手機網路模型搭建

Ⅰ 如何搭建無線網路

現在越來越多的家庭喜歡搭建自己的無線網路，在家裡享有沒有線路牽制的網路新生活，這是移動新生活的未來模式。事實上，目前已經有電信運營商組建了基於3G、2G和WIFI的混合無線網路接入方式，在以後的發展中，還有更快的無線網路被發展和組建。比如LTE，LTE是一個長期發展模式，是一個不斷演進的無線方案，它的技術是在不斷完善和進步的。
在目前條件下，要組建自己的居家無線網路，在硬體上，必須具備以下幾個條件。第一，是電信運營商提供的寬頻接入方案。最好是允許多個MAC地址接入的那種。第二，就是一個性能穩定的無線路由器。這是組建家庭無線區域網的必備條件。第三，就是你的任何一台電腦都要有與路由器無線寬頻技術一致或者兼容的無線網卡。有線的連接直接從ADSL的貓上邊接到無線路由器的WAN口。然後用電腦接任何一個LAN口，對路由器進行WAN口接入配置和LAN口地址分配以及無線接入的模式和接入密碼等。配好後，在你安裝了無線網卡的電腦上進行搜索，配置好就可以使用了。

Ⅱ 如何才可以搭建一個網路

網路搭建有兩種：

1、簡單區域網搭建。無線路由器一台，客戶端有網卡或無線網卡。一般無線路由集路由交換、網路地址轉換、DHCP、無線與一體，且界面直觀設置簡單，小型區域網建議使用路由器加傻瓜交換機或集線器的搭配。

將網路進線連接到路由器的WAN口，如果要訪問互聯網做好WAN口相關設置。路由器LAN口連接客戶端電腦或交換機（一台交換機只連接一根網線到路由器的LAN口避免環路），在這里交換機都不做配置只作為擴展介面使用。

開啟無線路由器的無線功能和DHCP服務，設置好你網路的網段。這樣一個簡單的區域網就搭建成功可以使用了（最少支持200客戶端用戶使用），因為路由器帶有DHCP服務就不需要再對客戶機進行單獨設置。

2、復雜點的網路一般存在跨樓棟或地域的區域網，或大用戶量網路情況復雜的區域網。首先各樓棟或各層根據用戶情況客戶端網線或無線連接到可網管接入交換機上，接入交換機上劃分好VLAN這樣一個簡單區域網就搭建完成。

然後用匯聚交換機及匯聚連接介質（光纖、網線）將相關樓層或樓棟的接入設備進行連接，在匯聚交換設備上劃分好相應網段並指派給各接入交換機，做好相關路由規則，這樣一個更大的區域網就完成了。

如果匯聚交換機可以啟用DHCP服務開啟並設置好相關DHCP服務，如果不能你還需要用電腦架設一個DHCP伺服器並在匯聚交換機上指向DHCP服務為這台電腦的IP（無DHCP服務你需要手動對每台客戶端進行IP設置）。

當存在跨地域區域網時候我們還需要通過在匯聚交換設備上連接VPN設備來實現跨地域連接；如果你的網路還存在互聯網訪問那麼匯聚設備上還應該連接防火牆設備（或路由器）來實現與外部通信（主要用到網路地址轉換功能）。

如果網路足夠龐大存在多台匯聚那麼還應該增加一台核心交換機與各匯聚設備進行連接並設置好核心交換機上的相關路由；如果你的網路使用情況復雜，有效利用各級交換設備上的相關訪問控制及路由功能進行規劃限制，來達到互訪限制和應用限制。

