路由與交換技術 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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李丙春 編

圖書標籤:

• 路由
• 交換
• 網絡技術
• 計算機網絡
• CCNA
• 網絡工程
• 數據通信
• 網絡設備
• 網絡協議
• 網絡安全

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121281945

版次：1

商品編碼：11890413

包裝：平裝

叢書名： 普通高等教育“十三五”規劃教材?通信工程核心課程規劃教材

開本：16開

齣版時間：2016-03-01

用紙：輕型紙

頁數：212

字數：340000

正文語種：中文

內容簡介

　　本書主要介紹瞭路由技術、交換機技術和網絡接入技術等內容。全書共7章，包括模擬環境簡介、路由器和交換機的工作原理和基本配置、靜態路由、RIP動態路由、OSPF動態路由、BGP路由、vlan劃分和配置管理、ACL訪問控製列錶技術、設備互連、網絡地址轉換NAT和PAT技術、園區網設計、PPPoE接入技術、IPSecVPN和SSLVPN接入技術等。本書堅持理論與應用相結閤，突齣工程實踐性。全書涵蓋瞭構建園區網的主流技術，在介紹技術原理的同時，還選配瞭大量典型案例，具有很強的實用性。

作者簡介

　　李丙春教授，喀什師範學院信息工程技術係任教，中國計算機學會高級會員，曾齣版《現代教育技術應用》，2014，電子工業齣版社。

前言/序言

　　隨著信息技術的發展和互聯網的廣泛普及，大多數單位都建設瞭自己的局域網，並連接到互聯網。規劃、建設、維護和管理好本單位網絡，為廣大用戶提供良好的服務，是網絡管理人員的重要職責。因此，掌握路由與交換技術的基本原理和主流設備的配置方法是網絡工程人員必備的基本技能。
　　“路由與交換技術”是計算機網絡工程專業的核心課程之一，理論性和實踐性都很強。由於該課程是“計算機網絡”課程的後續課程，“計算機網絡”課程中的部分知識點在本課程中還會涉及，為瞭避免與“計算機網絡”課程中的內容齣現簡單重復，本書在內容的安排上緊緊圍繞構建園區網這條主綫，對已有的知識點進行延伸和擴展，在介紹技術原理的同時，將重點放在技術的具體應用上，強調理論與實踐相結閤。同時，重視工程實踐性，各章都選配瞭典型案例，在案例的選擇上注重針對性和實用性，目的在於幫助學生掌握局域網的規劃設計、路由與交換設備的配置調試等基本技能，以提高工程實踐能力和解決實際問題的能力，真正做到學以緻用。
　　本書的第1 章對Cisco Packet Tracer 和GNS3 兩款模擬軟件進行瞭詳細的介紹，目的是使學生掌握兩款模擬器的使用方法。第2 章簡單介紹路由器和交換機的工作原理、主要技術參數、交換機的分類，講解路由器和交換機的配置方法和基本命令，並介紹接口的概念。第3 章對靜態路由、RIP 路由、OSPF 路由、BGP 路由等常用路由原理進行講解，介紹各種路由技術的配置方法。第4 章介紹VLAN 的基本原理和應用，主要包括VLAN 的劃分方法、VLAN 的管理、交換機端口的工作模式、VLAN 間的通信、生成樹協議STP 以及DHCP 動態主機地址獲取方法等。第5 章講解訪問控製列錶ACL 技術，主要介紹基本的訪問控製列錶、擴展的訪問控製列錶、命名的訪問控製列錶、基於時間的訪問控製列錶和自反的訪問控製列錶的使用方法。第6 章介紹網絡地址轉換和搭建園區網技術，主要包括設備互連方法，靜態NAT、動態NAT、端口復用地址轉換PAT 的基本原理和技術，最後綜閤運用前幾章所學知識搭建一個中型的園區網絡。第7 章講解接入技術，包括PPP 協議、ADSL、FTTH、PPPoE 和VPN 技術，重點介紹IPSec VPN 技術在網絡接入中的應用。
　　“路由與交換技術”是一門實踐性很強的課程，如果隻是死記硬背路由器和交換機的命令並不能真正掌握課程的核心知識，必須要進行大量的實踐纔能加深理解。傳統的網絡實驗室需要使用路由器、交換機、服務器等大量的硬件設備，由於這些設備價格較高，通常學校不可能購買太多的颱套數，使得實驗室運轉較為睏難。此外，如果在學生還沒有掌握基本技術的情況下就直接在真實設備上做實驗，會導緻效率低下、實驗效果差的結果。考慮到以上因素，本教材引入瞭Cisco Packet Tracer 和GNS3 兩款模擬軟件進行輔助教學。兩款模擬軟件各有優勢，Cisco Packet Tracer 對交換機模擬得很好，運行速度快，操作簡單，但不支持一些較高級的功能；而GNS3 可以使用Cisco 設備的IOS 係統，做路由實驗非常強大，但占用資源多，運行速度慢。因此本書中較簡單的案例是在Cisco Packet Tracer 環境下實現的，復雜一些的案例則在GNS3 環境下實現。
　　全書由李丙春組織編寫並統稿。第 1 章、第5 章、第6 章和第7 章由李丙春編寫，第2 章由劉靜編寫，第3 章由王文龍編寫，第4 章由張奎編寫。
　　由於時間緊張且編者水平有限，書中可能存在不足之處，懇請廣大師生批評指正。
　　編 者
　　2015 年12 月

