全連接網路搭建python

A. python源碼如何搭建網路玩法

Python搭建網站，利用現成的框架、可利用Flask搭建一個網站。

Flask創建一個應用很簡單，只需要一行代碼就可以創建一個應用。

Flask是一個使用 Python 編寫的輕量級 Web 應用框架，其 WSGI 工具箱採用 Werkzeug ，模板引擎則使用 Jinja2 。

B. 怎樣用python構建一個卷積神經網路

用keras框架較為方便

首先安裝anaconda，然後腔升瞎通過pip安裝keras

C. 如何搭建python環境

1、說明：windows下設置python環境變數，就是把python的安裝目錄添加到系統path中。2、步驟：1）確定python安裝目錄，根據版本不同安裝目錄也不同，可以在開始菜單中的快捷方式中查看。在python快捷方式上點右鍵，屬性菜單

3、注意事項：如果未出現python結果，則需要檢查路徑是否設置正確，並重新啟動一下計算機即可。

D. 如何使用python進行撥號上網及斷開連接

我知道你想干什麼壞事。

1.在路由上設置撥號上網，用python urllib2模塊模擬人為操作登錄路由器撥號的斷開連接。通用性不好。不推薦。

2.用python sendkeys模塊模擬按鍵操作，很容易實現，不夠可靠，不推薦。

3.rasdial.exe是WINDOWS 下的命令行工具，可以斷開和連接網路連接。你用python調這個工具來實現就行。容易實現，推薦。

4.再就是樓上說的win32ras模塊。推薦。

E. 怎樣用python構建一個卷積神經網路

用keras框架較為方便

首先安裝anaconda，然後通過pip安裝keras

F. Python網路編程 -- TCP/IP

首先放出一個 TCP/IP 的程序，這里是單線程伺服器與客戶端，在多線程一節會放上多線程的TCP/IP服務程序沖戚拍。

這里將服務端和客戶端放到同一個程序當中，方便對比服務端與客戶端的不同。

TCP/IP是網際網路的通信協議，其參考OSI模型，也採用了分層的方式，對每一層制定了相應的標准。

網際協議（IP）是為全世界通過互聯網連接的計算機賦予統一地址系統的機制，它使得數據包能夠從互聯網的一端發送至另一端，如 130.207.244.244，為了便於記憶，常用主機名代替IP地址，例如 .com。

UDP (User Datagram Protocol，用戶數據報協議) 解決了上述第一個問題，通過埠號來實現了多路復用（用不同的埠區分不同的應用程序）但是使用UDP協議的網路程序需要自己處理丟包、重包和包的亂序問題。

TCP (Transmission Control Protocol，傳輸控制協議) 解決了上述兩個問題，同樣使用埠號實現了復用。

TCP 實現可靠連接的方法：

socket通信模型及 TCP 通信過程如下兩張圖。

[圖片上傳失敗...(image-6d947d-1610703914730)]

[圖片上傳失敗...(image-30b472-1610703914730)]

socket.getaddrinfo(host, port, family, socktype, proto, flags)
返回： [(family, socktype, proto, cannonname, sockaddr), ] 由元組組成的列表散羨。
family：表示socket使用的協議簇， AF_UNIX : 1, AF_INET: 2, AF_INET6 : 10。 0 表示不指定。
socktype: socket 的類型， SOCK_STREAM : 1, SOCK_DGRAM : 2, SOCK_RAW : 3
proto: 協議， 套接字所用的協議，如果不指定， 則為 0。 IPPROTO_TCP : 6, IPPRTOTO_UDP : 17
flags：標記，限制返回內容。 AI_ADDRCONFIG 把計算機無法連接的所有地址都過濾掉（如果一個機構既有IPv4，又有IPv6，而主機只有IPv4，則會把 IPv6過濾掉）
AI _V4MAPPED, 如果本機只有IPv6，服務卻只有IPv4，這個標記會將 IPv4地址重新編碼為可實際使用的IPv6地址。
AI_CANONNAME，返回規范主機名：cannonname。
getaddrinfo(None, 'smtp', 0, socket.SOCK_STREAM, 0, socket.AP_PASSIVE)
getaddrinfo('ftp.kernel.org', 'ftp', 0, 'socket.SOCK_STREAM, 0, socket.AI_ADDRCONFIG | socket.AI_V4MAPPED)
利用已經通信的套接字名提供給getaddrinfo
mysock = server_sock.accept()
addr, port = mysock.getpeername()
getaddrinfo(addr, port, mysock.family, mysock.type, mysock.proto, socket.AI_CANONNAME)

