路由与交换技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李丙春 编

图书标签:

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出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121281945

版次：1

商品编码：11890413

包装：平装

丛书名： 普通高等教育“十三五”规划教材?通信工程核心课程规划教材

开本：16开

出版时间：2016-03-01

用纸：轻型纸

页数：212

字数：340000

正文语种：中文

内容简介

　　本书主要介绍了路由技术、交换机技术和网络接入技术等内容。全书共7章，包括模拟环境简介、路由器和交换机的工作原理和基本配置、静态路由、RIP动态路由、OSPF动态路由、BGP路由、vlan划分和配置管理、ACL访问控制列表技术、设备互连、网络地址转换NAT和PAT技术、园区网设计、PPPoE接入技术、IPSecVPN和SSLVPN接入技术等。本书坚持理论与应用相结合，突出工程实践性。全书涵盖了构建园区网的主流技术，在介绍技术原理的同时，还选配了大量典型案例，具有很强的实用性。

作者简介

　　李丙春教授，喀什师范学院信息工程技术系任教，中国计算机学会高级会员，曾出版《现代教育技术应用》，2014，电子工业出版社。

前言/序言

　　随着信息技术的发展和互联网的广泛普及，大多数单位都建设了自己的局域网，并连接到互联网。规划、建设、维护和管理好本单位网络，为广大用户提供良好的服务，是网络管理人员的重要职责。因此，掌握路由与交换技术的基本原理和主流设备的配置方法是网络工程人员必备的基本技能。
　　“路由与交换技术”是计算机网络工程专业的核心课程之一，理论性和实践性都很强。由于该课程是“计算机网络”课程的后续课程，“计算机网络”课程中的部分知识点在本课程中还会涉及，为了避免与“计算机网络”课程中的内容出现简单重复，本书在内容的安排上紧紧围绕构建园区网这条主线，对已有的知识点进行延伸和扩展，在介绍技术原理的同时，将重点放在技术的具体应用上，强调理论与实践相结合。同时，重视工程实践性，各章都选配了典型案例，在案例的选择上注重针对性和实用性，目的在于帮助学生掌握局域网的规划设计、路由与交换设备的配置调试等基本技能，以提高工程实践能力和解决实际问题的能力，真正做到学以致用。
　　本书的第1 章对Cisco Packet Tracer 和GNS3 两款模拟软件进行了详细的介绍，目的是使学生掌握两款模拟器的使用方法。第2 章简单介绍路由器和交换机的工作原理、主要技术参数、交换机的分类，讲解路由器和交换机的配置方法和基本命令，并介绍接口的概念。第3 章对静态路由、RIP 路由、OSPF 路由、BGP 路由等常用路由原理进行讲解，介绍各种路由技术的配置方法。第4 章介绍VLAN 的基本原理和应用，主要包括VLAN 的划分方法、VLAN 的管理、交换机端口的工作模式、VLAN 间的通信、生成树协议STP 以及DHCP 动态主机地址获取方法等。第5 章讲解访问控制列表ACL 技术，主要介绍基本的访问控制列表、扩展的访问控制列表、命名的访问控制列表、基于时间的访问控制列表和自反的访问控制列表的使用方法。第6 章介绍网络地址转换和搭建园区网技术，主要包括设备互连方法，静态NAT、动态NAT、端口复用地址转换PAT 的基本原理和技术，最后综合运用前几章所学知识搭建一个中型的园区网络。第7 章讲解接入技术，包括PPP 协议、ADSL、FTTH、PPPoE 和VPN 技术，重点介绍IPSec VPN 技术在网络接入中的应用。
　　“路由与交换技术”是一门实践性很强的课程，如果只是死记硬背路由器和交换机的命令并不能真正掌握课程的核心知识，必须要进行大量的实践才能加深理解。传统的网络实验室需要使用路由器、交换机、服务器等大量的硬件设备，由于这些设备价格较高，通常学校不可能购买太多的台套数，使得实验室运转较为困难。此外，如果在学生还没有掌握基本技术的情况下就直接在真实设备上做实验，会导致效率低下、实验效果差的结果。考虑到以上因素，本教材引入了Cisco Packet Tracer 和GNS3 两款模拟软件进行辅助教学。两款模拟软件各有优势，Cisco Packet Tracer 对交换机模拟得很好，运行速度快，操作简单，但不支持一些较高级的功能；而GNS3 可以使用Cisco 设备的IOS 系统，做路由实验非常强大，但占用资源多，运行速度慢。因此本书中较简单的案例是在Cisco Packet Tracer 环境下实现的，复杂一些的案例则在GNS3 环境下实现。
　　全书由李丙春组织编写并统稿。第 1 章、第5 章、第6 章和第7 章由李丙春编写，第2 章由刘静编写，第3 章由王文龙编写，第4 章由张奎编写。
　　由于时间紧张且编者水平有限，书中可能存在不足之处，恳请广大师生批评指正。
　　编 者
　　2015 年12 月

