pap配置/cisco packet

资源：ppp实例.pkt 知识点： 1.pap单向认证 2.pap双向认证 3.配置CHAP双向的身份验证. （本资源需要下载安装Cisco Packet Tracer软件，建议6.0以上的版本）

PAP认证和CHAP认证原理解析.doc

10.5-PPP PAP认证 配置示例ensp工程文件和抓包文件 实验示例详细文档 https://www.orcy.net.cn/2341.html

计算机网络实验-华为ensp拓扑图-用于PPP基本配置-PAP 鉴别-CHAP 鉴别-IP 地址协商

1、资源内容：Word文档和topo文件 2、学习目标：配置路由器接口，搭建OSPF网络，配置PPP的PAP认证，对端配置PAP验证 3、应用场景：基于PAP认证的公司与分部安全互联 4、特点：Word文档提供了实验的详细过程，包括每一步骤的操作命令和截图，并给出了实验的topo文件（包括配置信息） 5、适用人群：网络系统的建设与运维 6、使用说明:重点内容已标红

为了更深入的了解企业网络，可以实现一些简单的拓扑搭建，掌握以下能力： (1)学习了解基础的网络架构框架及相关基础知识、概念。 (2)熟练掌握静态路由，OSPF等基本路由协议的配置。 (3)学习VLAN的创建，正确划分VLAN，并实现交换机的跨VLAN通信。 (4)学会使用DHCP服务自动为主机分配IP地址。 (5)掌握PAP认证的配置方法。 (6)掌握应用标准ACL配置和扩展ACL配置。 (7)学会在服务器上开启DNS并修改相关配置。 (8)掌握NAT和远程登录telnet的基本配置。

颜色分类leetcode 深度宫颈癌：使用深度学习进行宫颈癌分类 概述 SIPakMed 数据集上宫颈癌分类的深度学习框架，可提高 PAP 涂片​​检查评估和癌症预后的准确性 简要总结 作为 ETH 项目的一部分，基于来自 PAP 测试涂片的细胞显微图像开发了用于宫颈癌检测和分类的深度学习框架。 该项目的目的是为医生提供一个有用的工具，以快速检测患者是否已经发展或有发展为宫颈癌的危险。简单地说，它构成了女性患者宫颈癌检测和预后的快速工具。 数据集 该模型将在 Pap 涂片图像中的正常和病理宫颈细胞的基于特征和图像的分类的新数据集上进行训练。 数据集可下载 该数据集由996张巴氏涂片（全片图像）的簇细胞图像组成，有5个宫颈细胞分类类别； a) 角化不良 b) Koilocytotic c) 化生性 d) 副基底层 e) 浅中级。 总体而言，该项目侧重于基于整个幻灯片显微细胞图像（不仅仅是裁剪的细胞图像，而是整个幻灯片）的 5 类分类分类 程序 下载 SIPakMed 数据集 SIPakMed 数据集结构需要类似于下图所示的结构。 使用“implementation_DatasetDivi

本实验实现基于PAP认证的公司与分部安全互联，给出了实验的详细过程和实验结果

共同学习，共同进步，希望对有需求的人能有帮助，大家好才是真的好！