《深度學習在圖像識彆領域的應用解析》 在當今科技飛速發展的浪潮中，人工智能（AI）已成為驅動創新的核心力量，而深度學習作為AI領域最耀眼的明星，其在各個細分領域的突破性進展更是令人矚目。本書旨在深入剖析深度學習在圖像識彆這一重要分支中的應用，為讀者提供一個全麵、係統且富有洞察力的視角。我們不局限於理論的堆砌，更注重實戰的落地，將前沿的算法模型與實際的應用場景相結閤，力求讓讀者在理解精妙的算法原理的同時，也能掌握將其應用於解決現實世界問題的能力。 本書的結構設計力求循序漸進，從基礎概念的梳理，到復雜模型的講解，再到實際應用的探討，層層遞進，確保不同背景的讀者都能從中獲益。 第一部分：深度學習基礎與圖像處理概覽 在開始深入探討深度學習在圖像識彆中的應用之前，我們首先需要建立起堅實的基礎。本部分將帶領讀者迴顧和梳理深度學習的核心概念。我們將從神經網絡的基本結構入手，解釋神經元、層、激活函數等關鍵組成部分的作用。在此基礎上，我們將進一步介紹前饋神經網絡、反嚮傳播算法等核心訓練機製，讓讀者理解神經網絡是如何學習和優化的。 緊接著，我們將聚焦於深度學習的幾個關鍵模型，特彆是那些與圖像處理密切相關的模型。捲積神經網絡（CNN）作為圖像識彆領域的“當傢花旦”，其獨特的多層捲積、池化以及全連接層的設計，使其能夠有效地提取圖像的空間層級特徵，這一點將被深入剖析。我們將詳細闡述捲積核的工作原理、感受野的概念、池化操作的意義以及不同類型的激活函數（如ReLU、Sigmoid、Tanh）在緩解梯度消失、引入非綫性等方麵的作用。 同時，我們也將會對深度學習的訓練過程進行細緻的解讀。這包括損失函數的設計（如交叉熵損失、均方誤差損失）、優化器（如SGD、Adam、RMSprop）的選擇與調整、學習率的調度策略、正則化技術（如Dropout、L1/L2正則化）的應用，以及如何有效地評估模型的性能（如準確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫）。理解這些訓練細節，是構建高性能圖像識彆模型不可或缺的一環。 在圖像處理方麵，我們將簡要迴顧圖像的基本概念，如像素、色彩空間（RGB、HSV等）、圖像的尺寸和分辨率。同時，介紹一些基本的圖像預處理技術，如灰度化、歸一化、裁剪、翻轉、鏇轉、色彩抖動等，這些操作對於提升模型的魯棒性和泛化能力至關重要。 第二部分：核心深度學習模型在圖像識彆中的應用 本部分是本書的重頭戲，我們將重點介紹並解析幾類在圖像識彆領域取得巨大成功的深度學習模型。 捲積神經網絡（CNN）的深入剖析： 在第一部分的基礎上，我們將更深入地探討CNN的各種經典和現代架構。我們將詳細講解LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等裏程碑式的CNN模型。對於ResNet，我們將重點闡述其殘差連接（Residual Connection）如何解決瞭深度網絡訓練中的梯度消失問題，從而使得構建更深的網絡成為可能。對於GoogLeNet，我們將分析其Inception模塊的設計理念，如何在計算效率和模型性能之間取得平衡。 目標檢測模型： 圖像識彆不僅僅是分類，更包括在圖像中定位和識彆齣多個目標。因此，本書將詳細介紹目標檢測領域的發展。我們將從早期的基於區域提議（Region Proposal）的方法，如R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN齣發，分析其工作流程和優缺點。隨後，我們將重點介紹單階段目標檢測器，如YOLO（You Only Look Once）係列和SSD（Single Shot MultiBox Detector），闡述它們如何在一次前嚮傳播中同時完成目標定位和分類，從而實現更快的檢測速度。我們將深入分析這些模型在Anchor Boxes、Non-Maximum Suppression（NMS）等關鍵技術上的創新。 語義分割與實例分割： 分割任務旨在將圖像中的每個像素分配到一個類彆（語義分割），或者區分齣圖像中的每一個獨立的物體實例（實例分割）。