(2)手機網路模型搭建擴展閱讀：

搭建一個網路的注意事項：

1、瀏覽者從網站上下載東西的速度一定要快。

2、網頁設置的選項不能過多，最好不能超過6個。

3、設計網頁時時要注意插入視覺圖像。

4、網頁設計標准要以瀏覽者的信息需求為出發點。

5、網站設計要便於瀏覽者與網站或服務中心互動聯系。

Ⅲ 如何構建一個反電信網路詐騙基礎模型

金融服務機構認為欺詐事件是經營的必要成本之一，基於此，金融機構主要關注如何降低欺詐事件帶來的損失。當前金融服務行業的欺詐熱點有三個，分別是洗錢、合規和內部金融欺詐。比起之前，欺詐者更傾向於通過秉承以往有效的集團犯罪形式，向金融服務機構的系統漏洞發起攻擊。很多金融機構在新產品剛上線的頭幾天，就被欺詐者迅速攻破，導致這類企業承受巨大經濟損失。同時，基於合規考慮和欺詐攻擊擴展速度，金融類機構必須摒棄欺詐成本預算這個觀念。與之相反，金融類機構必須考慮主動投資反欺詐的技術手段、防控工具和策略，從而達到有效預防欺詐的效果，減少欺詐帶來的風險損失和資本損失。
在欺詐者眼中，網貸行業是個大蛋糕。如今，不管是線下的貸款中介代辦包裝還是線上的盜號刷單等類似的黑產從業者，都盯上了在線貸款。反欺詐能否做好，是網貸行業的一條生死線。
首先簡單普及下行業知識。欺詐模式可以分為一方欺詐和三方欺詐：一方欺詐通常指申請者包裝自己信息且貸款後沒有還款意願造成違約，三方欺詐指欺詐分子借用冒用他人身份或協助他人偽造申請信息進行騙貸。三方欺詐通常以團伙作案的形式出現，給網貸機構造成的損失十分嚴重。而且，團伙欺詐往往會有意識地分析網貸機構的反欺詐策略，不斷升級欺詐手段，彷彿病毒變種一般，如果缺乏有效手段，就很容易被他們攻破反欺詐系統。
對於欺詐團伙，目前行之有效的是採用大數據手段進行防範，下面重點介紹下數據科學在識別三方欺詐中的一個應用：「關系網路發現」用於識別組團進件。

制定反欺詐策略存在一個基本的假設，即「騙子的朋友是騙子」的概率更大，且我們要對不良的貸款中介要進行識別。因為中介騙子會幫很多還款意願不強的人通過提供虛假、偽造、包裝申請信息的方式進行騙貸，同時還會教申請人如何應對。通過中介（或者本身就是團伙）進行集中貸款申請的風險非常高，是一種常見的欺詐類型，分析發現社交網路分析和其他交叉檢驗方法能有效識別上述欺詐模式。

我們定義用戶和用戶之間如果共用某些核心信息，那麼他們之間就存在緊密聯系，這些核心信息可以是手機設備、電話號碼、身份證、銀行卡號、郵箱等。以這些信息作為點，信息之間的關系作為邊就可以構造出類似下面的圖網路：

如上圖，圖中有兩個用戶通過手機申請貸款，一個放款成功，一個放款失敗，通過用戶申請中提供的信息，將其核心信息構建成一個網路圖，可以看到兩個用戶一共關聯到3個手機號，3部手機設備，兩個用戶是通過一個公用的手機設備聯系起來的。上圖的真實業務場景是尾號979的用戶來申請時，發現與其強相關的用戶已經成功放款，並且通過圖上的關系已經申請調查出尾號979的用戶是之前放款用戶的配偶，若批准尾號979的貸款申請則將增加兩人整體負債，所以最終審判拒絕掉了這筆貸款申請。

上面是一個簡單例子，真實業務中欺詐與反欺詐是道高一尺魔高一丈的博弈過程，簡單的反欺詐策略很容易被真正的欺詐分子發現並規避，簡單策略的效果會不斷下降。事實上欺詐很難被完全解決，反欺詐的一個重要思路就是不斷的提高欺詐分子作弊的成本，並且保證策略准確性情況下使反欺詐策略更智能並且更復雜。

這種思路下同樣是通過社交網路反欺詐，我們需要更全面地描述每個用戶之間的關系，用戶之間關系的定義也不止是上述這些強關系，還包括很多弱關系，比如用戶間打過電話，用戶間是同一單位，用戶家庭住址在同一區域，用戶之前是QQ好友等，這些更多的關系與關系的疊加很容易出現下面類似的用戶間非常復雜的關聯網路。

