含CubeMX所构建STM32F4工程(可直接编译运行)、网络训练模型和Cifar-10数据集。

该文档是一个中型校园网搭建案例，拓扑图没有明确标明某一个部门，也可改为为企业网，拓扑图包含一个初级网络工程师需要掌握的所以技术，可做毕设和课设的参考案例，里面有两份不一样内容的报告、配置好的拓扑文件、配置带前缀的配置命令，以及测试视频。拓扑图采用三层架构，主要技术有VLAN、VRRP、MSTP、OSPF、ACL、NAT、DHCP、链路聚合、无线、防火墙、Telnet、HTTP、FTP、DNS等内容。 随着信息技术的飞速发展，校园网络已不再是一个简单的数据交换平台，而是成为了一个集教学、科研、管理与交流于一体的重要基础设施。在这个基础上，一个高效的校园网络规划与设计显得尤为重要。本项目文件以“基于ENSP的中型校园网络规划与设计”为主题，详细阐述了如何搭建一个中型校园网络，并涵盖了从项目规划到实施的各个环节。 项目的目标是设计一个适用于千人规模的中型校园网络，这种网络结构通常需要具备良好的可扩展性、稳定性和安全性。设计者采用了三层网络架构模型，即核心层、汇聚层和接入层，这样的设计既满足了大型网络的性能需求，又保证了网络的灵活性和可管理性。 在网络的物理架构设计中，使用了VLAN技术将网络划分为多个逻辑上独立的子网，这样做不仅有助于提高网络的安全性，还能够优化网络流量，提升整体性能。VLAN技术的应用是网络架构中的一个核心组成部分，它使得网络管理员可以在逻辑上而非物理上划分网络，这对于管理和控制网络流量具有重大意义。 在保障网络稳定性和可靠性的方面，项目采用了VRRP（虚拟路由冗余协议）和MSTP（多生成树协议）。VRRP允许多个路由器共同承担数据传输任务，从而在其中一台路由器出现故障时，另一台可以迅速接管工作，保证网络服务的不中断。而MSTP则可以防止网络中的冗余链路引起的环路问题，并能够提供负载均衡和故障恢复功能。 为了确保网络的互连互通，项目中使用了OSPF（开放最短路径优先）协议，这是一种动态路由选择协议，能够根据网络的实时状态自动计算最佳路由路径，从而保证数据包能够高效地传输到目的地。同时，通过配置ACL（访问控制列表）来实现对网络访问的精细控制，确保网络资源的安全。 网络的灵活性和易管理性也是本设计的一个亮点。通过配置NAT（网络地址转换），校园网能够使用少量的公网IP地址为内部用户提供上网服务，这对于节约IP地址资源、简化网络管理具有重要作用。而DHCP（动态主机配置协议）的使用，则大大简化了网络设备的接入过程，用户无需手动配置即可自动获取IP地址和其他网络参数，极大地提高了网络的易用性。 为了适应不断增长的无线网络需求，设计中加入了无线网络部署，确保了校园内的师生可以随时随地接入网络。此外，网络中还集成了防火墙、Telnet、HTTP、FTP、DNS等服务，这些都是现代网络不可或缺的组成部分。 本项目文件中不仅包含了详细的配置命令和拓扑文件，而且还提供了测试视频，这些都为网络工程的实施和教学提供了宝贵的参考。通过这些材料，初级网络工程师可以学习到如何实际操作搭建和维护一个中型网络，而这些技能对于未来的职业生涯具有极高的实用价值。 本项目文件是一个全面的中型校园网络搭建案例，它不仅适用于学校环境，同样可以为企业网提供参考。通过详尽的文档、配置文件、测试视频和报告，这个案例为网络规划与设计提供了完整的工作流程和实践经验，是网络工程师们难得的学习资料和工作参考。

在当今数字化时代，大数据技术的迅猛发展带来了前所未有的数据增长，同时也催生了对数据安全和网络安全的更为迫切的需求。本篇博客将聚焦于大数据技术背景下的数据安全与网络安全，并通过CMS（文章管理系统）靶场实训，深入探讨相应的解决方案与应对策略。 数据与网络安全作为保障大数据系统正常运行的基石，同样备受关注。今天写博客时候发现自己很久没更新数据安全与网络安全方面的内容了，于是花了点时间写一篇CMS靶场实训博客。本文通过CMS靶场实训，深入分析CMS系统的安全漏洞，探讨防范措施，提供实战经验和攻防能力，有助于加强大数据与网络安全意识。 一、实训项目要求 环境部署，正确部署CMS网站并运行。 通过工具,列出CMS网站的文件目录结构。 搜集CMS网站的各项信息. 通过工具或代码审计，详细列出CMS 网站的漏洞缺陷。 给出CMS网站的加固方案。 二、环境 系统环境：Windows10 IP:192.168.95.200（根据实际情况） 虚拟机可联网 过程与分析 1.环境部署，正确部署CMS网站并运行。 Phpstudy版本为2016版本，解压缩文件并下载安装 ————————————————