TCP 數據發送模式：

由於 TCP 是發送流式數據，並且會自動分割發送的數據包，而仔槐且在 recv 的時候會阻塞進程，直到接收到數據為止，因此會出現死鎖現象，及通信雙方都在等待接收數據導致無法響應，或者都在發送數據導致緩存區溢出。所以就有了封幀(framing)的問題，即如何分割消息，使得接收方能夠識別消息的開始與結束。

關於封幀，需要考慮的問題是， 接收方何時最終停止調用recv才是安全的？整個消息或數據何時才能完整無缺的傳達？何時才能將接收到的消息作為一個整體來解析或處理。

適用UDP的場景：

由於TCP每次連接與斷開都需要有三次握手，若有大量連接，則會產生大量的開銷，在客戶端與伺服器之間不存在長時間連接的情況下，適用UDP更為合適，尤其是客戶端太多的時候。

第二種情況： 當丟包現象發生時，如果應用程序有比簡單地重傳數據聰明得多的方法的話，那麼就不適用TCP了。例如，如果正在進行音頻通話，如果有1s的數據由於丟包而丟失了，那麼只是簡單地不斷重新發送這1s的數據直至其成功傳達是無濟於事的。反之，客戶端應該從傳達的數據包中任意選擇一些組合成一段音頻（為了解決這一問題，一個智能的音頻協議會用前一段音頻的高度壓縮版本作為數據包的開始部分，同樣將其後繼音頻壓縮，作為數據包的結束部分），然後繼續進行後續操作，就好像沒有發生丟包一樣。如果使用TCP，那麼這是不可能的，因為TCP會固執地重傳丟失的信息，即使這些信息早已過時無用也不例外。UDP數據報通常是互聯網實時多媒體流的基礎。

參考資料：

G. 如何使用python設置無線網路連接共享屬性

這里必須要手動去設置，用的就是cmd，widows自帶的命令開wifi。

H. Python網路編程6-使用Pysnmp實現簡單網管

  簡單網路管理協議SNMP（Simple Network Management Protocol）用於網路設備的管理。SNMP作為廣泛應用於TCP/IP網路的網路管理標准協議，提供了統一的介面，從而實現了不同種類和廠商的網路設備之間的統一管理。
  SNMP協議分為三個版本：SNMPv1、SNMPv2c和SNMPv3。

  SNMP系統由網路管理系統NMS（Network Management System）、SNMP Agent、被管對象Management object和管理信息庫MIB（Management Information Base）四部分組成。

  SNMP查詢是指NMS主動向SNMP Agent發送查詢請求，如圖1-3所示。SNMP Agent接收到查詢請求後，通過MIB表完成相應指令，並將結果反饋給NMS。SNMP查詢操作有三種：Get、GetNext和GetBulk。SNMPv1版本不支持GetBulk操作。

  不同版本的SNMP查詢操作的工作原理基本一致，唯一的區別是SNMPv3版本增加了身份驗證和加密處理。下面以SNMPv2c版本的Get操作為例介紹SNMP查詢操作的工作原理。假定NMS想要獲取被管理設備MIB節點sysContact的值，使用可讀團體名為public，過程如下所示：

  SNMP設置是指NMS主動向SNMP Agent發送對設備進行Set操作的請求，如下圖示。SNMP Agent接收到Set請求後，通過MIB表完成相應指令，並將結果反饋給NMS。

  不同版本的SNMP Set操作的工作原理基本一致，唯一的區別是SNMPv3版本增加了身份驗證和加密處理。下面以SNMPv3版本的Set操作為例介紹SNMP Set操作的工作原理。
假定NMS想要設置被管理設備MIB節點sysName的值為HUAWEI，過程如下所示：

  SNMPv1和SNMPv2c的Set操作報文格式如下圖所示。一般情況下，SNMPv3的Set操作信息是經過加密封裝在SNMP PDU中，其格式與SNMPv2c的Set操作報文格式一致。

  SNMP Traps是指SNMP Agent主動將設備產生的告警或事件上報給NMS，以便網路管理員及時了解設備當前運行的狀態。
  SNMP Agent上報SNMP Traps有兩種方式：Trap和Inform。SNMPv1版本不支持Inform。Trap和Inform的區別在於，SNMP Agent通過Inform向NMS發送告警或事件後，NMS需要回復InformResponse進行確認。

  在Ensp中搭建網路環境，在R2上啟用SNMP作為SNMP agent，Linux主機作為NMS；為方便觀察SNMP報文格式，在R2使用SNMP的版本為v2c。

通過下面的Python腳本獲取R2的系統信息與當前的主機名

運行結果如下

  在R2介面上抓包結果如下，Linux主機向R2的161埠發送SNMP get-request報文，可以看到SNMP使用的版本為v2c，設置的團體名為public，隨機生成了一個request-id，變數綁定列表（Variable bindings），即要查詢的OID，但Value為空；值得注意的是這些信息都是明文傳輸的，為了安全在實際環境中應使用SNMPv3。