構建圖的同時，對每個點還可以賦予不同的屬性，這些屬性可以用於後續的特徵工程提取。舉個例子，對圖中用戶身份證類型的頂點，可以設置多個屬性，如是否黑名單、用戶資產、是否有房。後續特徵工程中就可以根據頂點屬性衍生出具體的特徵，如一度關聯的身份證是黑名單的頂點個數。用戶關系網路圖構建的最終目的是提升欺詐團伙的識別准確度以及實現自動化的反欺詐決策，即提升欺詐識別的效果和效率。我們希望通過社交網路挖掘出用戶更多的特徵用於反欺詐模型和策略的訓練，所以對於這種復雜的用戶關系網路圖，接下來我們要進行兩件事，其一，用戶特徵提取；其二，點屬性標簽的補全。

用戶特徵提取
每個用戶都可以通過手機、身份證等關鍵信息點，獲取單個用戶網路的連通圖（事實上對10億級節點的圖的查詢效率已經非常低了，在實時決策的場景下需要通過演算法優化來解決響應時間的問題，比如圖入庫的鎖問題，異常點的查詢超時）。對每個點計算其在圖中常用的屬性特徵，比如度、接近中心度、page rank中心度、betweenness中心度。這個過程可以看作是對給定用戶，通過圖數據進行特徵工程。大部分策略和模型的效果往往由特徵工程的質量決定，甚至特徵工程方法也成了各家公司不可泄露的核心內容，數據演算法工程師的苦逼日子也由此開始……舉幾個例子，除了簡單的點中心度相關的直接特徵還能直接想到非常多的特徵，比如用戶n度關聯點的關聯手機號數、用戶關聯到的設備號占所有關聯點的比例、用戶關聯的黑名單身份證號數等等。上述舉例的特徵計算大部分可以實現標准化，通過開發單獨特徵工程模型實現上萬特徵的衍生計算。這樣能極大提升模型開發的效率。

點屬性標簽的補全

在策略分析和特徵計算中，我們需要很多點的標簽屬性，比如對某一身份證是否是黑名單，身份證是否有房，身份證是否信用卡額度超過3萬等等。但是實際上往往對於大部分用戶標簽屬性是缺失的，比如用戶申請到一半就流失了，用戶最終放棄了，我們都沒法准確收集這些標簽。怎麼辦？我們通過圖相關的社群發現演算法進行標簽補全，比如最常用標簽傳播演算法LPA(Lable PropagationAlgorithm)，還有類似的演算法，比如SLPA、HANP、DCLP等等。

針對行業發展的最新情況，算話徵信推出的反欺詐雲服務現已完成全面升級，依據其提供的欺詐評級以及欺詐判斷的補充信息，信貸機構再結合各自已有的欺詐策略同時部署應用，就能實現欺詐防範效果最優化。在此前各合作機構的運行過程中，算話反欺詐雲服務已建立了信貸行業反欺詐聯盟，在實現行業聯防聯控、打擊欺詐團伙多機構流竄攻擊等方面取得了理想效果。

據統計，算話反欺詐雲服務上線運行的6個多月中，已為70餘家合作機構的數百萬信貸申請提供欺詐預警服務，協助信貸機構發現欺詐損失數千萬元。

在原有基礎上，算話反欺詐雲服務的三大產品優勢將更加明顯，即海量的徵信資源數據、卓越的關系網路演算法、優異的中文模糊匹配功能，算話反欺詐雲服務能夠以卓越演算法行之有效地建立起關系網路，這是因為我們使用直接基於「點」和「線」存儲的圖形化建模方式，結合DMR網路關系發現演算法，極大提升了欺詐關系發現能力和效率。系統具有欺詐關系網路發現無延遲、實時探測計算、覆蓋每筆欺詐申請等特點；更重要的是定義了多重關聯關系，以此挖掘團伙案件的潛在關聯，使其無處遁形。

Ⅳ 員工宿舍無線網路如何搭建（主要是為手機無線上網），求最佳方案及預算！

20間宿舍有八根網線，大概兩個宿舍共用一根網線。比較直接的方法是通過買無線路由器開wifi供手機上網，八根網線就買八個路由足以覆蓋整層樓了。如果要省錢的話，建議你們的電腦設置無線共享供手機上網。還有就是通過無線橋接方式，不過這個不太適合，因為你們每層樓都有八根網線了，沒必要這么做。