《深度学习在图像识别领域的应用解析》 在当今科技飞速发展的浪潮中，人工智能（AI）已成为驱动创新的核心力量，而深度学习作为AI领域最耀眼的明星，其在各个细分领域的突破性进展更是令人瞩目。本书旨在深入剖析深度学习在图像识别这一重要分支中的应用，为读者提供一个全面、系统且富有洞察力的视角。我们不局限于理论的堆砌，更注重实战的落地，将前沿的算法模型与实际的应用场景相结合，力求让读者在理解精妙的算法原理的同时，也能掌握将其应用于解决现实世界问题的能力。 本书的结构设计力求循序渐进，从基础概念的梳理，到复杂模型的讲解，再到实际应用的探讨，层层递进，确保不同背景的读者都能从中获益。 第一部分：深度学习基础与图像处理概览 在开始深入探讨深度学习在图像识别中的应用之前，我们首先需要建立起坚实的基础。本部分将带领读者回顾和梳理深度学习的核心概念。我们将从神经网络的基本结构入手，解释神经元、层、激活函数等关键组成部分的作用。在此基础上，我们将进一步介绍前馈神经网络、反向传播算法等核心训练机制，让读者理解神经网络是如何学习和优化的。 紧接着，我们将聚焦于深度学习的几个关键模型，特别是那些与图像处理密切相关的模型。卷积神经网络（CNN）作为图像识别领域的“当家花旦”，其独特的多层卷积、池化以及全连接层的设计，使其能够有效地提取图像的空间层级特征，这一点将被深入剖析。我们将详细阐述卷积核的工作原理、感受野的概念、池化操作的意义以及不同类型的激活函数（如ReLU、Sigmoid、Tanh）在缓解梯度消失、引入非线性等方面的作用。 同时，我们也将会对深度学习的训练过程进行细致的解读。这包括损失函数的设计（如交叉熵损失、均方误差损失）、优化器（如SGD、Adam、RMSprop）的选择与调整、学习率的调度策略、正则化技术（如Dropout、L1/L2正则化）的应用，以及如何有效地评估模型的性能（如准确率、召回率、F1分数、ROC曲线）。理解这些训练细节，是构建高性能图像识别模型不可或缺的一环。 在图像处理方面，我们将简要回顾图像的基本概念，如像素、色彩空间（RGB、HSV等）、图像的尺寸和分辨率。同时，介绍一些基本的图像预处理技术，如灰度化、归一化、裁剪、翻转、旋转、色彩抖动等，这些操作对于提升模型的鲁棒性和泛化能力至关重要。 第二部分：核心深度学习模型在图像识别中的应用 本部分是本书的重头戏，我们将重点介绍并解析几类在图像识别领域取得巨大成功的深度学习模型。 卷积神经网络（CNN）的深入剖析： 在第一部分的基础上，我们将更深入地探讨CNN的各种经典和现代架构。我们将详细讲解LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等里程碑式的CNN模型。对于ResNet，我们将重点阐述其残差连接（Residual Connection）如何解决了深度网络训练中的梯度消失问题，从而使得构建更深的网络成为可能。对于GoogLeNet，我们将分析其Inception模块的设计理念，如何在计算效率和模型性能之间取得平衡。 目标检测模型： 图像识别不仅仅是分类，更包括在图像中定位和识别出多个目标。因此，本书将详细介绍目标检测领域的发展。我们将从早期的基于区域提议（Region Proposal）的方法，如R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN出发，分析其工作流程和优缺点。随后，我们将重点介绍单阶段目标检测器，如YOLO（You Only Look Once）系列和SSD（Single Shot MultiBox Detector），阐述它们如何在一次前向传播中同时完成目标定位和分类，从而实现更快的检测速度。我们将深入分析这些模型在Anchor Boxes、Non-Maximum Suppression（NMS）等关键技术上的创新。 语义分割与实例分割： 分割任务旨在将图像中的每个像素分配到一个类别（语义分割），或者区分出图像中的每一个独立的物体实例（实例分割）。