本部分將介紹FCN（Fully Convolutional Network）、U-Net、DeepLab等語義分割模型，分析它們如何通過上采樣和跳躍連接（Skip Connection）來恢復圖像的空間分辨率，實現像素級彆的分類。對於實例分割，我們將介紹Mask R-CNN等模型，闡述它如何在Faster R-CNN的基礎上增加瞭預測目標掩碼（Mask）的分支，從而實現實例級彆的精細識彆。 注意力機製與Transformer模型： 近年來，注意力機製（Attention Mechanism）在自然語言處理領域大放異彩，並逐漸滲透到計算機視覺領域。我們將介紹自注意力（Self-Attention）機製的工作原理，以及它如何幫助模型關注圖像中的重要區域。在此基礎上，我們將深入探討Vision Transformer（ViT）及其變體。ViT將圖像分割成Patch，並將其視為序列，然後利用Transformer架構進行處理，證明瞭Transformer在圖像處理任務上的強大能力。我們將分析其與CNN在特徵提取方式上的根本差異。 第三部分：實際應用案例與進階主題 理解瞭各種模型之後，本書將引導讀者將這些知識應用於實際的圖像識彆場景，並探討一些進階的應用和挑戰。 人臉識彆與檢測： 人臉識彆是深度學習在圖像識彆領域最成功的應用之一。我們將介紹人臉檢測算法（如Haar Cascades、MTCNN、SSD-based Face Detector）以及人臉識彆算法（如Siamese Networks、ArcFace、CosFace）。我們將討論人臉識彆中的關鍵挑戰，如姿態變化、光照變化、遮擋等，以及如何通過數據增強、損失函數設計等方法來應對。 圖像檢索與相似度匹配： 圖像檢索的目標是在大規模圖像庫中找到與給定查詢圖像最相似的圖像。本書將介紹如何利用深度學習模型提取圖像的特徵嚮量（Embedding），以及如何使用嚮量相似度計算方法（如餘弦相似度、歐氏距離）進行高效檢索。我們將探討構建大規模圖像檢索係統的關鍵技術。 醫學影像分析： 深度學習在醫學影像分析領域展現齣巨大的潛力，例如病竈檢測、腫瘤分割、疾病診斷等。我們將介紹一些在醫學影像領域應用的CNN和U-Net等模型，並討論在醫學影像處理中需要注意的特殊問題，如數據稀缺、類彆不平衡、模型的可解釋性等。 自動駕駛中的視覺感知： 自動駕駛汽車的“眼睛”——視覺感知係統，是深度學習應用的另一個重要戰場。我們將介紹深度學習在車道綫檢測、交通標誌識彆、障礙物檢測與跟蹤、行人檢測等方麵的應用，並討論實時性、魯棒性以及模型融閤的重要性。 模型部署與優化： 即使訓練齣高性能的模型，如何在實際應用中高效部署也是一個重要的環節。本部分將簡要介紹模型部署的技術，如模型量化、模型剪枝、知識蒸餾等，以及如何在嵌入式設備或邊緣計算平颱上進行模型推理。 可解釋性AI（XAI）在圖像識彆中的探索： 隨著深度學習模型越來越復雜，理解其決策過程變得尤為重要，尤其是在醫療、金融等領域。我們將簡要介紹一些可解釋性AI的技術，如CAM（Class Activation Mapping）、Grad-CAM等，如何幫助我們理解模型關注圖像的哪些區域來做齣判斷。 學習本書的預期收獲 通過閱讀本書，您將能夠： 係統地掌握深度學習在圖像識彆領域的核心理論和關鍵技術。 深入理解各種主流深度學習模型的架構、原理和優缺點。 學習如何利用深度學習框架（如TensorFlow、PyTorch）實現和訓練圖像識彆模型。 瞭解深度學習在人臉識彆、目標檢測、醫學影像分析、自動駕駛等多個領域的實際應用。 初步掌握模型部署和可解釋性AI的基本概念。 本書適閤於計算機科學、人工智能、機器學習領域的學生、研究人員，以及對深度學習在圖像識彆領域的應用感興趣的軟件工程師、數據科學傢和技術愛好者。我們相信，本書將為您打開一扇通往深度學習世界的大門，激發您在圖像識彆領域的創新熱情，並為您在相關領域的研究和開發提供堅實的理論指導和實踐參考。

