网络理论基础知识.ppt

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智能控制 第5章 神经网络理论基础0

智能控制 第5章 神经网络理论基础0

4.新连接机制时期(1986年-)
神经网络从理论——应用(神经网络芯
片、神经计算机) 模式识别与图象处理、控制与优化、预 测与管理、通信领域
并行分布处理理论
1986年,Rumelhart和McClelland发 表了《并行分布处理——认知微结构探 索》一书。(Parallel Distributed Processing) 系统地总结了PDP的概念、理论、数 学方法、产生的背景和发展前景。著名 的BP神经网络学习法则就是在本书中由 Rumelhart提出的。
1965年M. Minsky和S. Papert在《感知机》
一书中指出感知机的缺陷并表示出对这 方面研究的悲观态度,使得神经网络的 研究从兴起期进入了停滞期,这是神经 网络发展史上的第一个转折
2.低潮期(1969-1982年)
神经网络理论研究水平的限制
计算机发展的冲击
1969年,Grossberg提出迄今为止最复杂
感知机是现代神经计算的出发 点。Block于1962年用解析法证明 了感知机的学习收敛定理。正是 由于这一定理的存在,才使得感 知机的理论具有实际的意义,并 引发了60年代以感知机为代表的 第一次神经网络研究发展的高潮。
1961年,E.R.Caianiello提出了能实现记忆和 识别的神经网络模型,它由学习方程式和记忆 方程式两部分组成。 1962年,M.Minsky和S.Papert进一步发展了感 知机的理论,他们把感知机定义为一种逻辑函 数的学习机。 B.Widraw在稍后于感知机一些时候提出了 Adline分类学习机。它在结构上与感知机相似, 但在学习法则上采用了最小二乘平均误差法。
人工神经元--信息处理单元
人工神经元--信息处理单元
信息输入

《计算机网络课程》PPT课件

《计算机网络课程》PPT课件
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第一章 OSI参考模型和TCP/IP协议体系
从物理结构上看,计算机网络又可定义为在协议控制下,由若干计算 机、终端设备、数据传输设备和通信控制处理机等组成的系统集合。 该定义强调计算机网是在协议控制下,通过通信系统实现计算机之间 的连接,网络协议是区别计算网络与一般的计算机互连系统的标志。
综上所述,根据目前流行的观点,可以把计算机网络定义为:按照网 络协议,以共享资源为主要目的,将地理上分散且独立的计算机互相 连接起来形成的集合体。通常根据人们所处环境和研究的着眼点不同, 可采用不同术语。当着重研究网络资源共享问题时,可称作计算机网 络;当着重研究和分析通信方面问题时,常称作计算机通信网络。我 们对这两个术语将不加严格区分,一般都称作计算机网络。
实体与协议: 网络中的通信是指在不同系统中的实体之间的通信。 实体,是指能发送和接收信息的任何东西,包括终端、应用软件、
通信进程等。 协议:跟在人与人之间交流一样,实体之间通信需要一些规则和
约定,例如,传送的信息块采用何种编码和怎样的格式?如何识 别收发者的名称和地址?传送过程中出现错误如何处理?发送和 接收速率不一致怎么办?简单地讲,通信双方在通信时需要遵循 的一组规则和约定就是协议。 协议的构成:协议主要由语义、语法和定时三部分组成,语义规 定通信双方准备“讲什么”,亦即确定协议元素的种类;语法规 定通信双方“如何讲”,确定数据的信息格式、信号电平等;定 时则包括速度匹配和排序等。
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第一章 OSI参考模型和TCP/IP协议体系
提高可靠性表现在网络中各台计算机可以通过网络彼 此互为后备机,一旦某台计算机出现故障,故障机的任务 就可由其它计算机代为处理,避免了单机在无后备使用情 况下,某些计算机故障导致系统瘫痪的现象,大大提高了 可靠性。

第一章网络安全基础知识

第一章网络安全基础知识
化测试分析 B2:结构化保护 E4:半形式化分析
GB5:访问验证保护级
B3:安全区域
E5:形式化分析
EAL6:半形式化验证设 计测试
--
A:验证设计
E6:形式化验证
EAL7:形式化验证和测

知识链接信息保障PDRR模型
Protect
Detect
Restore
React
网络安全与黑客攻防技术
华东交通大学理工学院 尧刚华
课程简介
计算机网络安全基础:包括信息安全、网络安
全、病毒、黑客以及基本网络技术等。
基本的黑客攻击技术:包括基本命令、扫描、
监听、入侵、后门、隐身、恶意代码等。
基本的防御技术:包括系统安全、加密、防火
墙、隔离闸、入侵检测、IP安全、Web安全等。 目的是使同学们可以进一步了解网络基本知 识,掌握初步的黑客攻击技术,提高网络安全意 识。
邮政系统的分层结构
发信者 书写信件 贴邮票 送邮箱 收集信件 盖邮戳 信件分拣 邮局服务业务 邮局服务业务 通信者活动 通信者活动 阅读信件 收信者
信件投递 信件分拣
信件打包 送运输部门
邮局转送业务
邮局转送业务
分发邮件 邮件拆包
路由选择 运输
转送邮局
运输部门的运输路线 接收邮包
分层的优点
各层功能明确,且相互独立易于实现。 各层之间通过接口提供服务,各层实
是网络安全橙皮书。
自从1985年橙皮书成为美国国防部的标准以来,
就一直没有改变过,多年以来一直是评估多用 户主机和小型操作系统的主要方法。
类别 级别
名称
主要特征
D
C
D
C1 C2
低级保护