通過下面的Python腳本獲取R2的介面信息。

運行結果如下：

在R2介面抓包結果如下，getBuikRequest相比get-request設置了一個max-repetitions欄位，表明最多執行get操作的次數。Variable bindings中請求的OID條目只有一條。

下面Python腳本用於設置R2的主機名為SNMPv2R2。

運行結果如下

在路由器上可以看到主機名有R2變為了SNMPv2R2。

get-response數據包內容與set-request中無異。

下面Python腳本用於接收，R2發送的Trap，並做簡單解析。

先運行該腳本，之後再R2上手動將一個介面shutdown，結果如下：

介面上抓包結果如下，此時團體名用的是public，data部分表明是trap。

由於Ensp中的通用路由器認證演算法只支持des56，而pysnmp不支持該演算法，因此使用AR路由器配置SNMPv3。

使用下面Python腳本發送snmpv3 get報文獲取設備系統信息。

抓包結果如下，首先發送get-resques進行SNMPv3認證請求，隨機生成一個msgID，認證模式為USM，msgflgs中Reportable置1要求對方發送report，其他為置0，表示不進行加密與鑒權；另外安全參數，認證參數、加密參數都為空，此時不攜帶get請求數據。

路由器給NMS回復report，msgID與resquest一致，Msgflgs中各位都置0，同時回復使用的安全引擎，認證與加密參數為空，不進行認證與加密，因此能看到data中的數據。

AR1收到請求後進行回復，數據包中msgflags標志位中除reportable外其他位都置1，表示不需要回復，同時進行加密與鑒權。同樣也可以看到認證用戶為testuser，認證參數與加密參數都有填充，data部分也是同樣加密。

參考：
什麼是SNMP - 華為 (huawei.com)
AR100-S V300R003 MIB參考 - 華為 (huawei.com)
SNMP library for Python — SNMP library for Python 4.4 documentation (pysnmp.readthedocs.io)

I. 學習Python應該掌握哪些知識點

階段一：Python開發基礎

Python全棧開發與人工智慧之Python開發基礎知識學習內容包括：Python基礎語法、數據類型、字元編碼、文件操作、函數、裝飾器、迭代器、內置蘆孝方法、常用模塊等。

階段二：Python高級編程和資料庫開橡御發

Python全棧開發與人工智慧之Python高級編程和資料庫開發知識學習內容包括：面向對象開發、Socket網路編程、線程、進程、隊列、IO多路模型、Mysql資料庫開發等。

階段三：前端開發

Python全棧開發與人工智慧之前端開發知識學習內容包括：Html、CSS、JavaScript開發、Jquery&bootstrap開發、前端框架VUE開發等。

階段四：WEB框架開發

Python全棧開發與人工智慧之WEB框架開發學習內容包括：Django框架基礎、Django框架進階、BBS+Blog實戰項目開發、緩存和隊列中間件、Flask框架學習、Tornado框架學習、Restful API等。

階段五：爬蟲開發

Python全棧開發與人工智慧之爬蟲開發學習內容包括：爬蟲開發實戰。

階段六：全棧項目實戰

Python全棧開發與人工智慧之全棧項目實戰學習內容包括：企業應用工具學習、CRM客戶關系管理系統開發、路飛學城在線教育平台開發等。

階段七：演算法&設計模式

階段八：數據分析

Python全棧開發與人工智慧之數據分析學習內容包括：金融量化分析。

階段九：機器學習、圖像識別、NLP自然語言處理

Python全棧開發與人工智慧之人工智慧學習內容包括：機器學習、圖形識別、人工智慧玩具開發等。

階段十：Linux系統&百萬級並發架構解決方案

階段十一：高陪如稿並發語言GO開發

Python全棧開發與人工智慧之高並發語言GO開發學習內容包括：GO語言基礎、數據類型與文件IO操作、函數和面向對象、並發編程等。

J. 從零開始用Python構建神經網路

從零開始用Python構建神經網路
動機：為了更加深入的理解深度學習，我們將使用 python 語言從頭搭建一個神經網路，而不是使用像 Tensorflow 那樣的封裝好的框架。我認為理解神經網路的內部工作原理，對數據科學家來說至關重要。
這篇文章的內容是我的所學，希望也能對你有所幫助。
神經網路是什麼?
介紹神經網路的文章大多數都會將它和大腦進行類比。如果你沒有深入研究過大腦與神經網路的類比，那麼將神經網路解釋為一種將給定輸入映射為期望輸出的數學關系會更容易理解。
神經網路包括以下組成部分
? 一個輸入層，x
? 任意數量的隱藏層
? 一個輸出層，?
? 每層之間有一組權值和偏置，W and b
? 為隱藏層選擇一種激活函數，σ。在教程中我們使用 Sigmoid 激活函數
下圖展示了 2 層神經網路的結構(注意：我們在計算網路層數時通常排除輸入層)

