手机网络模型搭建

Ⅰ 如何搭建无线网络

现在越来越多的家庭喜欢搭建自己的无线网络，在家里享有没有线路牵制的网络新生活，这是移动新生活的未来模式。事实上，目前已经有电信运营商组建了基于3G、2G和WIFI的混合无线网络接入方式，在以后的发展中，还有更快的无线网络被发展和组建。比如LTE，LTE是一个长期发展模式，是一个不断演进的无线方案，它的技术是在不断完善和进步的。
在目前条件下，要组建自己的居家无线网络，在硬件上，必须具备以下几个条件。第一，是电信运营商提供的宽带接入方案。最好是允许多个MAC地址接入的那种。第二，就是一个性能稳定的无线路由器。这是组建家庭无线局域网的必备条件。第三，就是你的任何一台电脑都要有与路由器无线宽带技术一致或者兼容的无线网卡。有线的连接直接从ADSL的猫上边接到无线路由器的WAN口。然后用电脑接任何一个LAN口，对路由器进行WAN口接入配置和LAN口地址分配以及无线接入的模式和接入密码等。配好后，在你安装了无线网卡的电脑上进行搜索，配置好就可以使用了。

Ⅱ 如何才可以搭建一个网络

网络搭建有两种：

1、简单局域网搭建。无线路由器一台，客户端有网卡或无线网卡。一般无线路由集路由交换、网络地址转换、DHCP、无线与一体，且界面直观设置简单，小型局域网建议使用路由器加傻瓜交换机或集线器的搭配。

将网络进线连接到路由器的WAN口，如果要访问互联网做好WAN口相关设置。路由器LAN口连接客户端电脑或交换机（一台交换机只连接一根网线到路由器的LAN口避免环路），在这里交换机都不做配置只作为扩展接口使用。

开启无线路由器的无线功能和DHCP服务，设置好你网络的网段。这样一个简单的局域网就搭建成功可以使用了（最少支持200客户端用户使用），因为路由器带有DHCP服务就不需要再对客户机进行单独设置。

2、复杂点的网络一般存在跨楼栋或地域的局域网，或大用户量网络情况复杂的局域网。首先各楼栋或各层根据用户情况客户端网线或无线连接到可网管接入交换机上，接入交换机上划分好VLAN这样一个简单局域网就搭建完成。

然后用汇聚交换机及汇聚连接介质（光纤、网线）将相关楼层或楼栋的接入设备进行连接，在汇聚交换设备上划分好相应网段并指派给各接入交换机，做好相关路由规则，这样一个更大的局域网就完成了。

如果汇聚交换机可以启用DHCP服务开启并设置好相关DHCP服务，如果不能你还需要用电脑架设一个DHCP服务器并在汇聚交换机上指向DHCP服务为这台电脑的IP（无DHCP服务你需要手动对每台客户端进行IP设置）。

当存在跨地域局域网时候我们还需要通过在汇聚交换设备上连接VPN设备来实现跨地域连接；如果你的网络还存在互联网访问那么汇聚设备上还应该连接防火墙设备（或路由器）来实现与外部通信（主要用到网络地址转换功能）。

如果网络足够庞大存在多台汇聚那么还应该增加一台核心交换机与各汇聚设备进行连接并设置好核心交换机上的相关路由；如果你的网络使用情况复杂，有效利用各级交换设备上的相关访问控制及路由功能进行规划限制，来达到互访限制和应用限制。