沪科版七上信息技术 3.1网络基础知识 说课课件(17ppt)

沪科版七上信息技术 3.1网络基础知识 说课课件(17ppt)
与进去,然后乐于追问、思考,并进行探讨,最后 形成结论。
教学重点
知识目标的达成是这节课的重点,技能目 标和情感目标是辅助和推动的重要力量。 以知识点为条理展开,把学生理解知识目 标、培养和加强技能和情感等方面的目标 教学融入到课堂追问过程中去。
教学难点
通信协议本身是一个比较难理解的抽象话 题,本节课仅是对学生作一简单介绍,学 生对其有第一印象即可,不需要进行深入。
பைடு நூலகம்
设计理念
本节课在学生自主探索,教师引导的过程中学, 让学生自主学习网络基础知识,在“讨论和实际 讲解”中掌握网络的基础知识,正是在讲解和追 问的过程中,了解了网络基础知识,了解了网络 带给人们思维方式和生活方式的巨大改变,感受 到了真正的 “天涯若比邻”。对学生计算机使用 的道德规范、安全防范意识以及知识产权保护意 识的教育,学生良好的信息素养的培养,提高学 生的分辨能力和更大的兴趣,是我这堂课的最终 目标。
小结
刀 不磨不亮,枪不擦不亮,理不辨不明,人不学 就要落后。通过这节课的活动,大家不仅对网络 的相关基础知识有了一次深刻的认识,同时也通 过这堂课,开始舒展飞 翔的翅膀、跃上水面呼吸, 在后续的课堂上,还将为大家提供更大的舞台, 让同学们充分展示自己的风采。正所谓磨刀不误 砍柴工,要想飞得远、跃得高,就要多预 习、多 看书、多思考、多练习。
说学生
学情分析:学生对微机充满了向往,甚至用“崇拜”这词 绝不过分;兴趣是最好的老师。(每次上信息技术课之前, 学生在机房门口早已排好了长长的队伍,穿好了鞋套,等 着老师的到来。)但是,仅有热情是不够的,虽然大多数 学生在小学已经学过信息技术,但是各学校计算机教学的 差别,导致学生掌握计算机知识参差不齐,特别是基础知 识的掌握更是少得可怜,理论知识对于学生来说更是个薄 弱环节。学生初接触网络,对于网络的了解,大多数人的 认识仅限于聊天打游戏,而对于网络的基础知识的了解几 乎为零,所以有关于网络基础知识的学习是非常必要的。

电网络 - 第一章网络理论基础(1)教材

电网络 - 第一章网络理论基础(1)教材

第一章
重点:
网络理论基础
网络及其元件的基本概念: 基本代数二端元件,高阶二端代数元件,代数 多口元件和动态元件。 网络及其元件的基本性质: 线性、非线性;时变、非时变 ;因果、非因果; 互易、反互易、非互易;有源、无源 ;有损、无 损,非能 。 网络图论基础知识:
Q f , B f ;KCL、KVL的矩阵形式; G,A,T,P, 特勒根定理和互易定理等。
3.本课程的主要内容:
教材的第一章~第七章的大部分内容,计划 40学时,21周考,详见后面的教学安排。
4.要求:
掌握基本概念和基本分析计算方法。使对电网络的 分析在“观念”和“方法”上有所提高。
5.参考书:
肖达川:线性与非线性电路
电路分析 邱关源:网络理论分析(新书,罗先觉)
第一章 网络理论基础
§5-7端口分析法(储能元件、高阶元件和独立源抽出跨接 在端口上—与本科介绍的储能元件的抽出替代法类似)
第二章 简单电路(非线性电路分析)
§2-1非线性电阻电路的图解法(DP、TC、假定状态法) §2-2小信号和分段线性化法 §2-3简单非线性动态电路的分析(一阶非线性动态电路分析) §2-4二阶非线性动态电路的定性分析(重点)

t
t
t
u
( )
i( )
, 取任意整数
(0) x x
基本变量(表征量)之间存在与“网络元件”无关的普遍 关系:
dq(t ) ( 1 ) i(t) ,q(t) i i(t)dt dt d (t ) ( 1 ) u(t) , (t ) u ( t) u(t)dt dt
§1- 1 网络及其元件的基本概念 §1-2 基本二端代数元件 §1-3高阶二端代数元件 §1-4代数多口元件 §1-5动态元件(简介) §1-11网络及元件的基本性质 §1-8 图论的基础知识~§1-10网络的互联规律性

