网络结构

背景 某集团经过多年的经营，公司业务和规模在不断发展，公司管理层和IT部门也认识到通过信息化手段可以更好地支撑公司业务运营、提高企业生产和管理效率。同时随着新建办公大楼、研发大楼和厂房的落成，IT部门也需要对整个集团的信息化和企业IT基础架构进行规划和建设。目前主要分为以下两部分： 楼宇智能化规划和建设方案：主要包括视频监控、门禁系统、语音和数据节点规划和布线、CATV、大屏幕电子显示屏、机房建设等。 企业IT基础架构规划和解决方案：主要包括企业局域网基础网络拓扑规划和网络设备选型、互联网接入和VPN接入、IT硬件部署和选型、企业IT信息化基础软件系统规划和选型等。 本方案主要是针对某集团企业IT基础架构进行规划，并提出解决方案和进行投资预算。而关于楼宇智能化规划和建设的方案参见其它相关方案。 企业IT架构 一般企业的IT架构情况，本方案主要针对IT基础架构部分进行规划，并提供选型和部署参考，关于企业IT业务应用系统部分的规划和建设请参考其它方案。 网络系统规划 当前，企业一般能给信息化方面投入有限。除了人力有限，还缺少专业人才，应用能力、维护能力、开发能力、实施能力等都普遍较弱，这就要求网络架构成熟、稳定安全、高可靠、高可用，尽可能少投入人力和金钱进行维护。其次，由于企业首要解决的是生存问题，根本没办法做到“先信息化，再做业务”，因此网络建设实施要求必须容易，实施时间必须极短。

论文地址 Inception V1 ： Going Deeper with Convolutions Inception-v2 ： Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Inception-v3 ： Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision Inception-v4 ： Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning GitHub源码 Inception-v4 最原始的Google-net结构图 Inception V1 上图是论文中提出的最原始的版本，所有的卷积核都在上一层的所有输出上来做，那5×5的卷积核所需的计算量就太大了，造成了特征图厚度很大。为了避免这一现象提出的inception具有如下结构，在3x3前，5x5前，max pooling后分别加上了1x1的卷积核起到了降低特征图厚度的作用，也就是Inception v1的网络结构。 Google Inception Net首次出现在ILSVRC 2014的比赛中（和VGGNet同年），就以较大优势取得了第一名

防火墙部署方式 直路  当三层防火墙（类似于路由器）  缺点： 改变网络结构 优点：支持功能全  当二层防火墙（类似于交换机）  优点：不改变网络结构 缺点：支持的功能不全 旁路 来源： 51CTO 作者： Oldboy1key 链接： https://blog.51cto.com/13817711/2481964

一、什么是SNMP? SNMP＝Simple Network Management Protocol (简单网络管理协议) SNMP是被广泛接受并投入使用的工业标准，提供了一个框架来定义管理信息以及用于这些信息交换的协议。它是一个应用层协议，作为TCP/IP协议组的一部分，在UDP（User Datagram Protocol，用户数据报协议）上操作。它采用轮询机制，提供最基本的功能集。最适合小型、快速、低价格的环境使用。 SNMP模型假设存在管理者和代理。管理者是管理系统中的软件模块，代表网络管理应用程序和用户负责管理一部分或全部的配置；代理是被管设备中的软件模块，负责维护本地的管理信息，并通过SNMP向管理者传递这些信息。管理信息交换可以由管理者引发（通过调查），也可以由代理来引发（通过捕获）。 SNMP管理的数据包括被管理对象、代理和网络管理系统（NMS）三个主要组件。被管理设备是网络节点，包括一个驻留的SNMP代理（Agent）；NMS监测并控制被管理设备。 二、 SNMP 能作什么？ SNMP用于在网络设备间交换管理信息，保证管理信息在任意两点中传送，便于网络管理员在网络上的任何节点检索信息，进行修改，寻找故障；完成故障诊断，容量规划和报告生成，使网络管理人员能够管理网络，发现并解决网络问题，规划网络的发展。 三、 SNMP 的优势是什么？ 1