(2)手机网络模型搭建扩展阅读：

搭建一个网络的注意事项：

1、浏览者从网站上下载东西的速度一定要快。

2、网页设置的选项不能过多，最好不能超过6个。

3、设计网页时时要注意插入视觉图像。

4、网页设计标准要以浏览者的信息需求为出发点。

5、网站设计要便于浏览者与网站或服务中心互动联系。

Ⅲ 如何构建一个反电信网络诈骗基础模型

金融服务机构认为欺诈事件是经营的必要成本之一，基于此，金融机构主要关注如何降低欺诈事件带来的损失。当前金融服务行业的欺诈热点有三个，分别是洗钱、合规和内部金融欺诈。比起之前，欺诈者更倾向于通过秉承以往有效的集团犯罪形式，向金融服务机构的系统漏洞发起攻击。很多金融机构在新产品刚上线的头几天，就被欺诈者迅速攻破，导致这类企业承受巨大经济损失。同时，基于合规考虑和欺诈攻击扩展速度，金融类机构必须摒弃欺诈成本预算这个观念。与之相反，金融类机构必须考虑主动投资反欺诈的技术手段、防控工具和策略，从而达到有效预防欺诈的效果，减少欺诈带来的风险损失和资本损失。
在欺诈者眼中，网贷行业是个大蛋糕。如今，不管是线下的贷款中介代办包装还是线上的盗号刷单等类似的黑产从业者，都盯上了在线贷款。反欺诈能否做好，是网贷行业的一条生死线。
首先简单普及下行业知识。欺诈模式可以分为一方欺诈和三方欺诈：一方欺诈通常指申请者包装自己信息且贷款后没有还款意愿造成违约，三方欺诈指欺诈分子借用冒用他人身份或协助他人伪造申请信息进行骗贷。三方欺诈通常以团伙作案的形式出现，给网贷机构造成的损失十分严重。而且，团伙欺诈往往会有意识地分析网贷机构的反欺诈策略，不断升级欺诈手段，仿佛病毒变种一般，如果缺乏有效手段，就很容易被他们攻破反欺诈系统。
对于欺诈团伙，目前行之有效的是采用大数据手段进行防范，下面重点介绍下数据科学在识别三方欺诈中的一个应用：“关系网络发现”用于识别组团进件。

制定反欺诈策略存在一个基本的假设，即“骗子的朋友是骗子”的概率更大，且我们要对不良的贷款中介要进行识别。因为中介骗子会帮很多还款意愿不强的人通过提供虚假、伪造、包装申请信息的方式进行骗贷，同时还会教申请人如何应对。通过中介（或者本身就是团伙）进行集中贷款申请的风险非常高，是一种常见的欺诈类型，分析发现社交网络分析和其他交叉检验方法能有效识别上述欺诈模式。

我们定义用户和用户之间如果共用某些核心信息，那么他们之间就存在紧密联系，这些核心信息可以是手机设备、电话号码、身份证、银行卡号、邮箱等。以这些信息作为点，信息之间的关系作为边就可以构造出类似下面的图网络：

如上图，图中有两个用户通过手机申请贷款，一个放款成功，一个放款失败，通过用户申请中提供的信息，将其核心信息构建成一个网络图，可以看到两个用户一共关联到3个手机号，3部手机设备，两个用户是通过一个公用的手机设备联系起来的。上图的真实业务场景是尾号979的用户来申请时，发现与其强相关的用户已经成功放款，并且通过图上的关系已经申请调查出尾号979的用户是之前放款用户的配偶，若批准尾号979的贷款申请则将增加两人整体负债，所以最终审判拒绝掉了这笔贷款申请。

上面是一个简单例子，真实业务中欺诈与反欺诈是道高一尺魔高一丈的博弈过程，简单的反欺诈策略很容易被真正的欺诈分子发现并规避，简单策略的效果会不断下降。事实上欺诈很难被完全解决，反欺诈的一个重要思路就是不断的提高欺诈分子作弊的成本，并且保证策略准确性情况下使反欺诈策略更智能并且更复杂。

这种思路下同样是通过社交网络反欺诈，我们需要更全面地描述每个用户之间的关系，用户之间关系的定义也不止是上述这些强关系，还包括很多弱关系，比如用户间打过电话，用户间是同一单位，用户家庭住址在同一区域，用户之前是QQ好友等，这些更多的关系与关系的叠加很容易出现下面类似的用户间非常复杂的关联网络。