本部分将介绍FCN（Fully Convolutional Network）、U-Net、DeepLab等语义分割模型，分析它们如何通过上采样和跳跃连接（Skip Connection）来恢复图像的空间分辨率，实现像素级别的分类。对于实例分割，我们将介绍Mask R-CNN等模型，阐述它如何在Faster R-CNN的基础上增加了预测目标掩码（Mask）的分支，从而实现实例级别的精细识别。 注意力机制与Transformer模型： 近年来，注意力机制（Attention Mechanism）在自然语言处理领域大放异彩，并逐渐渗透到计算机视觉领域。我们将介绍自注意力（Self-Attention）机制的工作原理，以及它如何帮助模型关注图像中的重要区域。在此基础上，我们将深入探讨Vision Transformer（ViT）及其变体。ViT将图像分割成Patch，并将其视为序列，然后利用Transformer架构进行处理，证明了Transformer在图像处理任务上的强大能力。我们将分析其与CNN在特征提取方式上的根本差异。 第三部分：实际应用案例与进阶主题 理解了各种模型之后，本书将引导读者将这些知识应用于实际的图像识别场景，并探讨一些进阶的应用和挑战。 人脸识别与检测： 人脸识别是深度学习在图像识别领域最成功的应用之一。我们将介绍人脸检测算法（如Haar Cascades、MTCNN、SSD-based Face Detector）以及人脸识别算法（如Siamese Networks、ArcFace、CosFace）。我们将讨论人脸识别中的关键挑战，如姿态变化、光照变化、遮挡等，以及如何通过数据增强、损失函数设计等方法来应对。 图像检索与相似度匹配： 图像检索的目标是在大规模图像库中找到与给定查询图像最相似的图像。本书将介绍如何利用深度学习模型提取图像的特征向量（Embedding），以及如何使用向量相似度计算方法（如余弦相似度、欧氏距离）进行高效检索。我们将探讨构建大规模图像检索系统的关键技术。 医学影像分析： 深度学习在医学影像分析领域展现出巨大的潜力，例如病灶检测、肿瘤分割、疾病诊断等。我们将介绍一些在医学影像领域应用的CNN和U-Net等模型，并讨论在医学影像处理中需要注意的特殊问题，如数据稀缺、类别不平衡、模型的可解释性等。 自动驾驶中的视觉感知： 自动驾驶汽车的“眼睛”——视觉感知系统，是深度学习应用的另一个重要战场。我们将介绍深度学习在车道线检测、交通标志识别、障碍物检测与跟踪、行人检测等方面的应用，并讨论实时性、鲁棒性以及模型融合的重要性。 模型部署与优化： 即使训练出高性能的模型，如何在实际应用中高效部署也是一个重要的环节。本部分将简要介绍模型部署的技术，如模型量化、模型剪枝、知识蒸馏等，以及如何在嵌入式设备或边缘计算平台上进行模型推理。 可解释性AI（XAI）在图像识别中的探索： 随着深度学习模型越来越复杂，理解其决策过程变得尤为重要，尤其是在医疗、金融等领域。我们将简要介绍一些可解释性AI的技术，如CAM（Class Activation Mapping）、Grad-CAM等，如何帮助我们理解模型关注图像的哪些区域来做出判断。 学习本书的预期收获 通过阅读本书，您将能够： 系统地掌握深度学习在图像识别领域的核心理论和关键技术。 深入理解各种主流深度学习模型的架构、原理和优缺点。 学习如何利用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）实现和训练图像识别模型。 了解深度学习在人脸识别、目标检测、医学影像分析、自动驾驶等多个领域的实际应用。 初步掌握模型部署和可解释性AI的基本概念。 本书适合于计算机科学、人工智能、机器学习领域的学生、研究人员，以及对深度学习在图像识别领域的应用感兴趣的软件工程师、数据科学家和技术爱好者。我们相信，本书将为您打开一扇通往深度学习世界的大门，激发您在图像识别领域的创新热情，并为您在相关领域的研究和开发提供坚实的理论指导和实践参考。