Swin-Unet是一种基于Swin Transformer的深度学习网络模型，主要应用于图像分割任务。Swin Transformer是Transformer架构在计算机视觉领域的一个创新应用，由Liu等人于2021年提出。它通过引入窗口内的自注意力机制，解决了传统Transformer全局自注意力计算复杂度高的问题，同时保持了对长程依赖的捕捉能力。 Swin Transformer的核心是层次化的结构，分为多个阶段，每个阶段由多个Swin Transformer块组成。这些块内部包含两个主要部分：窗口自注意力层（Window-based Multi-Head Self-Attention, W-MSA）和多层感知机（MLP）。W-MSA在每个窗口内进行自注意力计算，降低了计算复杂度，同时通过移窗策略连接相邻窗口，实现了跨窗口的信息交换。MLP则负责非线性变换，增强特征表达。 Swin-Unet是Swin Transformer与经典Unet结构的结合，继承了Unet的对称双路径设计，用于处理像素级预测任务，如语义分割。Unet的特点是其上下采样和上采样路径，能够有效地结合粗略的全局信息和精细的局部细节，从而在图像分割任务中表现出色。Swin-Unet将Swin Transformer模块集成到Unet的每个跳跃连接中，提高了模型的表示能力和分割精度。 预训练模型“swin-tiny-patch-window7-224.pth”是Swin-Unet网络在大规模数据集上训练得到的权重，其中"swin-tiny"表示这是一个轻量级的模型配置，适合资源有限的环境；"patch-window7"指的是模型使用了7x7的窗口大小进行注意力计算；"224"则代表输入图像的尺寸为224x224像素。这个预训练模型可以被用于初始化自己的Swin-Unet网络，然后在特定任务的微调上使用，以提高模型对新任务的适应性和性能。 在实际应用中，使用Swin-Unet进行图像分割时，首先需要加载这个预训练模型的权重，然后根据目标任务调整网络结构，例如改变输出通道的数量以匹配类别数。接着，用目标数据集进行微调，优化器通常选择Adam或SGD，学习率会采用余弦退火或步进衰减策略。在训练过程中，可以通过监控验证集的表现来调整超参数，以达到最佳性能。 Swin-Unet模型结合了Transformer的全局信息处理能力和Unet的高效特征融合，尤其适用于需要精确像素级预测的任务，如医疗影像分析、遥感图像处理等。而“swin-tiny-patch-window7-224.pth”预训练模型则为研究人员和开发者提供了一个强大的起点，帮助他们更快地在相关领域实现高性能的解决方案。