构建图的同时，对每个点还可以赋予不同的属性，这些属性可以用于后续的特征工程提取。举个例子，对图中用户身份证类型的顶点，可以设置多个属性，如是否黑名单、用户资产、是否有房。后续特征工程中就可以根据顶点属性衍生出具体的特征，如一度关联的身份证是黑名单的顶点个数。用户关系网络图构建的最终目的是提升欺诈团伙的识别准确度以及实现自动化的反欺诈决策，即提升欺诈识别的效果和效率。我们希望通过社交网络挖掘出用户更多的特征用于反欺诈模型和策略的训练，所以对于这种复杂的用户关系网络图，接下来我们要进行两件事，其一，用户特征提取；其二，点属性标签的补全。

用户特征提取
每个用户都可以通过手机、身份证等关键信息点，获取单个用户网络的连通图（事实上对10亿级节点的图的查询效率已经非常低了，在实时决策的场景下需要通过算法优化来解决响应时间的问题，比如图入库的锁问题，异常点的查询超时）。对每个点计算其在图中常用的属性特征，比如度、接近中心度、page rank中心度、betweenness中心度。这个过程可以看作是对给定用户，通过图数据进行特征工程。大部分策略和模型的效果往往由特征工程的质量决定，甚至特征工程方法也成了各家公司不可泄露的核心内容，数据算法工程师的苦逼日子也由此开始……举几个例子，除了简单的点中心度相关的直接特征还能直接想到非常多的特征，比如用户n度关联点的关联手机号数、用户关联到的设备号占所有关联点的比例、用户关联的黑名单身份证号数等等。上述举例的特征计算大部分可以实现标准化，通过开发单独特征工程模型实现上万特征的衍生计算。这样能极大提升模型开发的效率。

点属性标签的补全

在策略分析和特征计算中，我们需要很多点的标签属性，比如对某一身份证是否是黑名单，身份证是否有房，身份证是否信用卡额度超过3万等等。但是实际上往往对于大部分用户标签属性是缺失的，比如用户申请到一半就流失了，用户最终放弃了，我们都没法准确收集这些标签。怎么办？我们通过图相关的社群发现算法进行标签补全，比如最常用标签传播算法LPA(Lable PropagationAlgorithm)，还有类似的算法，比如SLPA、HANP、DCLP等等。

针对行业发展的最新情况，算话征信推出的反欺诈云服务现已完成全面升级，依据其提供的欺诈评级以及欺诈判断的补充信息，信贷机构再结合各自已有的欺诈策略同时部署应用，就能实现欺诈防范效果最优化。在此前各合作机构的运行过程中，算话反欺诈云服务已建立了信贷行业反欺诈联盟，在实现行业联防联控、打击欺诈团伙多机构流窜攻击等方面取得了理想效果。

据统计，算话反欺诈云服务上线运行的6个多月中，已为70余家合作机构的数百万信贷申请提供欺诈预警服务，协助信贷机构发现欺诈损失数千万元。

在原有基础上，算话反欺诈云服务的三大产品优势将更加明显，即海量的征信资源数据、卓越的关系网络算法、优异的中文模糊匹配功能，算话反欺诈云服务能够以卓越算法行之有效地建立起关系网络，这是因为我们使用直接基于“点”和“线”存储的图形化建模方式，结合DMR网络关系发现算法，极大提升了欺诈关系发现能力和效率。系统具有欺诈关系网络发现无延迟、实时探测计算、覆盖每笔欺诈申请等特点；更重要的是定义了多重关联关系，以此挖掘团伙案件的潜在关联，使其无处遁形。

Ⅳ 员工宿舍无线网络如何搭建（主要是为手机无线上网），求最佳方案及预算！

20间宿舍有八根网线，大概两个宿舍共用一根网线。比较直接的方法是通过买无线路由器开wifi供手机上网，八根网线就买八个路由足以覆盖整层楼了。如果要省钱的话，建议你们的电脑设置无线共享供手机上网。还有就是通过无线桥接方式，不过这个不太适合，因为你们每层楼都有八根网线了，没必要这么做。

