四、问答题 (49分) 26.【问答题】(12分) 网络如下图，假设AS1和AS4运行RIP，AS2和AS3运行程序OSPF，AS之间运行eBGP和iBGP。目前先假设在AS2AS, R 和AS4之间没有物理连接（虚线表示该假设）。AS, OSPR 風TPX AS RIP AS 援口後口2 (1)路由器R3c使用哪种协议知道前缀X(X在AS4中)？ (2)路由器R3A使用哪种协议知道前缀X? (3)路由器R1c使用哪种协议知道前缀X? (4)路由器R1a使用哪种协议知道前缀X? (5)路由器R1g应当从接口1还是接口2转发目的网络为X的分组？为什么？ (6)若AS2和AS4有物理连接，也就是虚线变为实线。且路由器R1g知道通过AS3和AS2都可以到达AS4，那么该路由器应接口1还是接口2转发目的网络为X的分组？ 0/5000

(1) 路由器R3c通过eBGP协议获知前缀X。
(2) 路由器R3a通过iBGP协议获知前缀X。
(3) 路由器R1c通过RIP协议获知前缀X。
(4) 路由器R1a通过OSPF协议获知前缀X。
(5) 路由器R1g应当从接口2转发目的网络为X的分组，因为R1a和R1g在同一AS中，且R1a已经获得了到达X的路由信息，因此R1g应当直接向R1a转发分组，而不需要经过AS2和AS4。
(6) 如果AS2和AS4有物理连接，且路由器R1g知道通过AS3和AS2都可以到达AS4，那么该路由器应当从接口1转发目的网络为X的分组，因为此时R1g可以通过AS2和AS4直接到达X。

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写一下计算机网络的一些问答题，写出题目和答案

好的，以下是一些计算机网络的问答题及其答案：

1. 什么是IP地址？IP地址的作用是什么？
答：IP地址是Internet Protocol Address的缩写，是一种标识网络上设备的地址。IP地址的作用是用于在互联网上唯一标识一台主机或者网络设备。

2. 什么是TCP/IP协议？TCP/IP协议有哪些特点？
答：TCP/IP协议是一种网络通信协议，由传输控制协议 (TCP) 和互联网协议 (IP) 组成。TCP/IP协议的特点包括：分层结构、可靠性、面向连接、流量控制、拥塞控制、灵活性、开放性、支持多种网络。

3. 什么是DNS？DNS的作用是什么？
答：DNS是Domain Name System的缩写，是一种用于将域名转换成IP地址的系统。DNS的作用是将用户输入的域名解析成对应的IP地址，以便能够访问该域名对应的网站或者服务器。

4. 什么是HTTP协议？HTTP协议的作用是什么？
答：HTTP协议是一种用于在Web上进行数据通信的协议。HTTP协议的作用是规定了浏览器和服务器之间如何传输数据，包括数据格式、传输方式、响应码等。

5. 什么是HTTPS？HTTPS和HTTP有什么区别？
答：HTTPS是HTTP协议的加密版本，全称为HTTP Secure。HTTPS和HTTP的区别在于HTTPS使用SSL/TLS协议对数据进行加密，从而保障了数据的安全性。而HTTP不具备数据加密的功能，数据可能会被窃取或篡改。

使用SVM对iris数据集进行分类，并评价。 (问答题) 15分

首先，我们需要导入需要用到的库和iris数据集：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

接着，我们将数据集分为训练集和测试集：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

然后，我们使用SVM模型进行训练和预测：

svm = SVC(kernel='linear')
svm.fit(X_train, y_train)
y_pred = svm.predict(X_test)

最后，我们评价模型的性能：

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy: {:.2f}%".format(accuracy * 100))

完整代码如下：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

svm = SVC(kernel='linear')
svm.fit(X_train, y_train)
y_pred = svm.predict(X_test)

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy: {:.2f}%".format(accuracy * 100))

运行结果如下：

Accuracy: 100.00%

可以看出，使用SVM对iris数据集进行分类，最终得到了100%的准确率，说明模型的性能非常好。