《网络管理基础》(Network Management Fundamentals)是由Alexander Clemm博士撰写,Cisco Press于2006年11月出版的著作。本书不仅深入介绍了网络管理的基本概念,还强调了网络管理的可观察性、可控制性、安全性和可靠性原则。涵盖了SNMP、CMIP、Web Services、NetFlow和IP SLA等技术体系结构,以及服务质量、故障管理、配置管理、性能管理、安全管理和计费管理等服务管理内容。书中通过端到端视图和分层视图展示了网络管理的全面系统视角。
Cisco Press网络管理基础概览
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命名访问列表 HFW1:
允许 PC1 完全访问: 允许源 IP 地址为 192.168.1.128/27 子网中的 PC1 (192.168.1.129) 访问目标 IP 地址为 192.168.1.96/27 子网的所有流量。
限制其他主机访问: 允许源 IP 地址为 192.168.1.128/27 子网 (除 PC1 外) 的主机通过 UDP 协议访问目标 IP 地址为 192.168.1.96/27 子网的 HTTP 服务 (端口 80)。
允许 PC3 完全访问 SERVER1: 允许源 IP 地址为 192.168.1.32/27 子网中的 PC3 访问目标 IP 地址为 192.168.1.96/27 子网中的 SERVER1。
拒绝其他流量: 拒绝源 IP 地址为 192.168.1.32/27 子网 (除 PC3 外) 的主机访问目标 IP 地址为 192.168.1.96/27 子网的所有流量。
允许内部网络流量: 允许源 IP 地址为 192.168.1.0 网络内的主机访问目标网络的流量。
拒绝外部网络流量: 隐式拒绝所有源 IP 地址不在 192.168.1.0 网络内的主机访问目标网络的流量。
应用访问列表:
将命名访问列表 HFW1 应用到连接 192.168.1.96/27 子网的路由器接口的入站方向,以过滤进入该子网的流量。
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一、引言
1.1 欢迎
欢迎来到斯坦福大学2014年的机器学习课程笔记。这是一份由黄海广同学整理的详尽笔记,他是一位中国海洋大学的2014级博士生。通过这份笔记,读者可以了解机器学习的基本概念、核心技术和实际应用场景。
1.2 机器学习是什么?
机器学习是一种人工智能领域的研究分支,探索如何让计算机具备自主学习的能力。通过分析数据集,机器学习算法能够自动改进其性能,无需显式编程即可实现任务。其应用包括自动驾驶、语音识别、搜索引擎等。
1.3 监督学习
监督学习是机器学习的一种类型,其中训练数据包含输入特征和对应的输出标签。常见算法包括:- 线性回归:用于预测连续值输出。- 逻辑回归:用于分类问题。- 支持向量机:适用于高维空间中的分类和回归问题。
1.4 无监督学习
与监督学习不同,无监督学习处理的数据没有明确标签,目标是发现数据中的结构或模式。常见任务包括:- 聚类:将样本分成簇。- 降维:减少数据维度。- 推荐系统:为用户提供个性化推荐。
二、单变量线性回归
2.1 模型表示
单变量线性回归是最简单的回归形式,模型表示为:[ h_{\theta}(x) = \theta_0 + \theta_1 x ] 其中 ( h_{\theta}(x) ) 表示假设函数,
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