Ⅳ 如何用3d max创建一个手机模型

1、搜集需要建的模型的图片资料；
2、仔细观察自己要做的东西，大概分析思路，不要看到图片就马上开始没有头绪的做（高手另当别论）；
3、建模后附上简单的材质易于反映模型的结构的，机子条件允许的话可以开一定的反射，把渲染参数调低；
4、对于精度建模来说在成型前是一个枯燥的过程，适时的放松自己，不要老坐在电脑前，这样对自己的判断能力又一定的影响，容易走火入魔，出现比例问题，或者脑子忽然空白，不知道思路了；
5、勤渲染，我的习惯是做几步渲染一下，就当是刷新。
这也是这个教程我主要是告诉大家方法和我的心得，虽然不是每一步都详细，但是遇到技巧我会特别指出，请看完后再动手做，这很重要。呵呵，不要边看边做。
一、手机机身建模
首先一个BOX，这不需要多解释了，大家可以在网上搜索IPHONE的参数。

第一个问题：这里我要指出的是BOX 的分段数，这对以后的模型影响是很大的，我刚拿到的时候就开始埋头的做，最后发现开始的分段数没有足够，导致后面要调加过多的线条。其实在开始的分段中就可以解决这个问题。分段的确定主要是与模型之后需要开的洞有联系的。因为使用SMOOTH，所以会有一定的变形。

由此，开始的布线可以避免后期的加线。

此图就是开始分段不够造成的后期的加线，而且对于新手来说还没了解布线规律，后期加线是有困难的。

下面是我在模型上挖洞时的几个步骤，大家可以参考学习。

在这里，我要指出的是chamfer值的大小决定洞口锐利的程度。如果想得到圆滑的洞口，可以进行一下加线操作，使用CUT命令即可。


第2个问题：为了保持模型上下部分的完美结合，需要复制一个BOX留作机身的上部。
很多朋友会遇到这样的问题，添加mashsmooth后会又出现上下不重合的情况，这是分段数的原因，每段边缘的线段都会影响smooth的形态，下图为例。

这一步也再次说明分段数和布线的重要性。调点与挖洞的过程在此我就不强调太多了，大家看看上面的方法可以自己进行尝试，比我在这里把所有步骤都写出来会更有收获，记忆也更深刻。
第3个问题：在观察IPHONE的时候，我们会发现在底部分布了音响的许多洞口。很多朋友无从下手，这里我把我的心得告诉大家。
首先大家不要急着开洞，而是先调整好手机边缘的走向。

然后再进行布线，这里的布线比较复杂，下面是布线的方法。

在这里说说我的经验，在选择多变形的边层级的时候多使用SELECT LOOP和SELECT RING命令，这样有效率，可以把这两个命令整合到四元菜单里，也可以快速的编辑多边形。


大家已经看到把多边形DELET后加上SMOOTH修改期，洞口就自己变成圆形的了，洞口的圆度是由DELET时的正方形的方正度决定的，洞孔越方正，SMOOTH后就越圆滑。
到这里的时候，完美机身的下部的几个难点都已经指明给大家了，接下来进入手机上部的建模。

二、手机上部建模
手机的上部建模相对来说比较简单，但是要做细的话还是有点值得关注的地方的。
首先，手机的屏幕。大家从我渲染的白模中可以看到我把手机的屏幕部分分成了4个部分：1、外围的金属层；2、玻璃面层；3、面层下的黑色塑料层；4、发光荧幕层。
这里我主要指出几个注意的地方和小技巧，首先完美观察IPHONE的金属套环，边缘很锐利，从一个平面瞬间跳跃到一个弧面，这个地方建模布线是有点讲究的，我个人的习惯就是选择交接处的边。select loop 选择一圈的边然后用extruede edges。如下图，这样出来的效果在smooth后会更加锐利，比chamfer后smooth更加锐利。

