物联网技术引起了全世界的广泛关注，终端数量持续上升，逐渐成为上百亿个终端市场，其丰富的应用和大量节点数给网络运营带来了技术上的挑战。
而已IPV6为核心的下一代通信网络体系结构所带来的巨大的地址空间和端到端通信特征则为物联网的发展创造了良好的基础网络通信条件。
面来深入理解物联网IPV6技术的进展：1. **IPv6解决物联网寻址问题**：随着物联网设备的爆发式增长，传统的IPv4地址已经无法满足海量设备的地址需求。
IPv6提供了几乎无限的地址空间（3.4x10^38），这为每个物联网设备分配唯一IP地址提供了可能，解决了大规模网络节点的寻址难题。
2. **IPv6的自动配置和移动管理**：IPv6具有内置的地址自动配置功能（如SLAAC、NDP），使得物联网设备可以无需人工干预就能接入网络。
此外，IPv6的移动管理机制，如移动IPv6（MIPv6），能更好地支持物联网设备的移动性和漫游，适应各种应用场景。
3. **服务质量（QoS）支持**：IPv6通过流标签功能实现了服务质量的精细化控制，这对于物联网中如实时监控、远程医疗等对延迟和带宽敏感的应用至关重要。
QoS机制可以根据应用需求动态调整服务等级，确保关键数据的优先传输。
4. **网络安全保障**：IPv6将IPSec协议内置于协议栈，提供端到端的安全保障，满足物联网设备之间的安全通信需求，保护数据隐私和设备安全。
这对于物联网中广泛存在的敏感数据传输尤其重要。
5. **IPv6在低功耗有损网络的适应性**：针对低功耗和有损网络环境，如6LoWPAN，IPv6进行了相应的优化和适配。
6LoWPAN工作组设计了适配层和报头压缩技术，允许IPv6数据包在IEEE 802.15.4这样的限制性网络中高效传输。
此外，还制定了RPL路由协议以满足低功耗网络的路由需求，支持各种数据流量模型。
6. **轻量级应用层协议**：CoRE工作组为资源受限的物联网环境开发了CoAP协议，它是RESTful架构的一个轻量级实现，与HTTP协议相比，更适合在有限资源的设备间进行交互。
CoAP协议可以独立使用，或者通过网关与HTTP协议进行互操作，实现物联网设备与互联网的无缝连接。
7. **物联网网络演进的挑战**：在向IPv6演进过程中，需要考虑物联网设备的升级、网络架构的调整以及不同协议间的互通问题。
这涉及到感知层、网络层和应用层的全面改造，包括6LoWPAN节点、IPv6端点以及中间设备的升级。
物联网IPV6技术的进展在于解决大规模设备的地址需求、提供高效安全的网络服务、适应低功耗环境，并通过轻量级应用层协议提升物联网设备的互操作性。
随着技术的不断成熟，IPv6将成为物联网发展的核心支撑，推动智能城市的建设、工业自动化、智能家居等领域的创新。

计算机网络概论、计算机网络数据通信基础、计算机网络体系结构、计算机局域网、计算机网络应用技术及一套模拟试题。

建立一个高效率、低成本的智能家居系统已成为当今世界的一个热点问题。
近年来，国际上许多大公司提出了相应的解决方案，但迄今为止，这一领域的国际标准尚未成熟，各国正努力研制适合于本国国情的智能家居系统。
国防科大嵌入式Internet和智能家居系统研发小组通过对这一领域相关技术的研究和探索，提出了一种适合中国国情的智能家居及嵌入式Internet解决方案。
智能家居系统的提出和实现不仅会带来普通居民用户家庭生活方式上的变革，而且将波及工业控制等许多与Internet相关的嵌入式应用领域。
而以智能家居为最基本构成单元的一个有序化网络体系结构的诞生则会为Internet注入新的生机和活力。