通用分组无线业务（GPRS） GPRS隧道协议（GTP） 1、增强型网络服务接入点标识符（增强型NSAPI）：范围[128; 255]，标识某个多媒体广播/多播服务（MBMS）UE上下文。 G-PDU：是一个用户数据报文，它由一个T-PDU和一个GTP报头组成 2、GTP隧道：在GTP-U平面中为GSN中的每个PDP上下文或每个MBMS服务和/或RNC中的每个RAB定义。针对具有相同PDN连接的所有PDP上下文（对于隧道管理消息和UE特定MBMS消息），针对每个MBMS服务（针对服务特定MBMS消息）或针对每个MS（针对其他服务特定MBMS消息）定义GTP-C平面中的GTP隧道消息类型）。在每个节点中使用TEID，IP地址和UDP端口号标识GTP隧道。 GTP隧道是在外部分组数据网络和MS用户之间转发分组所必需的。 3、MBMS承载上下文：包含描述特定MBMS承载业务的所有信息。 4、MBMS UE上下文：包含与UE已加入的特定MBMS服务有关的UE特定信息。 5、MM上下文：与移动性管理（MM）相关的GPRS订户的MS和GSN中保存的信息集（请参阅MM上下文信息元素） ### 3GPP TS 29.060 V15.3.0 关键知识点解析 #### 一、概述 3GPP TS 29.060 V15.3.0 是一份详细的技术规范文档，由第三代合作伙伴计划（3GPP）发布，主要涉及通用分组无线服务（GPRS）及其隧道协议（GTP）。该文档旨在为3GPP系统的核心网络和终端定义一系列标准和技术要求。 #### 二、GPRS隧道协议（GTP） **1. 增强型网络服务接入点标识符（增强型NSAPI）** - **定义**: 范围为 [128; 255] 的数值，用于标识多媒体广播/多播服务（MBMS）中的用户设备（UE）上下文。 - **作用**: 这一标识符使得网络能够区分不同的MBMS服务，并为参与这些服务的UE提供适当的通信通道。 **2. GTP隧道（GTP Tunnel）** - **定义**: 在GTP-U平面中为GSN（GPRS支持节点）中的每个PDP上下文或每个MBMS服务以及RNC（无线网络控制器）中的每个RAB（无线接入承载）定义的一种逻辑通道。 - **类型**: - 针对具有相同PDN连接的所有PDP上下文（用于隧道管理和UE特定MBMS消息）。 - 针对每个MBMS服务（用于服务特定MBMS消息）。 - 针对每个MS（用于其他服务特定MBMS消息）。 - **标识**: 使用TEID（隧道端点标识符）、IP地址和UDP端口号来唯一标识一个GTP隧道。 - **功能**: GTP隧道是实现外部包数据网络与MS（移动站）之间的分组转发所必需的逻辑结构。 **3. MBMS承载上下文** - **定义**: 包含描述特定MBMS承载服务的所有信息。这包括但不限于服务质量参数、承载标识符等信息。 - **作用**: 支持MBMS服务的有效传输，确保服务质量并有效利用网络资源。 **4. MBMS UE上下文** - **定义**: 存储与UE已加入的特定MBMS服务相关的UE特定信息。 - **作用**: 使网络能够识别哪些UE已经加入到某个MBMS服务中，从而能够有效地向这些UE发送MBMS数据。 **5. MM上下文** - **定义**: 与移动性管理（MM）相关的GPRS订阅者的信息集，这些信息保存在MS（移动站）和GSN（GPRS支持节点）中。 - **内容**: 包括但不限于位置区信息、路由区信息、IMSI、IMEI等相关数据。 - **作用**: 支持用户的移动性和位置管理功能，确保用户在移动过程中的无缝通信体验。 #### 三、GTP报文格式 **G-PDU（GTP协议数据单元）** - **定义**: 由一个T-PDU（传输层协议数据单元）和一个GTP报头组成的用户数据报文。 - **功能**: 用于封装用户数据并在网络中进行传输。 #### 四、技术背景 **平面** - 指的是GTP在不同层面的工作方式。例如，GTP-C平面处理控制信息，而GTP-U平面处理用户数据。 **网络协议** - 包括了如TCP/IP协议栈等用于在网络中传输数据的规则集。 **蜂窝网络** - 指的是使用无线电波在地理区域内提供语音和数据通信服务的无线通信网络。 **3G** - 第三代移动通信技术，支持高速数据传输。 #### 五、总结 3GPP TS 29.060 V15.3.0 中详细规定了GPRS隧道协议（GTP）的各种关键组件和机制，包括增强型NSAPI、GTP隧道、MBMS承载上下文、MBMS UE上下文以及MM上下文等内容。这些组件共同构成了支持多媒体广播/多播服务（MBMS）的基础架构，确保了高效的数据传输和服务质量。通过对这些知识点的理解，可以帮助网络工程师和技术人员更好地设计和维护支持MBMS服务的网络架构。