《Internet技术与应用》第一章 Internet基础

《Internet技术与应用》第一章 Internet基础
在OSI参考模型标准的制定过程中,采用的方法是分层体系结构方 法,其分层的原则有:
根据不同层次的抽象分层; 每层应当实现一个定义明确的功能; 每层功能的选择应该有助于制定网络协议的国际标准; 各层边界的选择应尽量减少跨过接口的通信量; 层数应足够多,以避免不同的功能混杂在同一层中,但也不能太多, 否则体系结构会过于庞大。
随着TCP/IP协议的标准化,ARPAnet的规模不断扩大。不仅在美国国 内,世界上的很多其它国家也将本地的计算机和网络接入ARPAnet,并 采用相同的TCP/IP协议。
2020/10/23
1.2.4 Internet在中国的发展
Internet在我国的发展经历了两个阶段:
第一阶段是1987年~1994年,这一阶段实际上只是国内少数高等院 校、研究机构与国外大学和科研机构合作,通过X.25线路实现和 Internet电子邮件系统的互联,还谈不上真正的Internet。
为Internet的一份子。
2020/10/23
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1.5 Internet 的协议结构
1.5.1 ISO/OSI参考模型
1984年,国际标准化组织(ISO)发表了著名的ISO/IEC 7498标 准,定义了网络互连的7层框架,这就是开放系统互连参考模型, 即ISO/OSI RM,如图1-2所示。
2020/10/23
2020/10/23
(1)网络接口层(Host to Network Layer)
事实上,TCP/IP参考模型并没有真正定义这一部分,只是指出在 这一层上必须具有物理层和数据链路层的功能。
包含了多种网络层协议,如以太网协议(Ethernet)、令牌环网协 议(Token Ring)、分组交换网协议(X.25)等。

计算机网络基础说课_图文

计算机网络基础说课_图文

课 时
总 学 时:60学时 理论学时:30学时 实验学时:30学时
课程的性质和目标
计算机网络基础
“懂”--理解网络原理、主要协议和标准。
目 “建”--初步掌握局域网的组建。 标 “管”--学会初步管理、配置和维护网络,
为后面的学习打基础。
课程设计的理念
计算机网络基础
1) 课程内容与国际全面接轨 通过与Cisco等世界级龙头企业建立密切合作关系,消化和吸收他们的职业 培训课程,并且结合高职教育特点,融入到我们课程体系中,确保教学内 容的先进性和实用性。同时本课程大胆进行教考分离改革探索。 2)推行e_learning学习 对每一项网络技术,任何学生(Anyone)在任何时候(Anytime)、任何 地方(Anywhere)都能远程登录到功能强大的实验台来完成实验。大幅度 的提高学习效率。 3)注重多层次人才培养,引导尖子学生冲击顶级认证 根据学生的兴趣和能力,分层次培养,并吸收尖子学生成立网络技术学习 小组“Cisco Team”,全方位辅导、支持他们冲击思科认证。
计算机网络基础
1、传统的教学模式
按知识体系结构层次组织教学 理论(网络基础知识——》物理层 ——》数据链路层——》网络层 ——》传输层——》应用层) ——》综合实训
高职 学生 特点
思想比较活跃 动手能力 专业技能 适应性比较强
开设实验
任务1:观看 “Warriors of the Net”
任务2:使用 WireShark查看数据包
课程内容选取及组织
计算机网络基础
模块
工作任务
开设实验
(1)局域网的参考模型
任务1:使用Packet

(2)局域网的类型

机 网

深度学习与卷积神经网络基础理论与实例分析ppt课件

深度学习与卷积神经网络基础理论与实例分析ppt课件
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目录
0 1
概述与背景
人脑视觉机理 与特征表示
0 2
0 3
卷积神经 网络
TensorFlow的 相关介绍
0 4
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3.1 初探----LeNet框架
3.卷积神经网络-CNN
LeCun 1998年,LeCun提出LeNet,并成功应用于美国手写数字识别。测试误差小于1%。 麻雀虽小,但五脏俱全,卷积层、pooling层、全连接层,这些都是现代CNN网络的基本组件。
第三次兴起(2012年):深度学习的兴 起,一直到现在。
• 发展基础: 数据爆炸:图像数据、文本数据、 语音数据、社交网络数据、科学计 算等 计算性能大幅提高
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目录
0 1
概述与背景
人脑视觉机理 与特征表示
0 2
0 3
卷积神经 网络
TensorFlow的 相关介绍
0 4
4
2.人脑视觉机理与特征表示
3.2 基本单元-----卷积层
3.卷积神经网络-CNN
如上图是LeNet-5,它的第一个卷积层含有6的feature map,每一个feature map对应一个卷积核,也就
对应提取了图像的一种特征。这里注意最终的feature map并不是做完卷积后的结果,然后还要加一个 非线性激活的操作,一般用ReLU函数,这个过程一般叫做detector stage。
Top Layer: the neurons respond to highly complex, abstract concepts that we would identify as different animals
输出: The network predicts what the
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