【Linux】网络基础(一)

【Linux】网络基础(一)

文章目录

网络发展

起初计算机是用在军事上的
独立模式: 计算机之间相互独立

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网络互联:多台计算机连接在一起实现网络互联

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局域网LAN:计算机数量越来越多了,通过交换机和路由器连接在一起


广域网WAN:将远隔千里之外的的计算机连接在一起

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所谓局域网广域网是相对概念,我们家庭路由器就可以看作局域网,把家家户户连接的社区就是广域网。社区看作局域网,把社区连接的就是广域网,中国网络看作局域网,连接世界就是广域网

认识协议

协议是一种约定

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计算机之间通过光信号电信号交流,通过频率强弱来代表0和1,要想传递不同信息,就要约定好数据格式,比如000代表什么信息

要想多台计算机之间相互通信,就要约定共同的标准,这就是网络协议

🚩网络协议

🚩协议分层

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打电话的例子,语言层汉语有协议,通信设备层也有协议

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英语之间交流,我们只需在语言层变更,不必改电话协议
改成无线电协议,不必改汉语协议。

所以,分层最大的好处是封装
这个例子我们只有两层,实际上的网络协议层数更多,更复杂

OSI七层协议

该协议将网络从逻辑上分为7层,概念清楚,理论完整,
应用层
表示层
会话层
传输层
网络层
数据链路层
物理层

🚩TCP/IP五层(四层)协议

我们学习时,会将上三层合称应用层,
TCP/IP五层协议,又因为物理层不重点学习,也叫做,TCP/IP四层协议,
为什么是TCP/IP协议?,因为他俩分别代表传输层,网络层,我们重点学习传输层网络层

每层都要有自己的协议

应用层:处理发来的数据(https http ftp smtp)
tcp协议:长距离传输丢失数据问题
ip协议:如何定位主机
数据链路层:保证数据准确到达下一个设备

🚩网络传输基本流程

网络协议栈与OS关系

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网络通信的本质就是贯穿协议栈的过程

🚩数据包的封装和解包

用户层拿到了有效载荷,会添加报头再传给传输层,传输层会再添加报头传给网络层,网络层再添加报头传给数据链路层,通过物理层将数据传到另一台主机后,数据链路层会解包属于自己的报头,向上传输,网络层解包自己的报头,传输层解包自己的报头,应用层解包自己的报头,最后拿到数据

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扩展

  • 每一层协议都要提供一种能力,分离报头和有效载荷的能力
  • 每一层协议,都要在报头提供,决定将有效载荷提供上一层协议的能力

MAC地址

MAC地址用来识别数据链路层的相连的节点
MAC48位,6字节,用十六进制加:表示, 08:00:27:03:fb:19
MAC在网卡出厂就设置了,MAC地址通常唯一

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局域网,多台主机共同向其中发数据,主机H1发送数据会被其他所有主机接收,数据内容包含M1发出M10接收(假如),H2主机接收后发现自己是M2,不是M10,直接丢弃,就不再向上层传输,主机H10接收发现自己就是M10,向上层传输

其中,同一时间,只能有一台主机向局域网发送数据,所以主机发送数据前,要执行避免碰撞的算法

交换机:核心工作:划分碰撞域,当左侧主机交换数据时,数据不会传到右侧,当右侧发生碰撞时,碰撞也不会干扰到左侧

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基于Termux的Android平台OpenClaw部署:移动端AI助理实现

基于Termux的Android平台OpenClaw部署:移动端AI助理实现

基于Termux的Android平台OpenClaw部署:移动端AI助理实现 前言 Android作为全球最流行的移动操作系统,拥有庞大的用户基础和丰富的硬件生态。Termux作为Android上的终端模拟器,提供了完整的Linux环境,使得在Android设备上部署OpenClaw成为可能。本文将从环境搭建、性能优化、功耗管理、用户体验等多个维度,详细阐述基于Termux的Android平台OpenClaw部署方案,为移动端AI助理的实现提供完整的技术路线。 这台设备为什么适合跑 OpenClaw 优点 移动设备的便携性 Android设备具有便携性强的特点,可以随身携带,随时使用。OpenClaw部署在Android设备上,可以满足移动办公、现场查询、临时计算等场景需求。相比固定式服务器,Android设备提供了更大的灵活性和便利性。 Termux的Linux环境 Termux提供了完整的Linux环境,包括包管理器、编译工具、运行时环境等。OpenClaw可以在Termux中运行,无需root权限,无需修改系统。Termux的包管理器(pkg)提供了丰富的软件

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OpenClaw 的免费 AI 大模型及其配置方法

OpenClaw 中的“自由模型”可能意味着两种不同的东西,而混淆这两种模型正是大多数人浪费时间的地方。 有一种“免费”是真正意义上的免费,因为模型运行在本地,你只需要支付 CPU、内存、GPU 和电力费用。例如 Ollama 或你自行托管的 OpenAI 兼容运行时环境。 另一种是“免费套餐”,即托管服务提供商提供一定的配额、积分或 OAuth 访问权限。这种套餐虽然不错,但通常会有速率限制、策略限制,而且偶尔还会出现意外中断或流量突然上限的情况。 本指南篇幅较长,因为模型配置看似简单,但一旦遇到问题,例如工具调用速度变慢、出现 429 错误,或者某个代理使用的身份验证配置文件与预期不符等,就会发现其中的奥妙。我们将力求实用。 如果您是 OpenClaw 新手,想先了解基础知识,可以阅读 OpenClaw 简介及其工作原理。如果您已经运行了 OpenClaw,接下来我们来正确地连接模型。 OpenClaw

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从0到1彻底掌握Trae:手把手带你实战开发AI Chatbot,提升开发效率的必备指南!

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我正在参加Trae「超级体验官」创意实践征文,本文所使用的 Trae 免费下载链接:www.trae.ai/?utm_source… 暴富技巧 比特鹰作为国内领先的 AI+Web3 领域企业,团队充满年轻活力 ——95% 成员为 00 后,不仅技术氛围浓厚,还会为每位成员量身定制成长规划;在职业发展层面,公司前景广阔,提供餐饮补贴、租房补贴、年底奖金、股票期权及额外假期等多重福利,助力员工在 35 岁前实现财富自由 目前公司正招聘海外运营、前端、后端、智能合约、AI 开发、HR 等岗位,有意向者可加微信联系: ai_lianqq 前言 大家好,我是小Q,字节跳动近期推出了一款 AI IDE—— Trae,

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医疗AI中GPU集群设计与交付实践

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引言 随着人工智能在医疗领域的应用不断深化,GPU 千卡集群已经成为支撑大规模医疗 AI 模型训练与推理的关键基础设施。 不同于互联网推荐、搜索等场景,医疗 AI 对可靠性、精度和稳定性的要求极高。 任何训练过程中的波动,都会影响模型在临床中的应用价值。 1. 医疗 AI 的快速发展 * 医学影像:CT、MRI、病理切片大模型推动了智能诊断的发展。 * 基因组学:深度学习在基因测序与药物研发中的应用日益广泛。 * 医疗 NLP:电子病历分析、临床辅助决策系统依赖大模型能力。 2. GPU 千卡集群的重要性 * 大规模模型的训练往往需要数千张 GPU 并行协作。 * 只有通过 GPU 千卡集群,才能在可接受的时间内完成训练。 3. 面临的核心挑战 * 硬件早期失效率高,影响系统稳定性。 * 医疗 AI 特殊场景下,数据 I/O 压力巨大。 * 合规性与数据安全问题更加复杂。

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