华为Com-蓝色图标库:网络与通信设备图标大全
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更新于2024-08-15
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"华为Com-蓝色图标库-viSIO各大图形图标集合"
这个资源是一个图标库,专门针对华为3Com的产品和服务,包含了一系列的蓝色图标,用于表示各种IT设备、网络技术和解决方案。图标库分为三个颜色主题:浅紫、黄色和深蓝,每个主题下都涵盖了丰富的网络与通信设备图标。
在这些图标中,我们可以看到一系列关键的网络组件和概念:
1. **网络图标库**:这是整个图标库的基础,包含了各种网络设备和功能的图形表示。
2. **服务器**:代表计算中心,提供数据处理和存储服务。
3. **ATM**(Asynchronous Transfer Mode):一种面向连接的网络技术,适用于宽带多媒体传输。
4. **交换机**:在网络中用于连接多个设备并转发数据包。
5. **SGW( Serving Gateway)**:在移动通信系统中,作为服务网关,处理用户平面的数据传输。
6. **信令网关(GK)**:负责网络中的信令转换和路由。
7. **AAA(Authentication, Authorization, and Accounting)**:认证、授权和计费系统,确保网络安全和管理。
8. **Cach(缓存)**:用于存储常用数据,提高访问速度。
9. **路由器**:网络中的关键设备,负责数据包的路由选择和转发。
10. **VoIP(Voice over Internet Protocol)**:通过互联网进行语音通信的技术,包括VOIPGW、VOIP功能等。
11. **MA5100/MA5200**:华为的宽带接入服务器,用于提供宽带接入服务。
12. **OLT(Optical Line Terminal)**:光线路终端,是FTTx网络的一部分,用于光缆到用户端的连接。
13. **ONU(Optical Network Unit)**:光网络单元,位于用户端,接收OLT发出的光信号。
14. **AGW(Access Gateway)**:接入网关,处理多种类型的接入请求。
15. **RADIUS(Remote Authentication Dial-In User Service)**:远程认证拨入用户服务,一种认证协议。
16. **SIP(Session Initiation Protocol)**:会话初始化协议,用于建立、修改和终止多媒体通信会话。
17. **PBX(Private Branch eXchange)**:私有分支交换机,企业内部电话系统的交换设备。
18. **SIP Server**:SIP服务器,处理SIP协议的呼叫控制和管理。
19. **APPServer**:应用服务器,提供各种网络应用服务。
20. **FA(Flow Analysis)**:流量分析,用于监控和管理网络流量。
21. **MSTP(Multi-Service Transport Platform)**:多业务传输平台,支持多种业务的传输。
22. **CMTS(Cable Modem Termination System)**:电缆调制解调器终端系统,用于有线电视网络的宽带接入。
23. **IPv6路由器**:支持下一代互联网协议IPv6的路由器。
24. **SOHO路由器**:适合小型办公室或家庭使用的路由器。
25. **中低端路由器**:面向中小企业或非核心网络位置的路由器。
26. **带语音模块的路由器**:集成了VoIP功能的路由器。
27. **通用路由器**:具有广泛适用性的路由器。
28. **IDS路由器**:集成入侵检测系统的路由器,提供额外的安全防护。
29. **MCU(Multipoint Control Unit)**:多点会议单元,用于视频会议。
30. **核心路由器**:网络的核心部分,处理高流量和关键路由决策。
31. **友商路由器**:可能指的是其他品牌或竞争对手的路由器产品。
32. **中继器**:用于扩展网络覆盖范围的设备。
33. **PAD(Programmable Automation Device)**:可编程自动化设备,通常用于工业自动化。
34. **插座式交换机、汇聚交换机、堆叠交换机、核心交换机**:不同类型的局域网交换机,分别适用于不同场景和需求。
这些图标可以用于网络设计、文档制作、培训材料或演示文稿中,帮助直观地展示和解释复杂的网络架构和通信流程。
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2025-01-13 上传
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2025-01-13 上传
基于LSTM神经网络的温度预测分析
介绍
基于LSTM神经网络的温度预测分析,探索使用LSTM神经网络对中国湖北省孝感市的气温进行预测,并且评估其预测精度。
软件架构
软件架构说明
安装教程
pip install --save pandas numpy sklearn tensorflow
**目 录**
. 课程背景及意义 2]()
[2. 实验目的: 2]()
[3. 数据集: 3]()
[3.1 数据来源 3]()
[3.2 数据清洗 4]()
[3.3 数据标准化 4]()
[4. 实验步骤: 5]()
[4.1 数据获取 5]()
[4.2 数据处理 7]()
[4.3 LSTM模型构建与训练 10]()
[5. 结果分析 18]()
[6. 实验总结 21]()
1. # <a name
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