标题中的“动物识别系统Python+TensorFlow+卷积神经网络算法模型”表明这是一个基于Python编程语言，使用TensorFlow框架，并采用卷积神经网络（CNN）技术的项目，目的是实现对动物种类的自动识别。这个系统可能广泛应用于野生动物保护、宠物识别、动物园管理等领域。 在描述中，“动物识别系统Python+TensorFlow+卷积神经网络算法模型”进一步确认了系统的核心技术，即通过Python编程和深度学习框架TensorFlow来构建CNN模型，对动物图像进行分析和分类。卷积神经网络是深度学习领域中处理图像识别任务的一种非常有效的工具，它能够自动学习并提取图像的特征，从而达到识别的目的。 卷积神经网络（CNN）的基本结构包括卷积层、池化层、全连接层和激活函数等组件。卷积层用于提取图像特征，池化层则可以降低数据维度，减少计算量，同时保持关键信息。全连接层将特征图转换为类别概率分布，激活函数如ReLU则引入非线性，使得网络能处理更复杂的模式。 在Python中，TensorFlow提供了一个强大而灵活的平台，用于构建和训练这样的神经网络模型。用户可以通过定义模型架构、设置优化器、损失函数以及训练数据，来实现CNN的训练和评估。例如，可以使用`tf.keras.Sequential` API来搭建模型，通过`model.add(Conv2D)`添加卷积层，`model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss_function, metrics=metrics)`来配置训练参数。 在实际项目中，通常需要一个大规模的标注图像数据集，比如ImageNet或COCO，但针对动物识别，可能需要特定于动物种类的数据集。这些数据集可能包含多个类别的动物图片，每张图片都需附带正确的标签。训练过程包括前向传播、反向传播和权重更新，以最小化预测结果与真实标签之间的差异。 在文件名“newname”中，虽然没有具体的细节，但通常在项目中，这可能代表处理后的数据集文件、模型保存文件或者训练日志等。例如，可能有经过预处理的图像数据集，如`train_data.csv`和`test_data.csv`，或者训练好的模型权重文件`model.h5`。 综合以上，这个项目涵盖了以下关键知识点： 1. Python编程：作为实现系统的编程语言，Python以其简洁的语法和丰富的库支持深度学习项目。 2. TensorFlow框架：提供了一套完整的工具，用于构建和训练深度学习模型，特别是CNN。 3. 卷积神经网络（CNN）：专门用于图像识别的深度学习模型，通过多层卷积和池化操作提取图像特征。 4. 数据预处理：包括图像的归一化、缩放、增强等步骤，以提高模型的训练效果。 5. 训练与优化：包括定义损失函数、选择优化算法（如Adam）、设置学习率等，以调整模型的性能。 6. 模型评估与验证：通过交叉验证、混淆矩阵等方式评估模型的准确性和泛化能力。 7. 模型保存与加载：将训练好的模型保存为文件，方便后续使用或微调。 这个项目的学习和实践，将有助于提升对深度学习、计算机视觉以及Python编程的理解和应用能力。

[毕业设计]JAVA网络端口监控与远程扫描系统(论文+源代码)

根据提供的文件信息，我们可以归纳出三个主要实验的知识点：基本网络命令、利用单双网卡实现多IP计算机组建实验性互联网、以及利用路由模拟器建立直连路由。 ### 实验一：基本网络命令 #### 实验目的 1. **了解网络命令的基本功能**：通过学习各种网络命令，如`ipconfig`、`ping`、`tracert`等，理解它们的基本作用。 2. **掌握基本网络命令的使用方法**：熟练运用这些命令进行网络状态的查看。 3. **掌握使用网络命令观察网络状态的方法**：能够通过命令行工具对当前网络环境的状态进行诊断和监控。 #### 实验内容 1. **安装TCP/IP**：确保计算机上已安装TCP/IP协议栈。 2. **手动配置TCP/IP参数**：包括IP地址、子网掩码、默认网关等。 3. **使用ipconfig命令**：测试TCP/IP是否安装成功，可以显示所有当前的TCP/IP网络配置值。 4. **使用ping命令**：验证网络连接是否正常，通过发送ICMP请求包来测试目标主机的可达性。 5. **学习其他网络命令**：`tracert`用于跟踪数据包到达目标主机所经过的路径；`netstat`用于显示活动的TCP连接、计算机侦听的端口等；`arp`用于显示和修改地址解析协议缓存中的项目。 ### 实验二：利用单双网卡实现多IP计算机组建实验性互联网 #### 实验目的 1. **学习掌握路由选择的基本原理**：理解数据包如何在网络中选择最佳路径到达目的地。 2. **学习单双网卡多IP地址的绑定方法**：了解如何在一个或多个网卡上配置多个IP地址。 3. **掌握路由配置的方法**：能够配置静态路由或动态路由策略。 #### 实验内容 1. **构建三台虚拟机**：分别为主机A、主机B和服务器server。 2. **为服务器虚拟机设置双IP地址**：一个IP地址对应不同的子网。 3. **在另外两台计算机上配置TCP/IP协议**：分别为主机A和主机B配置相同的子网内的不同IP地址。 4. **进行测试配置**：使用`ping`命令验证路由配置的正确性。 ### 实验三：利用路由模拟器建立直连路由 #### 实验目的 1. **学会使用华为路由模拟器**：掌握华为eNSP模拟器的基本操作。 2. **利用路由模拟器掌握路由配置的方法**：能够在模拟环境中配置路由。 #### 实验内容 1. **了解华为路由模拟器的使用方法**：熟悉模拟器界面，了解如何添加设备、连接线路等。 2. **学习其各个命令的作用、使用方法**：如配置接口IP地址、启动路由协议等。 3. **利用其实现三层交换机及直联路由的配置**：配置交换机的不同VLAN，并设置直联路由。 4. **测试其正确性**：通过`ping`命令测试不同网络间的通信是否正常。 以上实验不仅帮助学生理解了基本的网络命令和配置方法，还通过实践加深了对路由原理的理解。这些实验对于培养学生的实际操作能力和理论知识都是非常有益的。通过这些实验，学生可以更好地掌握计算机网络的基本概念和技术，为进一步深入学习打下坚实的基础。