DeepLearningToolbox™提供了一个框架，用于设计和实现具有算法，预训练模型和应用程序的深度神经网络。
您可以使用卷积神经网络（ConvNets，CNN）和长期短期记忆（LSTM）网络对图像，时间序列和文本数据进行分类和回归。
应用程序和图表可帮助您可视化激活，编辑网络体系结构以及监控培训进度。
对于小型训练集，您可以使用预训练的深层网络模型（包括SqueezeNet，Inception-v3，ResNet-101，GoogLeNet和VGG-19）以及从TensorFlow™-Keras和Caffe导入的模型执行传输学习。
了解深度学习工具箱的基础知识深度学习图像从头开始训练卷积神经网络或使用预训练网络快速学习新任务使用时间序列，序列和文本进行深度学习为时间序列分类，回归和预测任务创建和训练网络深度学习调整和可视化绘制培训进度，评估准确性，进行预测，调整培训选项以及可视化网络学习的功能并行和云中的深度学习通过本地或云中的多个GPU扩展深度学习，并以交互方式或批量作业培训多个网络深度学习应用通过计算机视觉，图像处理，自动驾驶，信号和音频扩展深度学习工作流程深度学习导入，导出和自定义导入和导出网络，定义自定义深度学习图层以及自定义数据存储深度学习代码生成生成MATLAB代码或CUDA®和C++代码和部署深学习网络函数逼近和聚类使用浅层神经网络执行回归，分类和聚类时间序列和控制系统基于浅网络的模型非线性动态系统;使用顺序数据进行预测。

东南大学网络空间安全学院研究生课程-----计算机网络体系结构-

摘要:软件定义网络(SDN)是现代备受关注的新型网络体系结构之一，正逐步革新现存的传统网络体系结构。
数据平面和控制平面的解耦和、网络控制的逻辑集中、用于数据转发策略的流抽象以及网络的编程能力是SDN的4个主要基本概念。
介绍了SDN的发展背景及其缘起;描述了SDN体系结构，并从SDN三层架构出发分析SDN的3个平面、OpenFlow接口以及工作原理，贯穿了SDN的4个主要基本概念，展望了SDN的发展趋势。

本文通过研究Windows网络体系结构和防火墙核心封包过滤技术，采用NDIS中间层驱动和Winsock2SPI技术相结合的方案，实现了核心层和应用层的双重过滤，完成了Windows个人防火墙的设计与实现。
本防火墙在核心层模式下，使用NDIS中间层驱动程序，截获所有流经网卡的原始数据包，并根据用户界面针对核心层设置的安全规则进行过滤，在内核态实现了对IPv4协议和IPv6协议的数据包过滤控制，同时实现了基于状态自动检测的过滤，防御恶意扫描，如TCPSYN、TCPNULL、TCPXmas、UDP、ICMP扫描，防御ARP欺骗、IP欺诈。
在应用层模式下，基于Winsock2SPI符合Windows开放服务体系模式，本论文开发了分层服务提供者程序的动态链接库，实现了对Winsock网络通信的截获，向用户提供了对网络进程的实时监控，并根据用户界面针对应用层设置的安全规则进行过滤。
本防火墙程序是在Windows操作系统下，以VC6．0为平台、WindowsDDK3790．1830为开发工具、以MSDN为联机帮助文档联合进行开发，本防火墙向用户提供了友好的用户界面，经过实际测试，运行稳定，能够实时显示当前网络流量，有效地拦截恶意扫描，实时提供所有访问网络的应用程序的活动状态，并根据用户设置的本地安全策略，准确地过滤IPv4协议和IPv6协议的原始数据包，在正确配置本地安全策略的情况下，能有效地防御蠕虫、木马等病毒，同时，还能对恶意网站进行过滤设置，防止恶意程序注入，保护本地网络的安全。

计算机网络知识点总结第一章、计算机网络体系结构1.计算机网络的主要功能？2.主机间的通信方式？3.电路交换，报文交换和分组交换的区别？4.计算机网络的主要性能指标？5.计算机网络提供的服务的三种分类？6.ISO/OSI参考模型和TCP/IP模型？7.端到端通信和点到点通信的区别？第二章、物理层8.如何理解同步和异步？什么是同步通信和异步通信？9.频分复用时分复用波分复用码分复用第三章、数据链路层10.为什么要进行流量控制?11.流量控制的常见方式？12.可靠传输机制有哪些？13.随机访问介质访问控制？14.PPP协议？15.HDLC协议？16.试分析中继器、集线器、网桥和交换机这四种网络互联设备的区别与联系。
第四章、网络层17.路由器的主要功能？18.动态路由算法？19.网络层转发分组的流程？20.IP地址和MAC地址？21.ARP地址解析协议？22.DHCP动态主机配置协议？23.ICMP网际控制报文协议？第五章、传输层24.传输层的功能？25.UDP协议？26.TCP协议？27.拥塞控制的四种算法？28.为何不采用“三次握手“释放连接，且发送最后一次握手报文后要等待2MSL的时间呢？

Linux网络体系结构：Linux内核中网络协议的设计与实现，非常不错的一本书哟！

东南大学计算机学院软件学院计算机网络体系结构曹玖新教授上课用ppt

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。