示例性能对比图表,帮助读者更好地理解复现实验结果。同时提醒使用者注意SSA参数的选择对模型性能的影响,建议进行参数敏感性分析以获得最佳效果。
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