Dijkstra算法python实现,基于邻接矩阵及优先队列 不仅能够求解其实节点到各个节点的最短路径长度,而且并确定各条最短路径上的节点信息
2024-08-23 11:13:41 5KB python Dijkstra 图与网络
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01GB 17859-1999计算机信息系统 安全等级保护划分准则 02GBT 22240-2020 信息安全技术 网络安全等级保护定级指南 02GB-T 25058-2010 信息安全技术 信息系统安全等级保护实施指南 03GB-T 22239-2019 信息安全技术 网络安全等级保护基本要求 03GB-T 25070-2019 信息安全技术 网络安全等级保护安全设计技术要求 04GB-T 28448-2019 信息安全技术 网络安全等级保护测评要求 05GB-T 20984-2007 信息安全技术 信息安全风险评估规范 06GB-T 36958-2018 信息安全技术 网络安全等级保护安全管理中心技术要求
2024-08-23 10:23:06 9.09MB 信息安全技术
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使用EverEdit编辑网络设备配置脚本或查看网络设备日志文件的高亮配色。
2024-08-22 18:03:35 3KB 网络 华为网络设备 路由器 交换机
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iperf3是一款强大的网络性能测试工具,广泛应用于Windows 64位系统、Ubuntu Linux以及Android设备上。这个名为"iperf3-Win64-linux-android2.zip"的压缩包包含了不同平台版本的iperf3,方便用户在各种操作系统中进行网络性能的测量。 1. **iperf3工具介绍** iPerf3是iperf软件的第三个主要版本,它提供了一种简单的方法来评估网络的带宽、延迟抖动和丢包率。通过发送TCP或UDP数据流,iperf3可以帮助用户了解网络的吞吐量和传输效率,对于网络管理员、开发者以及对网络性能有需求的用户来说,是一个不可或缺的工具。 2. **适用平台** - **Win64系统**:iperf3-3.1.3-win64.zip是为64位Windows系统设计的,安装后可以在桌面环境中运行iperf3命令行工具。 - **Ubuntu**:提供的iperf-3.3.tar.gz是针对Linux系统的源码包,需要在Ubuntu或其他Linux发行版上进行编译和安装。 - **Android系统**:iperf3_Win64_linux_android - 副本可能包含了Android版iperf3的源代码或者APK文件(如iPerf3_v1.0_apkpure.com.apk),用户可以在Android设备上安装以测试无线网络性能。 3. **网络测试** - **带宽测试**:iperf3可以测量网络的最大带宽,这对于评估网络连接的速度和优化网络配置非常有用。 - **WiFi测试**:在家庭或企业环境中,iperf3可用于测试WiFi热点的性能,发现潜在的信号干扰或覆盖问题。 - **吞吐量**:iperf3通过持续的数据传输来计算实际的网络吞吐量,帮助识别网络瓶颈。 - **延迟与抖动**:除了带宽,iperf3还能测量网络延迟和数据包传输的不稳定性(抖动),这对于实时应用(如视频通话、在线游戏)的性能评估至关重要。 4. **使用方法** 在不同的平台上,iperf3的使用方法略有差异。在Windows和Linux上,用户通常在命令行界面输入iperf3命令并指定参数,如服务器地址、端口、传输模式等。在Android设备上,用户可以通过APK安装应用后,通过图形界面操作进行测试。 5. **问题反馈** 如果在使用过程中遇到任何问题,可以根据压缩包描述中的提示,通过留言等方式寻求帮助。社区支持和技术论坛通常是解决这些问题的好去处,用户可以在这里找到解决方案或与其他用户交流经验。 iperf3是一个跨平台的网络性能测试工具,无论你是网络管理员还是普通用户,都可以借助它来诊断和优化网络连接,确保网络服务的稳定性和高效性。记得根据自己的操作系统选择合适的版本,并熟悉其基本用法,以便更好地利用iperf3的功能。
2024-08-22 16:38:22 4.84MB iperf 网络 WiFi
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python网络编程,适用于网络编程方向的同学,书中采用的是python3的代码。
2024-08-22 10:10:48 76.67MB python python 网络编程 python
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securecrt自动巡检一台网络设备的python脚本。将网络设备管理ip地址写入脚本的sessionsArray列表内。此脚本通过securecrt的会话日志保存,保存巡检结果。巡检的结果执行了sys和dis cu两个命令,如还有其他巡检将命令加入send就可以。 此脚本适用于网络设备、服务器等各种网络终端。 如需保存txt、excel,或者其他过滤、筛选、邮件告警等更多、更完善功能可以私信我。
2024-08-21 23:13:03 1KB python