评分☆☆☆☆☆

这本《安全协议与加密原理》读起来真是让人大开眼界！我一直对信息安全很感兴趣，但总觉得理论太枯燥，实践又摸不着头脑。这本书用一种非常引人入胜的方式，从密码学的基本概念讲到各种现代加密算法的应用，比如AES、RSA，以及它们在实际应用中的安全性考量。让我惊喜的是，它并没有止步于理论，而是详细讲解了TLS/SSL协议的工作原理，包括握手过程、证书验证等，这对于理解HTTPS的安全性至关重要。而且，书中还深入探讨了网络攻击的常见手段，比如中间人攻击、DDoS攻击，并分析了相应的防御策略。最让我受益匪浅的是关于数字签名和哈希函数的讲解，它们在保证数据完整性和身份认证方面起到了核心作用，书中的例子清晰地展示了它们是如何被巧妙应用的。读完这本书，我对网络通信的安全性有了全新的认识，感觉自己不再是那个只能“使用”网络的人，而是能“理解”网络背后安全机制的“玩家”了。这本书的逻辑性很强，语言也很生动，即使是没有深厚技术背景的读者，也能从中获得丰富的知识。

评分☆☆☆☆☆

我最近刚啃完一本《虚拟化技术与云计算实战》，这本书的实用性简直爆表！我之前一直对云计算的概念有点模糊，觉得它离我们普通开发者很遥远，但这本书彻底改变了我的看法。它从虚拟化的基础概念开始，详细介绍了VMware、KVM等主流虚拟化技术的实现原理，比如CPU虚拟化、内存虚拟化、I/O虚拟化，并解释了它们如何提高资源利用率。然后，它顺理成章地过渡到云计算领域，讲解了公有云、私有云、混合云的架构模式，以及IaaS、PaaS、SaaS这三种服务模式的特点和应用场景。我特别喜欢书中关于云平台搭建和管理的章节，里面有大量的命令行操作和配置示例，让我有机会亲手实践，比如搭建OpenStack环境，部署Kubernetes集群。这些实践性的内容让我能够更深入地理解云技术是如何运作的，而不仅仅是停留在概念层面。书中还讨论了云原生应用的设计理念，以及容器化技术（Docker、Kubernetes）在现代软件开发中的重要性，这些都是当前非常热门的技术方向，学到这些内容对我个人的职业发展非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

读了《数据库系统原理与优化》，感觉自己对数据的处理能力提升了好几个档次。之前在工作中，虽然也会用到数据库，但总是遇到各种性能瓶颈，优化起来也束手无策。这本书从最底层的数据存储结构讲起，比如页、文件、索引，然后深入到关系型数据库的原理，比如ACID事务、并发控制、锁机制。让我豁然开朗的是关于SQL查询优化的部分，书中讲解了各种查询优化技巧，比如如何选择合适的索引、如何重写低效的SQL语句，以及如何理解查询执行计划。我印象最深刻的是关于索引设计的章节，它详细介绍了B-Tree、Hash索引的原理，以及不同场景下应该如何选择和创建索引，这对我解决实际工作中遇到的查询慢问题提供了直接的解决方案。此外，书中还涉及了一些NoSQL数据库的介绍，比如文档型数据库、键值对数据库，并分析了它们与关系型数据库的异同及适用场景，这拓展了我的技术视野。总而言之，这本书是一本非常扎实的数据库技术书籍，它不仅讲解了原理，更提供了大量的实践指导，让我能够更有效地设计、管理和优化数据库系统。

评分☆☆☆☆☆

近期看完的《操作系统原理与高级特性》给我留下了极其深刻的印象。这本书简直就是打开了计算机底层运作的黑箱，让我以前许多模糊的概念变得清晰起来。它从最基础的进程管理、内存管理、文件系统讲起，详细解析了CPU调度算法、虚拟内存机制、页面置换策略等核心概念。我最感到震撼的是关于多线程和并发编程的讲解，书中详细阐述了线程同步、互斥锁、信号量等机制，并提供了大量的代码示例，让我能够理解如何在多核环境下编写高效且安全的代码，这对于我解决并发冲突问题起到了至关重要的作用。此外，书中的“高级特性”部分更是让我眼前一亮，比如关于I/O多路复用、异步I/O的深入探讨，以及对系统调用和中断处理机制的详细剖析，这些内容极大地丰富了我对操作系统内部运作的理解。这本书的讲解逻辑严谨，语言清晰，即使是复杂的概念，也能通过精妙的比喻和图示变得易于理解。读完这本书，我感觉自己对计算机的“硬件”和“软件”之间的交互有了更深层次的认识，这对我今后的软件开发和系统调优都将产生长远的影响。

评分☆☆☆☆☆

最近一口气读完了《网络架构设计指南》，这本书简直是我的救命稻草！之前接手了一个中型企业的网络项目，脑袋里乱糟糟的，完全不知道从何下手。这本书从最基础的网络拓扑结构讲起，比如星型、环型、总线型，然后深入到各种复杂场景下的选择，比如如何根据业务需求区分数据中心网络、园区网、广域网的差异，以及如何在高可用性和成本之间找到平衡点。它还特别强调了可扩展性，这一点我太需要了，因为我们客户的业务增长很快，网络必须能跟着“瘦身”或者“扩张”。书里大量的图示和案例分析，把抽象的概念变得非常直观，像是跟着作者一起手把手搭建了一个虚拟的网络。让我印象深刻的是关于网络冗余设计的部分，讲解了各种双活、三活方案，以及如何避免单点故障，这对我设计核心网络设备冗余起到了关键的指导作用。而且，书中还提及了未来网络的发展趋势，比如SDN和NFV，虽然不是重点，但给了我很多启发，让我意识到网络技术的发展是日新月异的，需要持续学习。总的来说，这本书就像一本宝典，为我提供了清晰的思路和实用的方法论，让我自信地完成了项目。