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网络基础知识权威发布_网络基础知识入门(2024年12月精准访谈)

内容来源:卡姆驱动平台所属栏目:观点更新日期:2024-11-29

网络基础知识

2025年计算机考研王道全套教材 𐟓š 2025年计算机考研王道全套教材,包括计算机网络、组成原理、数据结构和操作系统等专业基础综合考试内容。历年真题和辅导书一应俱全,助你轻松备考! 𐟓– 计算机网络考研复习指导:掌握网络基础知识,提升网络编程能力。 𐟓š 计算机组成原理考研复习指导:深入了解计算机硬件结构,掌握指令系统设计。 𐟓– 数据结构考研复习指导:掌握数据结构基本原理,提升算法设计与分析能力。 𐟓š 操作系统考研复习指导:熟悉操作系统基本概念,掌握进程管理、内存管理、文件系统等核心知识。 𐟓– 冲刺模拟题与机试指南:通过大量模拟题和机试指南,提升实战能力。 𐟓š 王道论坛:提供丰富的考研资料和交流平台,助你与志同道合的考研伙伴共同进步。 𐟓– 正版书可兑换:购买正版教材,享受官方售后服务,确保备考无忧。 快来选择这套王道考研系列教材,开启你的计算机考研之旅吧!

豆瓣9.5!深度学习全解析 𐟌Ÿ 豆瓣评分高达9.5!这本书简直封神,我恨不得把整本书都背下来!这本书的目的是让读者能够深入理解神经网络与深度学习技术的基本原理,不仅知其然,还要知其所以然。 𐟓š 全书共分为15章: 第1章:绪论 简介人工智能、机器学习和深度学习,让读者对相关知识有一个全面的了解。 第2、3章:机器学习基础 介绍机器学习的基础知识。 第4~6章:神经网络模型 分别讲述前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络。 第7章:优化与正则化 介绍神经网络的优化与正则化方法。 第8章:注意力机制和外部记忆 探讨神经网络中的注意力机制和外部记忆。 第9章:无监督学习方法 简要介绍一些无监督学习方法。 第10章:模型独立的机器学习方法 介绍集成学习、自训练和协同训练、多任务学习、迁移学习、终身学习、元学习等难点和热点问题。 第11章:概率图模型 介绍概率图模型的基本概念,为后面的章节做铺垫。 第12章:早期深度学习模型 介绍两种早期的深度学习模型:玻尔兹曼机和深度信念网络。 第13章:深度生成模型 介绍最近两年发展迅速的深度生成模型:变分自编码器和生成对抗网络。 第14章:深度强化学习 介绍深度强化学习的知识。 第15章:序列生成模型 介绍应用十分广泛的序列生成模型。 这本书真的是深度学习领域的百科全书,每一章都充满了干货,强烈推荐给所有对神经网络与深度学习感兴趣的朋友们!𐟓–𐟒က

网络基础知识全解析(完) 𐟌Ÿ今天我们来聊聊一些网络方面的基础知识: DNS(Domain Name System):域名系统,负责将域名转换为IP地址。 DHCP(Dynamic Host Configuration Protocol):动态主机配置协议,用于自动分配IP地址和其他网络参数。 NAPT(Network Address Port Translation)和IP Masquerading:网络地址端口转换和IP伪装,用于实现NAT(网络地址转换)。 Wi-Fi:无线局域网技术,让设备可以通过无线方式连接网络。 WEP(Wired Equivalent Privacy):无线加密协议,用于保护Wi-Fi网络的通信安全。 WPA2/3:更高级的无线加密协议,提供更强的安全保护。 𐟓Š其他非概念性知识点: 子网(Subnet):将网络进一步细分为多个子网,每个子网有自己的IP地址范围。 传输速度计算:简单的计算公式,记得将字节转换为比特(乘以8)。 这些笔记适合初学者加深理解,如果有任何问题,欢迎随时提问,我会尽力解答。记得关注并获取更多学习资源哦!