Ⅳ 如何用3d max創建一個手機模型

1、搜集需要建的模型的圖片資料；
2、仔細觀察自己要做的東西，大概分析思路，不要看到圖片就馬上開始沒有頭緒的做（高手另當別論）；
3、建模後附上簡單的材質易於反映模型的結構的，機子條件允許的話可以開一定的反射，把渲染參數調低；
4、對於精度建模來說在成型前是一個枯燥的過程，適時的放鬆自己，不要老坐在電腦前，這樣對自己的判斷能力又一定的影響，容易走火入魔，出現比例問題，或者腦子忽然空白，不知道思路了；
5、勤渲染，我的習慣是做幾步渲染一下，就當是刷新。
這也是這個教程我主要是告訴大家方法和我的心得，雖然不是每一步都詳細，但是遇到技巧我會特別指出，請看完後再動手做，這很重要。呵呵，不要邊看邊做。
一、手機機身建模
首先一個BOX，這不需要多解釋了，大家可以在網上搜索IPHONE的參數。

第一個問題：這里我要指出的是BOX 的分段數，這對以後的模型影響是很大的，我剛拿到的時候就開始埋頭的做，最後發現開始的分段數沒有足夠，導致後面要調加過多的線條。其實在開始的分段中就可以解決這個問題。分段的確定主要是與模型之後需要開的洞有聯系的。因為使用SMOOTH，所以會有一定的變形。

由此，開始的布線可以避免後期的加線。

此圖就是開始分段不夠造成的後期的加線，而且對於新手來說還沒了解布線規律，後期加線是有困難的。

下面是我在模型上挖洞時的幾個步驟，大家可以參考學習。

在這里，我要指出的是chamfer值的大小決定洞口銳利的程度。如果想得到圓滑的洞口，可以進行一下加線操作，使用CUT命令即可。


第2個問題：為了保持模型上下部分的完美結合，需要復制一個BOX留作機身的上部。
很多朋友會遇到這樣的問題，添加mashsmooth後會又出現上下不重合的情況，這是分段數的原因，每段邊緣的線段都會影響smooth的形態，下圖為例。

這一步也再次說明分段數和布線的重要性。調點與挖洞的過程在此我就不強調太多了，大家看看上面的方法可以自己進行嘗試，比我在這里把所有步驟都寫出來會更有收獲，記憶也更深刻。
第3個問題：在觀察IPHONE的時候，我們會發現在底部分布了音響的許多洞口。很多朋友無從下手，這里我把我的心得告訴大家。
首先大家不要急著開洞，而是先調整好手機邊緣的走向。

然後再進行布線，這里的布線比較復雜，下面是布線的方法。

在這里說說我的經驗，在選擇多變形的邊層級的時候多使用SELECT LOOP和SELECT RING命令，這樣有效率，可以把這兩個命令整合到四元菜單里，也可以快速的編輯多邊形。


大家已經看到把多邊形DELET後加上SMOOTH修改期，洞口就自己變成圓形的了，洞口的圓度是由DELET時的正方形的方正度決定的，洞孔越方正，SMOOTH後就越圓滑。
到這里的時候，完美機身的下部的幾個難點都已經指明給大家了，接下來進入手機上部的建模。

二、手機上部建模
手機的上部建模相對來說比較簡單，但是要做細的話還是有點值得關注的地方的。
首先，手機的屏幕。大家從我渲染的白模中可以看到我把手機的屏幕部分分成了4個部分：1、外圍的金屬層；2、玻璃面層；3、面層下的黑色塑料層；4、發光熒幕層。
這里我主要指出幾個注意的地方和小技巧，首先完美觀察IPHONE的金屬套環，邊緣很銳利，從一個平面瞬間跳躍到一個弧面，這個地方建模布線是有點講究的，我個人的習慣就是選擇交接處的邊。select loop 選擇一圈的邊然後用extruede edges。如下圖，這樣出來的效果在smooth後會更加銳利，比chamfer後smooth更加銳利。