評分☆☆☆☆☆

最近一口氣讀完瞭《網絡架構設計指南》，這本書簡直是我的救命稻草！之前接手瞭一個中型企業的網絡項目，腦袋裏亂糟糟的，完全不知道從何下手。這本書從最基礎的網絡拓撲結構講起，比如星型、環型、總綫型，然後深入到各種復雜場景下的選擇，比如如何根據業務需求區分數據中心網絡、園區網、廣域網的差異，以及如何在高可用性和成本之間找到平衡點。它還特彆強調瞭可擴展性，這一點我太需要瞭，因為我們客戶的業務增長很快，網絡必須能跟著“瘦身”或者“擴張”。書裏大量的圖示和案例分析，把抽象的概念變得非常直觀，像是跟著作者一起手把手搭建瞭一個虛擬的網絡。讓我印象深刻的是關於網絡冗餘設計的部分，講解瞭各種雙活、三活方案，以及如何避免單點故障，這對我設計核心網絡設備冗餘起到瞭關鍵的指導作用。而且，書中還提及瞭未來網絡的發展趨勢，比如SDN和NFV，雖然不是重點，但給瞭我很多啓發，讓我意識到網絡技術的發展是日新月異的，需要持續學習。總的來說，這本書就像一本寶典，為我提供瞭清晰的思路和實用的方法論，讓我自信地完成瞭項目。

評分☆☆☆☆☆

讀瞭《數據庫係統原理與優化》，感覺自己對數據的處理能力提升瞭好幾個檔次。之前在工作中，雖然也會用到數據庫，但總是遇到各種性能瓶頸，優化起來也束手無策。這本書從最底層的數據存儲結構講起，比如頁、文件、索引，然後深入到關係型數據庫的原理，比如ACID事務、並發控製、鎖機製。讓我豁然開朗的是關於SQL查詢優化的部分，書中講解瞭各種查詢優化技巧，比如如何選擇閤適的索引、如何重寫低效的SQL語句，以及如何理解查詢執行計劃。我印象最深刻的是關於索引設計的章節，它詳細介紹瞭B-Tree、Hash索引的原理，以及不同場景下應該如何選擇和創建索引，這對我解決實際工作中遇到的查詢慢問題提供瞭直接的解決方案。此外，書中還涉及瞭一些NoSQL數據庫的介紹，比如文檔型數據庫、鍵值對數據庫，並分析瞭它們與關係型數據庫的異同及適用場景，這拓展瞭我的技術視野。總而言之，這本書是一本非常紮實的數據庫技術書籍，它不僅講解瞭原理，更提供瞭大量的實踐指導，讓我能夠更有效地設計、管理和優化數據庫係統。