《网络数据包内容的监控技术的研发》是一篇深入探讨网络数据包监控技术的毕业设计论文，出自武汉理工大学的计算机专业。这篇论文详细阐述了如何利用C#编程语言进行网络数据包的捕获、分析和处理，旨在提升网络安全监控与管理的能力。 网络数据包监控是网络安全领域的重要组成部分，它允许我们洞察网络流量，检测潜在的攻击和异常行为。通过捕获和分析网络数据包，可以获取到网络通信的详细信息，包括源IP地址、目标IP地址、传输协议、数据大小以及时间戳等关键信息。这种技术在网络安全审计、流量分析、故障排查等方面有着广泛的应用。 C#是一种面向对象的编程语言，由微软公司开发，特别适合构建Windows平台上的应用。在实现网络数据包监控时，C#提供了丰富的库支持，如System.Net.NetworkInformation和Pcap.NET等，这些库可以帮助开发者轻松地捕获和解析网络数据包。例如，Pcap.NET库是一个强大的开源库，它封装了libpcap库，允许C#开发者在Windows系统上进行数据包捕获和分析。 论文中可能详细介绍了以下几个方面： 1. 数据包捕获：讨论了如何使用C#的Pcap.NET库进行数据包捕获，包括设置过滤器以只关注特定类型的网络流量，如HTTP、FTP等。 2. 数据包解析：解释了如何解析捕获到的数据包，提取出关键信息，如协议类型、源和目标地址、端口号以及数据负载内容。 3. 实时监控与报警机制：可能探讨了如何建立实时监控系统，当发现异常流量或潜在威胁时，能够自动触发报警，以便及时采取应对措施。 4. 数据存储与分析：可能涉及如何将捕获到的数据存储到数据库中，并进行后续的统计分析，以识别网络行为模式，预防潜在安全风险。 5. 系统性能优化：论述了在大量数据包处理中如何提高系统的效率和稳定性，例如采用多线程处理、缓存策略等。 6. 毕设答辩PPT：这部分可能包含了对整个项目的研究背景、目标、实现过程和成果的总结，以及可能遇到的问题和解决方案。 这篇毕业设计不仅体现了作者对网络数据包监控技术的深入理解，还展示了其运用C#编程解决实际问题的能力。通过分享这套完整的毕业设计（包括代码、论文和答辩PPT），作者为其他研究者和学习者提供了一个宝贵的参考资料，有助于他们更好地理解和实践网络数据包监控技术。

华为AC6003-V200R019C00SPC500是一款网络设备的固件版本，它为华为提供的无线局域网接入控制器（WLAN AC）设备服务。这个版本号标识了固件的特定发行版本，而详细的升级和版本信息包含在提供的文档中。文件列表中的“AC6003_V200R019C00SPC500.cc”很可能是该固件版本的主文件或配置文件，而“.docx”格式的文档则是配套的指导书。 在升级指导书和版本说明书中，会详细阐述该版本固件支持的设备型号，以及哪些旧版本可以安全升级到当前版本AC6003_V200R019C00SPC500。这对于确保网络设备能够顺利、安全地更新至关重要。升级过程中，用户需要仔细阅读版本说明书中关于兼容性的部分，以确认自己的设备是否能够支持此次升级。此外，升级指南会提供升级步骤、注意事项以及可能出现的问题和解决方案，以帮助技术人员或管理员顺利完成升级过程。 华为作为全球领先的通信技术供应商，其产品广泛应用于各种网络环境。固件升级对于保持网络设备的稳定性和安全性至关重要。通过不断发布新版本，华为不仅修复已知问题、提高设备性能，还可能会引入新的功能以适应不断变化的网络需求。因此，对于拥有华为WLAN AC设备的用户来说，跟进固件升级，尤其是像V200R019C00SPC500这样的新版本，可以确保设备运行在最佳状态。 用户在升级前还应当备份当前配置，以防升级过程中出现意外导致数据丢失。升级后，也需要进行测试，以确保升级后的新版本能够满足用户的实际需求，并且所有的网络服务都能够正常运作。在任何情况下，都应严格按照华为提供的文档进行操作，以避免可能的技术风险。 由于华为设备在全球范围内的广泛应用，相关的网络知识和技能也是网络管理员和技术人员必须掌握的。通过理解这些技术文档，管理员可以更好地管理和优化网络设备，提供更可靠和稳定的网络服务给最终用户。