RARP协议:无盘工作站的协议地址发现方法

需积分: 9 2 下载量 25 浏览量 更新于2024-09-09 收藏 38KB DOC 举报
RFC903,全称为"反向地址转换协议 (A Reverse Address Resolution Protocol)",是由Ross Finlayson、Timothy Mann、Jeffrey Mogul和Marvin Theimer在1984年6月由斯坦福大学计算机科学系提出的一份标准文档。这份文档关注的是在一个环境中,当工作站只了解其物理网络地址(如以太网地址),而不知道协议地址(如Internet地址)时,如何动态地发现和获取协议地址的问题。 在很多情况下,如无盘工作站,它们在初始启动时可能不具备获取协议地址的能力,因为它们无法预先配置。为了解决这个问题,RFC903提出了反向地址转换协议(RARP),与ARP(地址解析协议)相对,ARP是用于查找已知协议地址对应的硬件地址。RARP则负责相反的过程,即查找已知硬件地址的协议地址。 RARP的设计考虑包括以下几点: 1. 不同操作:与ARP的双向通信不同,RARP是单向的,主要由那些需要协议地址但没有的设备发起请求。ARP是每个主机都有本地映射,而RARP则是请求者寻找其他主机的映射。 2. 平等性:在ARP中,所有主机都是平等的,没有明显的客户端-服务器结构。但在RARP中,请求者通常是客户端,因为它需要外部的帮助来获取地址。 3. 广播媒介:RARP假设网络环境是基于广播媒介的,比如以太网,这样请求者可以通过广播消息找到目标。 4. 需求与挑战:RARP旨在提供一种标准化的方法,解决工作站如何在没有预先配置的情况下通过网络找到自己的协议地址。然而,文档强调这份协议仍在讨论和建议阶段,意味着它可能需要进一步改进和标准化。 附录A提供了4.2BSD Unix下的两个RARP实现例子,展示了该协议在实际系统中的应用和可能的实现方式。 RFC903反向地址转换协议为那些依赖于广播网络且缺乏静态配置的设备提供了一种动态寻址的方法,是网络架构中不可或缺的一部分,尤其是在早期的局域网环境中。随着网络技术的发展,尽管可能已经被新的协议如DHCP所取代,RARP的概念和原理对于理解网络通信的基本机制仍然具有重要意义。

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取训练集和测试集数据 train_data = pd.read_csv(r'C:\ADULT\Titanic\train.csv') test_data = pd.read_csv(r'C:\ADULT\Titanic\test.csv') # 统计训练集和测试集缺失值数目 print(train_data.isnull().sum()) print(test_data.isnull().sum()) # 处理 Age, Fare 和 Embarked 缺失值 most_lists = ['Age', 'Fare', 'Embarked'] for col in most_lists: train_data[col] = train_data[col].fillna(train_data[col].mode()[0]) test_data[col] = test_data[col].fillna(test_data[col].mode()[0]) # 拆分 X, Y 数据并将分类变量 one-hot 编码 y_train_data = train_data['Survived'] features = ['Pclass', 'Age', 'SibSp', 'Parch', 'Fare', 'Sex', 'Embarked'] X_train_data = pd.get_dummies(train_data[features]) X_test_data = pd.get_dummies(test_data[features]) # 合并训练集 Y 和 X 数据,并创建乘客信息分类变量 train_data_selected = pd.concat([y_train_data, X_train_data], axis=1) print(train_data_selected) cate_features = ['Pclass', 'SibSp', 'Parch', 'Sex', 'Embarked', 'Age_category', 'Fare_category'] train_data['Age_category'] = pd.cut(train_data.Fare, bins=range(0, 100, 10)).astype(str) train_data['Fare_category'] = pd.cut(train_data.Fare, bins=list(range(-20, 110, 20)) + [800]).astype(str) print(train_data) # 统计各分类变量的分布并作出可视化呈现 plt.figure(figsize=(18, 16)) plt.subplots_adjust(hspace=0.3, wspace=0.3) for i, cate_feature in enumerate(cate_features): plt.subplot(7, 2, 2 * i + 1) sns.histplot(x=cate_feature, data=train_data, stat="density") plt.xlabel(cate_feature) plt.ylabel('Density') plt.subplot(7, 2, 2 * i + 2) sns.lineplot(x=cate_feature, y='Survived', data=train_data) plt.xlabel(cate_feature) plt.ylabel('Survived') plt.show() # 绘制点状的相关系数热图 plt.figure(figsize=(12, 8)) sns.heatmap(train_data_selected.corr(), vmin=-1, vmax=1, annot=True) plt.show() sourceRow = 891 output = pd.DataFrame({'PassengerId': test_data.PassengerId, 'Survived': predictions}) output.head() # 保存结果 output.to_csv('gender_submission.csv', index=False) print(output) train_X, test_X, train_y, test_y = train_test_split(X_train_data, y_train_data, train_size=0.8, random_state=42) print("随机森林分类结果") y_pred_train1 = train_data.predict(train_X) y_pred_test1 = train_data.predict(test_X) accuracy_train1 = accuracy_score(train_y, y_pred_train1) accuracy_test1 = accuracy_score(test_y, y_pred_test1) print("训练集——随机森林分类器准确率为:", accuracy_train1) print("测试集——随机森林分类器准确率为:", accuracy_train1)

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