1.计算机网络体系结构 相互通信的两个计算机系统必须高度协调工作才行，而这种“协调”是相当复杂的。 • “协调”衍生出网络体系结构 • 定义：层次结构和各层协议的集合 计算机网络是采用层次性的结构模型，将网络分为若干层次，每个层次负责不同的功能。 每一个层次中通信双方都要共同遵守相应的约定，我们将这个约定叫做协议。 各功能层之间，上一层向下一层提出服务的要求，下一层则完成上一层提出的要求。 物 理层 为它的上一层提供一个物理连接，以及它们的机械、电气、功能和过程特性 – 机械特性：主要定义物理连接的接插装置的形状和尺寸、引脚数量和排列、固定和锁定装置等等。 – 电气特性 ：规定传输二进制位时，线路上信号的电压高低范围、阻抗匹配、传输速率和距离限制。 – 功能特性 ：主要定义各条物理线路的功能（如某一电平表示何种意义）。 – 规程特性 ：主要定义各条物理线路的工作规程和事件的时序关系 数 据链 路 层 在两个相邻结点间的线路上，无差错的传送以帧为单位的数据帧（FRAME）。 MAC地址： 网 络层 选择合适的网间路由和交换结点，确保数据及时传送 。 IP报文： IP地址A，B，C，D，E五类地址。 子网掩码： 传 输层 根据通信子网的特性最佳的利用网络资源，并以可靠和经济的方式，为两个端系统（也就是源站和目的站）的会话层之间，提供建立、维护和取消传输连接的功能，负责可靠地传输数据。

今天被要求在网络中数据的通信用SNMP协议来实现，没办法，只能找点SNMP的资料来学习一下. 以下抄自chinaunix网站. 1.什么是网络管理？ 网络管理分为两类。第一类是网络应用程序、用户帐号（例如文件的使用）和存取权限（许可）的管理。它们都是与软件有关的网络管理问题。这里不作讨论。 网络管理的第二类是由构成网络的硬件所组成。这一类包括工作站、服务器、网卡、路由器、网桥和集线器等等。通常情况下这些设备都离你所在的地方很远。正是由于这个原因，如果当设备有问题发生时网络管理员可以自动地被通知的话，那么一切事情都好办。但是你的路由器不会象你的用户那样，当有一个应用程序问题发生时就可以打电话通知你，而当路由器拥挤时它并不能够通知你。 为了解决这个问题，厂商们已经在一些设备中设立了网络管理的功能，这样你就可以远程地询问它们的状态，同样能够让它们在有一种特定类型的事件发生时能够向你发出警告。这些设备通常被称为"智能"设备。 网络管理通常被分为四类： 被管理节点(或设备) 即你想要监视的设备 代理 用来跟踪被管理设备状态的特殊软件或固件 (firmware) 网络管理工作站 与在不同的被管理节点中的代理 通信，并且显示这些代理状态的中心设备。 网络管理协议 被网络管理工作站和大理用来交换 信息的协议。 当设计和构造网络管理的基础结构时，你需要记住下列两条网络管理的原则：

本文转自 http://www.36dsj.com/archives/24006?utm_source=open-open C-层： 卷积层（Convolutional layer ） S-层： 子采样层（Subsampling layer ） 每层包含多个特征平面（Feature Map） 其中的卷积核是需要训练的，卷积层的特点是：特征增强 （映射效果）， 降低噪声，平移不变性 CNN功能特性：局部特征提取（感受野，相对位置）（每一个神经元从上一层的局部接受域得到突触输人，因而迫使它提取局部特征。一旦一个特征被提取出来，只要它相对于其他特征的位置被近似地保留下来，它的精确位置就变得没有那么重要了）； 特征映射（共享权值、抗变形）（网络的每一个计算层都是由多个特征映射组成的，每个特征映射都是平面形式的。平面中单独的神经元在约束下共享相同的突触权值集，这种结构形式具有如下的有益效果：a.平移不变性。b.自由参数数量的缩减(通过权值共享实现)。）， 子采样（分辨率降低，变形敏感度下降）（每个卷积层跟着一个实现局部平均和子抽样的计算层，由此特征映射的分辨率降低。这种操作具有使特征映射的输出对平移和其他形式的变形的敏感度下降的作用。） 自今年七月份以来，一直在实验室负责卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），期间配置和使用过theano和cuda

