神州数码DCN学习笔记(一)

简介: 文章主要介绍了交换机的基本配置和操作,包括用户模式、特权模式、全局配置模式、接口配置模式和VLAN配置模式等。详细列出了常用的命令及其功能,并通过例题展示了如何配置VLAN和远程管理交换机。

用户模式> 用户模式不能对交换机进行配置
特权模式# 特权模式查看交换机所有配置
全局配置模式(config)#
接口配置模、VLAN配置模式等 其中VLAN配置模式分为软件版本和硬件版本
常用命令整理:

命令

show version

查看版本

show flash

flash文件以及大小

show arp

arp映射表

show history

最近输入的历史命令

show running-config

当前状态配置

show interface ethernet 0/0/1

交换机端口信息

enable

进入特权模式

show startup-config

flachmecnory中文交换机配置

config

进入全局配置模式

exit

退出并保存

例题如下:image.png
interface vlan 10 注释:进入VLAN10端口
ip address 192.168.10.1 255.255.255.0 注释:配置ip为192.168.10.1子网掩码为255.255.255.0
exit 注释:保存并退出
其他的两个步骤也是一样
telnet 192.168.10.1 可以远程管理交换机 但是需要配置password
通过配置telent可以实现设备的远程管理
注意:console线不传输数据,只可终端与交换机互通。
配置telenet的教程
telnet-server neable
ternet-user username password 0 密码
telnet-user kop password 0 123456
这里密码前面的0是加密普及 123456是密码
这里基本上第一部分笔记已经整理完成了,以后有时间都会整理笔记和例题的讲解发布到此专栏 欢迎订阅和评论区指导

🚀 激情驱动的探索者,你好!我是小胡同学,一位沉浸在网络安全奥秘中的学生。

🌟 个性宣言:在技术的征途上,我苦练七十二变,笑对八十一难。这不仅是我的座右铭,也是我面对挑战时的态度——用持续的学习和乐观的心态,征服每一个难关。

🌐 作为一名网络安全领域的爱好者,我热衷于挖掘技术的深度,并乐于分享我的发现与见解。我相信,知识共享与社区协作是推动我们共同进步的基石。在我的文章中,你会发现一系列学习笔记,涵盖了从基础概念到高级技巧的广泛内容。

💡 如果你有任何问题、建议或是想要讨论的话题,请不要犹豫,随时留言给我。无论是技术难题还是行业趋势,我都愿意倾听并与你交流。我致力于分享最新的互联网动态和技术资讯,确保你能够紧跟科技前沿。

📚 关注我的博客,让我们携手并进,在技术的海洋中探索无尽的可能,共同追求卓越。我期待着与你在数字世界相遇,一同书写属于我们的技术篇章。

这个版本尝试通过使用更富有表现力的词汇和流畅的过渡,来增强个人简介的吸引力。同时,它也强调了你作为网络安全学习者的身份,以及你对于分享和社区建设的承诺。

相关文章
|
2月前
|
开发框架 搜索推荐 数据中心
KDD2024最佳学生论文解读,中科大、华为诺亚:序列推荐新范式DR4SR
【9月更文挑战第25天】近年来,随着人工智能技术的发展,序列推荐系统(SR)因能捕捉用户动态偏好而在日常生活中愈发重要。然而,数据质量问题常被忽视。为解决此问题,中国科学技术大学与华为诺亚方舟实验室联合提出DR4SR,一种通过数据集再生提升序列推荐系统性能的新范式。DR4SR采用模型无关的数据再生方法,增强数据集的多样性和泛化能力,且可通过DR4SR+进行个性化调整以适应不同模型需求。实验表明,DR4SR和DR4SR+在多个数据集上显著提升了推荐系统性能。尽管面临计算资源和过拟合风险等挑战,该范式仍展现出巨大潜力。
67 7
|
4月前
|
人工智能 自然语言处理 算法
昆仑万维携手南洋理工大学抢发Q*算法:百倍提升7B模型推理能力
【7月更文挑战第4天】昆仑万维与南洋理工大学推出Q*算法,大幅提升7B规模语言模型的推理效能。Q*通过学习Q值模型优化LLMs的多步推理,减少错误,无需微调,已在多个数据集上展示出显著优于传统方法的效果。尽管面临简化复杂性和效率挑战,这一创新为LLM推理能力提升带来重大突破。[论文链接:](https://arxiv.org/abs/2406.14283)**
45 1
|
6月前
|
算法 计算机视觉 网络架构
CVPR 202:擅长处理复杂场景和语言表达,清华&博世提出全新实例分割网络架构MagNet
【5月更文挑战第10天】在CVPR 2024会议上,清华大学与博世团队推出MagNet,一种针对复杂场景和语言表达的实例分割网络。MagNet通过Mask Grounding辅助任务强化视觉-语言对应,缩小模态差距,并结合跨模态对齐损失与模块,提升RIS任务的准确性。在RefCOCO、RefCOCO+和G-Ref基准上取得显著优势,但对罕见表达和复杂场景的处理仍有待优化。[论文链接](https://arxiv.org/abs/2312.12198)
162 5
|
6月前
|
数据采集 人工智能 PyTorch
极智AI | 昇腾CANN ATC模型转换
大家好,我是极智视界,本文介绍一下 昇腾 CANN ATC 模型转换。
352 0
|
6月前
|
人工智能 JSON API
极智AI | 三谈昇腾CANN量化
大家好,我是极智视界,本文介绍一下 三谈昇腾CANN量化。
94 1
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
业界首个适用于固体系统的神经网络波函数,登上Nature子刊
业界首个适用于固体系统的神经网络波函数,登上Nature子刊
业界首个适用于固体系统的神经网络波函数,登上Nature子刊
|
机器学习/深度学习 算法 网络架构
特拉维夫大学把StyleGAN进行了大汇总,全面了解SOTA方法、架构新进展
特拉维夫大学把StyleGAN进行了大汇总,全面了解SOTA方法、架构新进展
145 0
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
稀疏模型最新进展!马毅+LeCun强强联手:「白盒」非监督式学习|ICLR 2023
稀疏模型最新进展!马毅+LeCun强强联手:「白盒」非监督式学习|ICLR 2023
360 0
|
存储 人工智能 数据中心
阿里云基础设施网络亮相SIGCOMM22 - 可预期网络取得重大突破
阿里云基础设施网络亮相SIGCOMM22 - 可预期网络取得重大突破
阿里云基础设施网络亮相SIGCOMM22 - 可预期网络取得重大突破
|
计算机视觉
CVPR2021 | 华为诺亚实验室提出Transformer in Transformer
transformer用于图像方面的应用逐渐多了起来,其主要做法是将图像进行分块,形成块序列,简单地将块直接丢进transformer中。然而这样的做法忽略了块之间的内在结构信息,为此,这篇论文提出了一种同时利用了块内部序列和块之间序列信息的transformer模型,称之为Transformer-iN-Transformer,简称TNT。
CVPR2021 | 华为诺亚实验室提出Transformer in Transformer