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OSPF(Open Shortest Path First,开放最短路径优先)是一种内部网关协议(IGP),广泛应用于构建大型企业或服务提供商的IP网络。华为HCIE(Huawei Certified ICT Expert)是华为认证体系中的顶级专家级认证,尤其在数通领域,OSPF是不可或缺的知识点。这个综合实验旨在帮助考生或网络工程师深入理解和掌握OSPF的工作原理以及在华为设备上的实际配置。 我们需要了解OSPF的基本概念。OSPF属于距离矢量路由协议,但与RIP不同,它采用了链路状态算法,能够快速收敛并支持大型网络。在OSPF中,路由器通过LSA(Link State Advertisements)交换信息,形成全网的拓扑视图,然后使用Dijkstra算法计算最短路径。 在华为设备上配置OSPF,首先要启用OSPF进程,并分配一个唯一的进程ID。例如: ``` [Quidway] ospf 1 [Quidway-ospf-1] router-id 1.1.1.1 ``` 接着,需要将接口加入到OSPF进程中,指定网络类型和网络地址: ``` [Quidway-ospf-1] area 0 [Quidway-ospf-1-area-0.0.0.0] network 192.168.1.0 0.0.0.255 ``` 这里,`area 0` 是骨干区域,所有其他区域都必须与之相连。`network`命令指定了接口所在的网络和子网掩码。 实验中可能会涉及的高级配置包括:OSPF的虚链路(Virtual Link)、多进程OSPF、OSPF的认证、OSPF的路由汇总(Summarization)以及OSPF的过滤策略。例如,为了连接非连续的区域,需要配置虚链路: ``` [Quidway-ospf-1-area-0.0.0.0] virtual-link 2.2.2.2 ``` OSPF的路由汇总可以减少路由表的大小,提高性能: ``` [Quidway-ospf-1-area-0.0.0.0] summary-address 172.16.0.0 255.255.0.0 ``` 此外,还可以通过访问控制列表(ACL)来过滤OSPF的路由: ``` [Quidway-acl-adv-3000] rule deny source 192.168.1.0 0.0.0.255 [Quidway-ospf-1] import-route ospf 1 filter-list acl 3000 ``` 在华为HCIE的OSPF实验中,拓扑图的分析至关重要。考生需要根据拓扑结构,合理规划区域划分,确保路由的正确传播。同时,实验还会考察故障排查能力,如DR/BDR选举问题、路由环路等。 华为HCIE OSPF综合实验涵盖了OSPF的基础知识、配置实践以及网络设计原则。通过这样的实验,学习者可以提升对OSPF协议的理解,增强在实际网络环境中解决问题的能力。在学习过程中,结合官方文档和实践经验,将有助于更好地掌握这些技术。
2024-08-21 15:02:04 28KB 网络 HCIE TCP/IP
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TensorFlow2实战-系列教程1:搭建神经网络进行分类任务 TensorFlow2实战-系列教程2:搭建神经网络进行回归任务 导包读数据 标签制作与数据预处理 基于Keras构建网络模型 更改初始化方法 加入正则化惩罚项 展示测试结果 - activation:激活函数的选择,一般常用relu - kernel_initializer,bias_initializer:权重与偏置参数的初始化方法 - kernel_regularizer,bias_regularizer:要不要加入正则化 - inputs:输入,可以自己指定,也可以让网络自动选 units:神经元个数
2024-08-21 14:24:40 17.65MB 课程资源 神经网络
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1. 二维卷积实验 手写二维卷积的实现,并在至少一个数据集上进行实验,从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果(最好使用图表展示)(只用循环几轮即可)。 使用torch.nn实现二维卷积,并在至少一个数据集上进行实验,从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果(最好使用图表展示)。 不同超参数的对比分析(包括卷积层数、卷积核大小、batchsize、lr等)选其中至少1-2个进行分析。 2. 空洞卷积实验 使用torch.nn实现空洞卷积,要求dilation满足HDC条件(如1,2,5)且要堆叠多层并在至少一个数据集上进行实验,从训练时间、预测精度、Loss 变化等角度分析实验结果(最好使用图表展示)。 将空洞卷积模型的实验结果与卷积模型的结果进行分析比对,训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析。 不同超参数的对比分析(包括卷积层数、卷积核大小、不同dilation的选择,batchsize、lr等)选其中至少1-2个进行分析(选做)。 3. 残差网络实验 实现给定结构的残差网络,在至少一个数据集上进行实验,从训练时间、预测精度、L
2024-08-21 10:23:09 2.31MB 神经网络
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