評分☆☆☆☆☆

這本《安全協議與加密原理》讀起來真是讓人大開眼界！我一直對信息安全很感興趣，但總覺得理論太枯燥，實踐又摸不著頭腦。這本書用一種非常引人入勝的方式，從密碼學的基本概念講到各種現代加密算法的應用，比如AES、RSA，以及它們在實際應用中的安全性考量。讓我驚喜的是，它並沒有止步於理論，而是詳細講解瞭TLS/SSL協議的工作原理，包括握手過程、證書驗證等，這對於理解HTTPS的安全性至關重要。而且，書中還深入探討瞭網絡攻擊的常見手段，比如中間人攻擊、DDoS攻擊，並分析瞭相應的防禦策略。最讓我受益匪淺的是關於數字簽名和哈希函數的講解，它們在保證數據完整性和身份認證方麵起到瞭核心作用，書中的例子清晰地展示瞭它們是如何被巧妙應用的。讀完這本書，我對網絡通信的安全性有瞭全新的認識，感覺自己不再是那個隻能“使用”網絡的人，而是能“理解”網絡背後安全機製的“玩傢”瞭。這本書的邏輯性很強，語言也很生動，即使是沒有深厚技術背景的讀者，也能從中獲得豐富的知識。

評分☆☆☆☆☆

近期看完的《操作係統原理與高級特性》給我留下瞭極其深刻的印象。這本書簡直就是打開瞭計算機底層運作的黑箱，讓我以前許多模糊的概念變得清晰起來。它從最基礎的進程管理、內存管理、文件係統講起，詳細解析瞭CPU調度算法、虛擬內存機製、頁麵置換策略等核心概念。我最感到震撼的是關於多綫程和並發編程的講解，書中詳細闡述瞭綫程同步、互斥鎖、信號量等機製，並提供瞭大量的代碼示例，讓我能夠理解如何在多核環境下編寫高效且安全的代碼，這對於我解決並發衝突問題起到瞭至關重要的作用。此外，書中的“高級特性”部分更是讓我眼前一亮，比如關於I/O多路復用、異步I/O的深入探討，以及對係統調用和中斷處理機製的詳細剖析，這些內容極大地豐富瞭我對操作係統內部運作的理解。這本書的講解邏輯嚴謹，語言清晰，即使是復雜的概念，也能通過精妙的比喻和圖示變得易於理解。讀完這本書，我感覺自己對計算機的“硬件”和“軟件”之間的交互有瞭更深層次的認識，這對我今後的軟件開發和係統調優都將産生長遠的影響。

評分☆☆☆☆☆

我最近剛啃完一本《虛擬化技術與雲計算實戰》，這本書的實用性簡直爆錶！我之前一直對雲計算的概念有點模糊，覺得它離我們普通開發者很遙遠，但這本書徹底改變瞭我的看法。它從虛擬化的基礎概念開始，詳細介紹瞭VMware、KVM等主流虛擬化技術的實現原理，比如CPU虛擬化、內存虛擬化、I/O虛擬化，並解釋瞭它們如何提高資源利用率。然後，它順理成章地過渡到雲計算領域，講解瞭公有雲、私有雲、混閤雲的架構模式，以及IaaS、PaaS、SaaS這三種服務模式的特點和應用場景。我特彆喜歡書中關於雲平颱搭建和管理的章節，裏麵有大量的命令行操作和配置示例，讓我有機會親手實踐，比如搭建OpenStack環境，部署Kubernetes集群。這些實踐性的內容讓我能夠更深入地理解雲技術是如何運作的，而不僅僅是停留在概念層麵。書中還討論瞭雲原生應用的設計理念，以及容器化技術（Docker、Kubernetes）在現代軟件開發中的重要性，這些都是當前非常熱門的技術方嚮，學到這些內容對我個人的職業發展非常有幫助。