做完這步開始製作玻璃面層，我的方法是在金屬層製作調整好後復制一個，塌陷成多邊形。

提取邊緣線，CAP封口，然後把產生的面DETECH作為手機的面層。
這樣也可使下面的金屬外框可以完美融合。delete掉不要的部分。
最後要做的就是按鈕的開洞了，這里不再強調了，使用布爾運算，方便快捷。之後我們轉入手機背面蘋果標志的製作，大家先在網上找到相關的標志的圖片，在手機背面直接用CUT命令刻出。

不要使用布爾運算，除非先塌陷好手機的背面部分。

最後execture，這里要指出每一個通過CUT產生的點都要與四周的線以條邊相連，注意線的均勻分布，有利於之後的smooth。最好的狀態是均勻的發射狀態。畫好蘋果以後選擇邊緣的邊進行chamfer。

強調要均勻的布線是因為線的角度會影響chamfer的效果，容易出現破面。

如上圖所示，這樣的布線是不正確的，導致smooth後相當難看。

這兩張是調整後的布線，這樣的倒角才均勻漂亮，才能有好的平滑效果。至於金屬蘋果標志的製作，與前面的玻璃鏡面的製作是一個道理。復制，塌陷，分離，然後倒角邊，最後SMOOTH。


三、材質
材質講得比較簡單，我覺得本身就不需要花哨的裝飾，本尊足以震撼人心。
這是我用的金屬材質：

其他的材質我就不強調了，塑料和玻璃材質大家見得很多了！
四、環境燈光
打盞泛光燈，泛光燈用來產生高光，不要產生漫反射。

打目標平行光，參數根據場景中的實際情況而定，加上天光。

Ⅵ 如何建立神經網路模型

人工神經網路有很多種，我只會最常用的BP神經網路。不同的網路有不同的結構和不同的學習演算法。
簡單點說，人工神經網路就是一個函數。只是這個函數有別於一般的函數。它比普通的函數多了一個學習的過程。
在學習的過程中，它根據正確結果不停地校正自己的網路結構，最後達到一個滿意的精度。這時，它才開始真正的工作階段。
學習人工神經網路最好先安裝MathWords公司出的MatLab軟體。利用該軟體，你可以在一周之內就學會建立你自己的人工神經網路解題模型。
如果你想自己編程實現人工神經網路，那就需要找一本有關的書籍，專門看神經網路學習演算法的那部分內容。因為「學習演算法」是人工神經網路的核心。最常用的BP人工神經網路，使用的就是BP學習演算法。

Ⅶ 如何建立網路流量模型

大規模網路中的流量行為體現為一個相當復雜的非線性系統,目前國內外對它的研究還沒有成熟的方法.文章考慮網路流量非線性的特點,通過不同的數學模型將流量時間序列分解成趨勢成分、周期成分、突變成分和隨機成分.根據分解,利用相應的數學工具分別建模四個相對簡單的子成分以模擬復雜流量.使用分解模型分析CERNET主幹網路和NSFNET主幹網路的長期流量行為,並將分析結果同傳統的ARIMA季節模型比較.通過比較模擬自相關函數和預報誤差,發現分解模型在描述流量宏觀行為時具有簡單和高精度的優點分形或自相似模型可以很好地描述網路流量過程的長程依賴性,卻無法真實地刻畫網路流量過程在小尺度上的奇異性.論文從另一個角度,研究並建立了基於瀑布過程的瀑布模型,並對真實的網路流量數據進行模擬分析,發現瀑布模型從一定程度上解釋了實際網路流量中的尺度特性,它能准確地刻畫網路流量在小尺度上的奇異性.通過對模擬數據的尺度分析證明,瀑布模型具有刻畫真實流量數據中多重分形特徵的能力

Ⅷ 搭建網路環境的手機

摘要 您好，我們首先在網上搜索找到KSweb 2.82版本破解版，然後下載到電腦上，通過QQ的文件傳輸功能將APK安裝包傳輸到手機上，點擊安裝。這個步驟很簡單，就不截圖了。安裝好之後打開將會看到的界面如下圖：