雷锋网(公众号：雷锋网)按：本文由Zouxy责编，全面介绍了深度学习的发展历史及其在各个领域的应用，并解释了深度学习的基本思想，深度与浅度学习的区别和深度学习与神经网络之间的关系。 深度学习，即Deep Learning,是一种学习算法（Learning algorithm）,亦是人工智能领域的一个重要分支。从快速发展到实际应用，短短几年时间里，深度学习颠覆了语音识别、图像分类、文本理解等众多领域的算法设计思路，渐渐形成了一种从训练数据出发，经过一个端到端（end-to-end）的模型，然后直接输出得到最终结果的一种新模式。那么，深度学习有多深？学了究竟有几分？本文将带你领略深度学习高端范儿背后的方法与过程。 一、 概述 二、 背景 三、 人脑视觉机理 四、 关于特征 4.1、特征表示的粒度 4.2、初级（浅层）特征表示 4.3、结构性特征表示 4.4、需要有多少个特征？ 五、 Deep Learning的基本思想 六、 浅层学习（Shallow Learning）和深度学习（Deep Learning） 七、 Deep learning与Neural Network 八、 Deep learning训练过程** 8.1、传统神经网络的训练方法 8.2、deep learning训练过程 九、 Deep Learning的常用模型或者方法 9.1、AutoEncoder自动编码器

OSI参考模型 物理层：物理层的主要任务是透明地传输比特流。物理层不关心比特流的实际意义和结构，只是负责接收和传送比特流。物理层定义网络硬件的特性，包括使用什么样的传输介质以及与传输介质连接的接头等物理特性便于理解：（主要定义物理设备标准，如网线的接口类型、光纤的接口类型、各种传输介质的传输速率等。）物理层的数据传输单元是比特。 数据链路层：主要将从物理层接收的数据进行MAC地址（网卡的地址）的封装与解封装，在两个相邻节点间的线路上无差错地传送，以帧（Frame）为单位的数据，并要产生和识别帧边界 。数据链路层还提供了差错控制与流量量控制的方法，保证在物理线路上传送的数据无差错。 网络层：（主要将从下层接收到的数据进行IP地址（例192.168.0.1)的封装与解封装）进行路由选择，以确保数据分组(Packet)从发送端到达接收端，并在数据分组发生阻塞时进行拥塞控制。网络层还要解决异构网络的互连问题，以实现数据分组在不同类型的网络中传输。网络层协议的代表有：IP、IPX、RIP、OSPF等。 传输层：（主要是将从下层接收的数据进行分段和传输，到达目的地址后再进行重组。常常把这一层数据叫做段）为上一层进行通信的两个进程之间提供一个可靠的端到端服务，使传输层以上的各层不再关心信息传输的问题。传输层从会话层接收数据，形成报文(Message），在必要时将其分成若干个分组

一、静态路由简介 静态路由是一种特殊的路由，由管理员手工配置。当网络结构比较简单时，只需配置静态路由就可以使网络正常工作。 静态路由不能自动适应网络拓扑结构的变化。当网络发生故障或者拓扑发生变化后，必须由网络管理员手工修改配置。 二、静态路由配置 操作 命令 说明 进入系统视图 system-view - （可选）创建静态路由配置组，并进入静态路由配置组视图 ip route-static-group group-name 缺省情况下，未配置静态路由配置组 （可选）在静态路由配置组中增加前缀 prefix dest-address { mask-length | mask } 缺省情况下，静态路由配置组中未配置前缀 （可选）退回系统视图 quit - 配置静态路由 ip route-static { dest-address { mask-length | mask } | group group-name } { interface-type interface-number [ next-hop-address ] | next-hop-address [ recursive-lookup host-route ] [ track track-entry-number ] | vpn-instance d-vpn-instance-name next-hop-address [