SNMP协议详解:从RFC到应用

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"这篇文档详细介绍了SNMP(Simple Network Management Protocol),一种用于网络管理的应用层协议,主要包括其历史发展、作用、主要版本及其特点。SNMP最初基于SGMP,用于监视和管理网络设备,适用于中小型网络环境。文档还提到了一些常见的网络监控工具,如SNMP、RRDTool、Cacti和Nagios,以及Linux下的Net-snmp工具。SNMP经历了SNMPv1、SNMPv2和SNMPv3三个版本,其中SNMPv2最为广泛使用,支持故障、配置、记账、性能和安全管理。SNMP的产生背景是为了应对日益复杂的网络管理和设备兼容性问题,通过公有标准实现跨厂商的设备统一管理。SNMPv1使用社区字符串(community)进行认证,但安全性较低,因为社区字符串以明文形式传输。" 本文档深入探讨了SNMP的各个方面,首先明确了SNMP的基本概念,它是一种基于IP的网络管理协议,能够实现远程监控和管理网络设备,包括设备状态检查、配置更改、警告接收等功能。SNMP的出现是因为网络规模扩大和设备多样性带来的管理挑战,它通过标准化的协议报文实现了不同厂商设备的互通。 文档中提到了SNMP的不同版本,从最初的SNMPv1到SNMPv2,再到SNMPv3,每一代都在安全性、功能性和效率上有所提升。SNMPv1使用社区字符串作为认证机制,但这种方式的安全性较弱,因为这些字符串在网络中以明文形式传递,容易被截取。随着SNMP的发展,后来的版本增加了更高级的认证和加密机制,以提高安全性。 此外,文档列举了一些常用的网络监控工具,如SNMP本身用于基础的设备管理,RRDTool用于时间序列数据存储,Cacti提供了一个基于PHP的用户界面来展示监控数据,Nagios则专注于状态监控。在Linux环境下,Net-snmp工具集包括了代理(Agent)和管理站(NMS)的相关工具,用于处理SNMP trap包和进行网络管理。 这篇文档提供了全面的SNMP知识,包括其起源、工作原理、发展历程以及在现代网络管理中的应用,对于理解网络管理和监控技术具有重要的参考价值。
2023-05-29 上传

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)

2023-06-07 上传