OpenState之 Mac学习 实验 目录 OpenState安装 Port Knocking 实验 Mac Learning 实验 环境要求: 系统ubuntu 14.04 mininet:2.3.0d 已安装OpenState Port Knocking 实验 1.通过键入以下命令在Mininet中启动maclearning控制器应用程序: $ ryu-manager ryu/ryu/app/openstate/maclearning.py 从启动结果可以看见交换机支持最大为四个端口: 2…

原文链接:http://blog.csdn.net/jinzhuojun/article/details/78508203 前段时间Nature上发表的升级版Alpha Go - AlphaGo Zero再一次成为热点话题.作为其核心技术之一的Deep reinforcement learning(深度增强学习,或深度强化学习)也再一次引发关注.Alpha Zero最有意义的地方之一是它去除了从人类经验(棋谱)中学习的过程,而是完全通过“左右互博”式的学习击败了自己的“前辈”.这也很能体现强化学…

1.交换机的交换原理: 1.交换机在mac地址表中查找数据帧中的目标mac地址,如果找到就讲该数据帧发送到相应的端口,如果找不到就广播. 2.如果交换机收到的报文中的源mac地址和目标mac地址一致的话,丢弃报文. 3.交换机向入端口以外的所有端口发送广播. 2.交换机的mac学习机制: 1.将接收到的报文中mac地址存入mac地址表. 2.广播询问目的地址的mac地址,等目的地址单播回应时,把其mac地址存入mac 地址表. 3.交换机的老化机制: 若交换机与某台主机长时间未通信,交换机就会把…

使用mac学习java的一些基本操作 本文主要讲一下MacOS与windows的不同 iTerm2 使用mac的同学是不需要安装虚拟机来学习linux命令的.只需要使用iTerm2[下载地址]+zsh[下载地址]即可. 在zsh的网页中找到download ! 将代码复制到iterm2中,注意他会让你输入电脑的密码,但在iterm2中输入的密码是不显示的. 实际下载好后会出现成功的标志. 2.另外在iTerm2和Linux中,操作命令略有不同,比如linux中的tree命令,在mac中可以使用h…

mac废纸篓清空: 1.使用废纸篓的清空废纸篓,清空所有包括被锁定的文件: 2.使用“磁盘工具”的“修复磁盘权限”,修复完成再操作清空废纸篓: 3.使用cleanmymac软件“垃圾清理”和“擦除器”来清理废纸篓: 4.使用终端命令rm -rf 文件夹 或 rm -f 文件来清理废纸篓,废纸篓的路径:cd ~/.Trash/; 5.重启mac后再操作: 6.打开不能被清理的文件夹后文件查看它们的简介信息,解除“锁定“,再清空废纸篓即可清空: mac设置不睡眠不待机不锁屏: 1.系统偏好设置中的节…

1 Kibana的显示配置 https://demo.elastic.co/app/kibana#/dashboard/welcome_dashboard 环境先处理干净 安装nginx和httpd-tools 2 使用压测工具产生日志 [root@node4 ~]# ab -n 100 -c 100 http://192.168.132.134/ This is ApacheBench, Version 2.3 <$Revision: 1430300 $> Copyright 1996 Ad…

实验目的 1.掌握MAC欺骗的原理 2.学会利用MacMakeUp软件工具进行伪造源MAC地址的MAC欺骗. 实验内容 使用MacMakeUp伪造主机mac地址,进行mac欺骗实验. 实验环境描述 1.学生机与实验室网络直连: 2.VPC与实验室网络直连: 3.学生机与VPC物理链路连通: 实验步骤 注:实验中所有ip(如:192.168.1. 或 110.10.10.)均要根据实际网络情况而改变,所用工具windows版的均在c:/tools中,linux版的均在 桌面 上. 1.学生进入实验…

原文地址:http://blog.csdn.net/jinzhuojun/article/details/77144590 和其它的机器学习方向一样,强化学习(Reinforcement Learning)也有一些经典的实验场景,像Mountain-Car,Cart-Pole等.话说很久以前,因为没有统一的开发测试平台,大家都会自己实现,有用C/C++的,有用Python,还有用Matlab的.所以大家论文中看到的场景虽然相似,但很多时候不完全一样.这样一方面重新造轮子,另一方面还有可能因为实验…

http://lib.csdn.net/article/aimachinelearning/68113 原文地址:http://blog.csdn.net/jinzhuojun/article/details/77144590 和其它的机器学习方向一样,强化学习(Reinforcement Learning)也有一些经典的实验场景,像Mountain-Car,Cart-Pole等.话说很久以前,因为没有统一的开发测试平台,大家都会自己实现,有用C/C++的,有用Python,还有用Matlab的…

20145307<Java程序设计>第五次实验报告 北京电子科技学院(BESTI)实验报告 课程:Java程序设计 班级:1453 指导教师:娄嘉鹏 实验日期:2016.05.06 实验名称: 一.实验内容 1.用书上的TCP代码,实现服务器与客户端. 2.客户端与服务器连接 3.客户端中输入明文,利用DES算法加密,DES的秘钥用RSA公钥密码中服务器的公钥加密,计算明文的Hash函数值,一起传送给客户端 4.客户端用RSA公钥密码中服务器的私钥解密DES的,秘钥,用秘钥对密文进行解密,得出…