做完这步开始制作玻璃面层，我的方法是在金属层制作调整好后复制一个，塌陷成多边形。

提取边缘线，CAP封口，然后把产生的面DETECH作为手机的面层。
这样也可使下面的金属外框可以完美融合。delete掉不要的部分。
最后要做的就是按钮的开洞了，这里不再强调了，使用布尔运算，方便快捷。之后我们转入手机背面苹果标志的制作，大家先在网上找到相关的标志的图片，在手机背面直接用CUT命令刻出。

不要使用布尔运算，除非先塌陷好手机的背面部分。

最后execture，这里要指出每一个通过CUT产生的点都要与四周的线以条边相连，注意线的均匀分布，有利于之后的smooth。最好的状态是均匀的发射状态。画好苹果以后选择边缘的边进行chamfer。

强调要均匀的布线是因为线的角度会影响chamfer的效果，容易出现破面。

如上图所示，这样的布线是不正确的，导致smooth后相当难看。

这两张是调整后的布线，这样的倒角才均匀漂亮，才能有好的平滑效果。至于金属苹果标志的制作，与前面的玻璃镜面的制作是一个道理。复制，塌陷，分离，然后倒角边，最后SMOOTH。


三、材质
材质讲得比较简单，我觉得本身就不需要花哨的装饰，本尊足以震撼人心。
这是我用的金属材质：

其他的材质我就不强调了，塑料和玻璃材质大家见得很多了！
四、环境灯光
打盏泛光灯，泛光灯用来产生高光，不要产生漫反射。

打目标平行光，参数根据场景中的实际情况而定，加上天光。

Ⅵ 如何建立神经网络模型

人工神经网络有很多种，我只会最常用的BP神经网络。不同的网络有不同的结构和不同的学习算法。
简单点说，人工神经网络就是一个函数。只是这个函数有别于一般的函数。它比普通的函数多了一个学习的过程。
在学习的过程中，它根据正确结果不停地校正自己的网络结构，最后达到一个满意的精度。这时，它才开始真正的工作阶段。
学习人工神经网络最好先安装MathWords公司出的MatLab软件。利用该软件，你可以在一周之内就学会建立你自己的人工神经网络解题模型。
如果你想自己编程实现人工神经网络，那就需要找一本有关的书籍，专门看神经网络学习算法的那部分内容。因为“学习算法”是人工神经网络的核心。最常用的BP人工神经网络，使用的就是BP学习算法。

Ⅶ 如何建立网络流量模型

大规模网络中的流量行为体现为一个相当复杂的非线性系统,目前国内外对它的研究还没有成熟的方法.文章考虑网络流量非线性的特点,通过不同的数学模型将流量时间序列分解成趋势成分、周期成分、突变成分和随机成分.根据分解,利用相应的数学工具分别建模四个相对简单的子成分以仿真复杂流量.使用分解模型分析CERNET主干网络和NSFNET主干网络的长期流量行为,并将分析结果同传统的ARIMA季节模型比较.通过比较仿真自相关函数和预报误差,发现分解模型在描述流量宏观行为时具有简单和高精度的优点分形或自相似模型可以很好地描述网络流量过程的长程依赖性,却无法真实地刻画网络流量过程在小尺度上的奇异性.论文从另一个角度,研究并建立了基于瀑布过程的瀑布模型,并对真实的网络流量数据进行模拟分析,发现瀑布模型从一定程度上解释了实际网络流量中的尺度特性,它能准确地刻画网络流量在小尺度上的奇异性.通过对模拟数据的尺度分析证明,瀑布模型具有刻画真实流量数据中多重分形特征的能力

Ⅷ 搭建网络环境的手机

摘要 您好，我们首先在网上搜索找到KSweb 2.82版本破解版，然后下载到电脑上，通过QQ的文件传输功能将APK安装包传输到手机上，点击安装。这个步骤很简单，就不截图了。安装好之后打开将会看到的界面如下图：