计算机网络实验:综合组网与配置

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"该实验报告记录了一次关于综合组网与配置的实验,旨在通过模拟配置加深学生对网络协议和原理的理解,提升他们的网络技能、动手能力和协作能力。实验涉及了VLAN创建、IP地址配置、路由器配置、FTP服务器设置、ACL定义以及路由表检查等内容。网络拓扑包括了多个VLAN和路由器之间的连接,如学生网、办公网、以及通过三层交换机和路由器间的通信。实验中使用了Cisco模拟器进行操作。" 在这个实验中,学生们首先为三层交换机S3550建立了两个VLAN(VLAN4和VLAN2),分别对应学生网和办公网,并为每个VLAN分配了相应的端口。接着,他们配置了VLAN的IP地址,使交换机具备路由功能,并将fastethernet0/10端口设置为三层端口。同时,他们需要配置两台路由器RouterA和RouterB的路由表,以实现网络间的通信。 RouterA和RouterB的配置是实验的关键部分。RouterA的IP地址设在192.168.30.2和192.168.50.2,分别连接到S3550和RouterB。RouterB的IP地址设在192.168.50.1和未知的192.168.60.0网段,它与RouterA通过serial0/0/0端口相连,同时也连接了一个未完全描述的网络。 FTP服务器的配置使得RouterB可以与之交互,这通常涉及到端口转发和安全设置,以便从外部网络访问内部服务器。实验者还需要检查三层交换机、RouterA和RouterB的路由表,确保配置无误。此外,在RouterA上定义标准访问控制列表(ACL)并引用,用于控制网络流量和安全,然后检查配置并测试ACL的效果。 实验的网络拓扑图展示了各个设备间如何连接,每个设备的IP地址和端口配置,这对于理解网络流量路径和信息传递至关重要。通过这个实验,学生能够实践网络规划、设备配置和问题解决,这些技能在现实世界的网络管理中是非常重要的。
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行