普通人如何通过软考中级网络工程师考试? 作为一个过来人,今天我想和大家聊聊软考中级——网络工程师的那些事儿。希望我的经验能帮到正在备考的小伙伴们。 网络工程师考试时间线 报名时间: 上半年:3月23日9:00至31日17:00 下半年:8月17日9:00至25日17:00 考试时间: 上半年:5月28日、29日9:00-11:30基础知识,14:00-16:30应用技术 下半年:11月5日、6日9:00-11:30基础知识,14:00-16:30应用技术 考试内容 计算机系统基础知识 网络操作系统基础知识 数据通信基础知识 网络系统性能测试和优化技术 可靠性设计技术 网络应用基本原理和技术 计算机网络标准化知识 局域网组网技术 城域网和广域网基本技术 计算机网络互联技术 如何备考 课程学习 可以选择报班或者在网上找免费的课程。我当时主要是跟着黑舟软考快马班,这个是专为零基础的同学准备的。把老师讲解的侧重点和各种技巧学透彻,软考证书也能轻松拿下。另外,推荐几个小破站上还不错的课程:summer课堂、马军软考。这个阶段主要是梳理知识,建立思维导图,方便后期的学习。 记忆口诀和默写本 记忆口诀可以配合专业名词或规则进行记忆,例如,在学习网络安全知识时,通过口诀记忆法记住各种加密算法和防火墙设置规则,提高记忆效果。此外,要准备一个默写本,对自己所学所记进行测试。 错题分析 做完一套真题试卷后,对照答案解析分析试卷,做好错题笔记,确保下次不会在相同的地方犯错。落实基础知识,重复掌握计算机语句语法和计算公式,通过题目反复熟记。 必刷题 刷题是对知识的巩固练习,吃透历年真题,整理错题,做好总结。做题的时候,一定要看解析,对的题也要认真看解析,了解考点。 后期反复刷题 在后期反复刷题时,认真读题干和选项,回忆知识点进行选择,不要硬记答案。考原题的概率极低,了解考点,掌握知识点就不用担心题型变换。不知道如何做题的小伙伴们可以试试软考通,里面有各个章节的题和历年真题,完全可以放心使用。 希望这些小建议能帮到你们,祝大家考试顺利,早日拿到证书!𐟒ꀀ

中考前一个月,如何高效逆袭? ### 物理:从基础到题型 物理复习要全面梳理教材,深入理解基本概念和规律,找出它们之间的内在联系。整理复习资料,归纳题型,并通过比较和体会,掌握各种题型的解题方法和思路。特别要重视曾经做错过的题目,最好能将它们摘抄出来,做成错题卷,重新练习,这样可以有效降低再错率。 化学:回归课本,掌握基础 化学复习可以分章节进行,比如熟悉化学元素周期表、了解化学仪器的使用要求,或者将同族元素分成板块,简单了解元素性质和方程式等基础知识。熟练掌握1-20号元素的名称和元素符号的书写,正确书写化学式和方程式,熟记各种药品的俗称、颜色和气味。质量分数的计算是重点,初中的化学计算只有这一个,所以必须要会。各种气体的制取和收集也是重点,多做习题来掌握题型。 道法:理解和记忆 道德与法治是唯一一门一定要在选择题部分保证全对的科目,因为选择题一般比较简单,基本理解知识就可以了。在基础知识上形成知识网络,考试时遇到相关题目,调出知识网络,看是否与材料有联系,留下有联系的即可。这样可以最大限度地降低丢点的可能。此外,平时要注意老师的答题技巧和解题思路,总结一些答题技巧,对之后的考试会有很大帮助。 历史:笔记和宏观把握 历史复习要多记笔记,善于从宏观上把握历史脉络,把握历史事件之间的联系。笔记对历史尤其重要,因为人教版的分类并不是按照历史年代而是按照政治经济文化分类,中外历史交叉。这一定程度上分割了历史正常发展的脉络,有很多跨板块、时间上的联系就会很难找到。通过笔记把所有史实都记全,这意味着什么小字注释都要看。至于背景意义影响,基本是老师总结出来给的,自己要翻书再找找,看有没有老师没有提到的,尽量都记全了。 希望这些方法能帮助你在中考前一个月实现高效复习,取得理想的成绩!𐟒ꀀ