2 層神經網路的結構
用 Python 可以很容易的構建神經網路類

訓練神經網路
這個網路的輸出 ? 為：

你可能會注意到，在上面的等式中，輸出 ? 是 W 和 b 函數。
因此 W 和 b 的值影響預測的准確率. 所以根據輸入數據對 W 和 b 調優的過程就被成為訓練神經網路。
每步訓練迭代包含以下兩個部分:
? 計算預測結果 ?，這一步稱為前向傳播
? 更新 W 和 b,，這一步成為反向傳播
下面的順序圖展示了這個過程：

前向傳播
正如我們在上圖中看到的，前向傳播只是簡單的計算。對於一個基本的 2 層網路來說，它的輸出是這樣的：

我們在 NeuralNetwork 類中增加一個計算前向傳播的函數。為了簡單起見我們假設偏置 b 為0：

但是我們還需要一個方法來評估預測結果的好壞(即預測值和真實值的誤差)。這就要用到損失函數。
損失函數
常用的損失函數有很多種，根據模型的需求來選擇。在本教程中，我們使用誤差平方和作為損失函數。
誤差平方和是求每個預測值和真實值之間的誤差再求和，這個誤差是他們的差值求平方以便我們觀察誤差的絕對值。
訓練的目標是找到一組 W 和 b，使得損失函數最好小，也即預測值和真實值之間的距離最小。
反向傳播
我們已經度量出了預測的誤差(損失)，現在需要找到一種方法來傳播誤差，並以此更新權值和偏置。
為了知道如何適當的調整權值和偏置，我們需要知道損失函數對權值 W 和偏置 b 的導數。
回想微積分中的概念，函數的導數就是函數的斜率。

梯度下降法
如果我們已經求出了導數，我們就可以通過增加或減少導數值來更新權值 W 和偏置 b(參考上圖)。這種方式被稱為梯度下降法。
但是我們不能直接計算損失函數對權值和偏置的導數，因為在損失函數的等式中並沒有顯式的包含他們。因此，我們需要運用鏈式求導發在來幫助計算導數。

鏈式法則用於計算損失函數對 W 和 b 的導數。注意，為了簡單起見。我們只展示了假設網路只有 1 層的偏導數。
這雖然很簡陋，但是我們依然能得到想要的結果—損失函數對權值 W 的導數(斜率)，因此我們可以相應的調整權值。
現在我們將反向傳播演算法的函數添加到 Python 代碼中

為了更深入的理解微積分原理和反向傳播中的鏈式求導法則，我強烈推薦 3Blue1Brown 的如下教程：
Youtube：https://youtu.be/tIeHLnjs5U8
整合並完成一個實例
既然我們已經有了包括前向傳播和反向傳播的完整 Python 代碼，那麼就將其應用到一個例子上看看它是如何工作的吧。

神經網路可以通過學習得到函數的權重。而我們僅靠觀察是不太可能得到函數的權重的。
讓我們訓練神經網路進行 1500 次迭代，看看會發生什麼。 注意觀察下面每次迭代的損失函數，我們可以清楚地看到損失函數單調遞減到最小值。這與我們之前介紹的梯度下降法一致。

讓我們看看經過 1500 次迭代後的神經網路的最終預測結果：

經過 1500 次迭代訓練後的預測結果
我們成功了!我們應用前向和方向傳播演算法成功的訓練了神經網路並且預測結果收斂於真實值。
注意預測值和真實值之間存在細微的誤差是允許的。這樣可以防止模型過擬合並且使得神經網路對於未知數據有著更強的泛化能力。
下一步是什麼?
幸運的是我們的學習之旅還沒有結束，仍然有很多關於神經網路和深度學習的內容需要學習。例如：
? 除了 Sigmoid 以外，還可以用哪些激活函數
? 在訓練網路的時候應用學習率
? 在面對圖像分類任務的時候使用卷積神經網路
我很快會寫更多關於這個主題的內容，敬請期待!
最後的想法
我自己也從零開始寫了很多神經網路的代碼
雖然可以使用諸如 Tensorflow 和 Keras 這樣的深度學習框架方便的搭建深層網路而不需要完全理解其內部工作原理。但是我覺得對於有追求的數據科學家來說，理解內部原理是非常有益的。
這種練習對我自己來說已成成為重要的時間投入，希望也能對你有所幫助