网络安全入门指南:从零开始到实战 嘿,如果你打算从零开始自学网络安全,那你来对地方了!这篇文章将带你从基础到深入,一步步走向网络安全的世界。相信我,这个过程既充满挑战又充满乐趣。准备好了吗?Let's go!𐟚€ 基础阶段:打好基础 𐟛 ️ 计算机基础与网络基础 首先,你得了解一些基本的计算机知识。这包括硬件(比如 CPU、内存、硬盘)和软件(比如 Windows、Linux)的基础操作。推荐你读一读《计算机科学导论》这本书,同时也可以在自己的电脑上多实践实践。 计算机网络知识 接下来,深入学习计算机网络知识。重点掌握 TCP/IP 协议族,了解 IP 地址、子网掩码、端口等概念。常见的网络设备(如路由器、交换机)的工作原理也要搞清楚。推荐你读《计算机网络:自顶向下方法》这本书,同时结合 Coursera 上的 “计算机网络基础” 课程进行学习。 编程语言:从 Python 开始 𐟐 选择一门编程语言作为入门,Python 是一个很好的选择。它在网络安全领域应用广泛,用于编写脚本、自动化工具和简单的网络应用。学习 Python 的基本语法、数据类型、控制结构和函数等内容。可以通过廖雪峰的 Python 教程网站或者《Python 编程从入门到实践》这本书进行学习。动手编写一些简单的程序,比如网络端口扫描脚本的简单雏形。 深入学习:网络安全知识 𐟔’ 网络安全基础概念 学习网络安全的基本目标,如保密性、完整性和可用性。了解常见的网络安全威胁,包括被动攻击(如窃听、流量分析)和主动攻击(如中断、篡改、伪造)。推荐你读《网络安全基础:应用与标准》这本书来学习这些基础概念。 研究网络安全策略和机制 了解访问控制策略、身份认证和授权机制等。结合实际案例,比如企业内部网络的访问控制策略制定,来加深理解。 实战演练:从理论到实践 𐟒ꊊ到了这个阶段,你已经掌握了足够的基础知识。接下来就是实践了!找一些网络安全相关的项目或者比赛,比如 CTF(Capture The Flag)比赛,来检验你的学习成果。通过实战演练,你会发现理论知识和实际操作之间的差距,并且不断调整和改进自己的技能。 希望这篇文章能帮到你,祝你早日成为网络安全领域的佼佼者!𐟚€

网络安全培训哪家强?看这! 1⃣ 达内教育 课程:Scala大数据工程师,网络运维与安全工程师,网络运维与安全培训 价格:5000-23000元 2⃣ 千锋教育 课程:网络安全工程师培训,信创网络安全培训,集成适配工程师培训 价格:5300-25000元 3⃣ 九域安全 课程:网络安全工程师岗前培训班 价格:4500-17000元 4⃣ 北大青鸟 课程:网络安全渗透测试-网络安全就业班,网络安全工程师培训 价格:3800-25000元 5⃣ 华育智远 课程:网络安全工程师就业班,防火墙,网络架构与路由交换培训 价格:4500-28000元 6⃣ 蓝鸥 课程:NISP(二级),NISP一级,云计算网络安全培训课程,OpenStack培训 价格:2700-25000元 𐟓š 如何学习网络安全? 基础知识:从计算机科学和网络技术的基础知识开始,熟悉操作系统、硬件以及网络知识,理解计算机如何通信以及网络的工作原理。 编程技能:网络安全专业需要掌握一定的编程知识,包括但不限于Python、Java和C/C++等。 数学和加密学:掌握一些基础的离散数学和统计学知识,这对理解和使用加密算法非常重要。 专业课程:如网络安全、网络犯罪调查、信息保障、信息系统风险管理等课程。 实践经验:尝试参与一些网络安全项目,提供实战经验的比赛和训练营也很有帮助。 自我学习:在线平台如Coursera,Udemy,Edx等提供众多网络安全相关课程,可以自我学习和提升。 证书获取:有一些专业认证,比如CISSP(认证信息系统安全专业)、CISM(认证信息安全经理)等等,可以提升你在这个领域的专业性。 𐟓 网络安全培训城市推荐 北京、上海、天津、重庆(14家) 杭州、合肥、广州、深圳(12家) 南京、郑州、成都、长沙(11家) 西安、济南、武汉、昆明(10家) 贵阳、沈阳、苏州、太原(10家)

𐟒𛠨œ𚦓作员证考试全攻略 𐟓ˆ 𐟎Š娀ƒ条件: 1️⃣ 年满18岁,具备完全民事行为能力; 2️⃣ 具备高中及以上学历; 3️⃣ 掌握一定的计算机专业基础知识。 𐟓– 考试内容: 1️⃣ 计算机硬件知识,涵盖计算机组成原理、操作系统等; 2️⃣ 计算机网络基础,包括网络类型、协议、网络安全等; 3️⃣ 计算机应用知识,如办公软件使用、网络浏览等; 4️⃣ 数据库基础知识,涉及数据库管理、数据备份与恢复等。 𐟒𜠥𐱤𘚥‰景: 持有计算机操作员证可以为你打开多扇就业之门。你可以在计算机公司、IT咨询机构、教育机构等行业找到工作。作为计算机操作员,你将负责处理日常计算机操作,成为组织中的技术支持人员。 𐟒𐠨–ꨵ„待遇: 根据地区和行业的不同,计算机操作员的薪资待遇会有所差异。一般来说,初级计算机操作员的起薪可达每月5000-8000元。随着经验和技能的提升,薪资待遇也会相应增加。

网络安全工程师证书报考全攻略! 𐟚€ 随着网络技术的飞速发展,网络安全工程师的角色变得越来越重要。目前,市场对网络安全工程师的需求极大,发展前景广阔。 𐟔 网络安全工程师的工作内容包括企业信息化建设、维护和管理,涵盖技术和管理等多个方面。随着项目经验的积累和对行业背景的深入了解,网络安全工程师的专业价值会不断提升。他们的就业领域非常广泛,包括政府机构、企事业单位、互联网公司和安全公司等。 𐟓 网络安全工程师证书报考条件如下: 初级/中级:具备一定计算机基础知识,对网络安全感兴趣或有相关从业经验,需要通过基础的网络安全知识技术学习,入门网络安全行业的人员。 高级:具备一定网络安全基础知识,希望通过更深入的学习,获得技术突破,解决实践问题,成为网络安全领域专业技术人员的相关学员。 𐟓… 网络安全工程师考试时间安排:每个月2次考试。 𐟓š 想考网络安全工程师需要学习哪些内容呢? 计算机网络工作原理、基本的交换机与路由器配置、渗透测试实验环境搭建、Windows Server服务器管理与网络配置、深入理解TCP/IP协议各层次的安全问题及防护方案等技术。 DDOS攻击、木马、肉鸡、服务器密码破解、KALI渗透、网站渗透等技术。 服务器风险评估、服务器渗透和加固技术、服务器被攻击处理、企业典型网络安全架构、企业内网安全技术及防护解决方案等。 𐟒ᠥ䧥😦ƒ𓤺†解哪些关于网络安全工程师方面的信息,欢迎在评论区留言。

人工智能数学基础必读神书推荐! 𐟓š 大家好,今天我要向大家推荐一本我心目中学习人工智能数学基础的顶级神书!这本书不仅内容全面,而且通过沉浸式的对话风格,让复杂的数学概念变得通俗易懂,简直是白嫖的好资源! 𐟓– 这本指南带你深入了解在人工智能领域蓬勃发展所必需的数学知识。通过计算机视觉、自然语言处理和自动化等热门应用,研究对人工智能至关重要的数学主题,包括回归、神经网络、优化、反向传播、卷积、马尔可夫链等系统。 𐟔 此外,书中还介绍了为AI系统提供动力的基础数学,如生成对抗网络、随机图、大型随机矩阵、数学逻辑、最优控制等。 𐟒𛠨😦œ‰补充性的Jupyter笔记本,通过带有Python代码和可视化的示例,进一步阐明了这些数学概念。 𐟌Ÿ 无论你是刚开始职业生涯还是已经拥有多年经验,这本书都会为你提供深入该领域所必需的基础。快来一探究竟吧!

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