全连接网络搭建python

A. python源码如何搭建网络玩法

Python搭建网站，利用现成的框架、可利用Flask搭建一个网站。

Flask创建一个应用很简单，只需要一行代码就可以创建一个应用。

Flask是一个使用 Python 编写的轻量级 Web 应用框架，其 WSGI 工具箱采用 Werkzeug ，模板引擎则使用 Jinja2 。

B. 怎样用python构建一个卷积神经网络

用keras框架较为方便

首先安装anaconda，然后腔升瞎通过pip安装keras

C. 如何搭建python环境

1、说明：windows下设置python环境变量，就是把python的安装目录添加到系统path中。2、步骤：1）确定python安装目录，根据版本不同安装目录也不同，可以在开始菜单中的快捷方式中查看。在python快捷方式上点右键，属性菜单

3、注意事项：如果未出现python结果，则需要检查路径是否设置正确，并重新启动一下计算机即可。

D. 如何使用python进行拨号上网及断开连接

我知道你想干什么坏事。

1.在路由上设置拨号上网，用python urllib2模块模拟人为操作登录路由器拨号的断开连接。通用性不好。不推荐。

2.用python sendkeys模块模拟按键操作，很容易实现，不够可靠，不推荐。

3.rasdial.exe是WINDOWS 下的命令行工具，可以断开和连接网络连接。你用python调这个工具来实现就行。容易实现，推荐。

4.再就是楼上说的win32ras模块。推荐。

E. 怎样用python构建一个卷积神经网络

用keras框架较为方便

首先安装anaconda，然后通过pip安装keras

F. Python网络编程 -- TCP/IP

首先放出一个 TCP/IP 的程序，这里是单线程服务器与客户端，在多线程一节会放上多线程的TCP/IP服务程序冲戚拍。

这里将服务端和客户端放到同一个程序当中，方便对比服务端与客户端的不同。

TCP/IP是因特网的通信协议，其参考OSI模型，也采用了分层的方式，对每一层制定了相应的标准。

网际协议（IP）是为全世界通过互联网连接的计算机赋予统一地址系统的机制，它使得数据包能够从互联网的一端发送至另一端，如 130.207.244.244，为了便于记忆，常用主机名代替IP地址，例如 .com。

UDP (User Datagram Protocol，用户数据报协议) 解决了上述第一个问题，通过端口号来实现了多路复用（用不同的端口区分不同的应用程序）但是使用UDP协议的网络程序需要自己处理丢包、重包和包的乱序问题。

TCP (Transmission Control Protocol，传输控制协议) 解决了上述两个问题，同样使用端口号实现了复用。

TCP 实现可靠连接的方法：

socket通信模型及 TCP 通信过程如下两张图。

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[图片上传失败...(image-30b472-1610703914730)]

socket.getaddrinfo(host, port, family, socktype, proto, flags)
返回： [(family, socktype, proto, cannonname, sockaddr), ] 由元组组成的列表散羡。
family：表示socket使用的协议簇， AF_UNIX : 1, AF_INET: 2, AF_INET6 : 10。 0 表示不指定。
socktype: socket 的类型， SOCK_STREAM : 1, SOCK_DGRAM : 2, SOCK_RAW : 3
proto: 协议， 套接字所用的协议，如果不指定， 则为 0。 IPPROTO_TCP : 6, IPPRTOTO_UDP : 17
flags：标记，限制返回内容。 AI_ADDRCONFIG 把计算机无法连接的所有地址都过滤掉（如果一个机构既有IPv4，又有IPv6，而主机只有IPv4，则会把 IPv6过滤掉）
AI _V4MAPPED, 如果本机只有IPv6，服务却只有IPv4，这个标记会将 IPv4地址重新编码为可实际使用的IPv6地址。
AI_CANONNAME，返回规范主机名：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)
利用已经通信的套接字名提供给getaddrinfo
mysock = server_sock.accept()
addr, port = mysock.getpeername()
getaddrinfo(addr, port, mysock.family, mysock.type, mysock.proto, socket.AI_CANONNAME)

TCP 数据发送模式：

由于 TCP 是发送流式数据，并且会自动分割发送的数据包，而仔槐且在 recv 的时候会阻塞进程，直到接收到数据为止，因此会出现死锁现象，及通信双方都在等待接收数据导致无法响应，或者都在发送数据导致缓存区溢出。所以就有了封帧(framing)的问题，即如何分割消息，使得接收方能够识别消息的开始与结束。

关于封帧，需要考虑的问题是， 接收方何时最终停止调用recv才是安全的？整个消息或数据何时才能完整无缺的传达？何时才能将接收到的消息作为一个整体来解析或处理。

适用UDP的场景：

由于TCP每次连接与断开都需要有三次握手，若有大量连接，则会产生大量的开销，在客户端与服务器之间不存在长时间连接的情况下，适用UDP更为合适，尤其是客户端太多的时候。

第二种情况： 当丢包现象发生时，如果应用程序有比简单地重传数据聪明得多的方法的话，那么就不适用TCP了。例如，如果正在进行音频通话，如果有1s的数据由于丢包而丢失了，那么只是简单地不断重新发送这1s的数据直至其成功传达是无济于事的。反之，客户端应该从传达的数据包中任意选择一些组合成一段音频（为了解决这一问题，一个智能的音频协议会用前一段音频的高度压缩版本作为数据包的开始部分，同样将其后继音频压缩，作为数据包的结束部分），然后继续进行后续操作，就好像没有发生丢包一样。如果使用TCP，那么这是不可能的，因为TCP会固执地重传丢失的信息，即使这些信息早已过时无用也不例外。UDP数据报通常是互联网实时多媒体流的基础。

参考资料：

G. 如何使用python设置无线网络连接共享属性

这里必须要手动去设置，用的就是cmd，widows自带的命令开wifi。

H. Python网络编程6-使用Pysnmp实现简单网管

  简单网络管理协议SNMP（Simple Network Management Protocol）用于网络设备的管理。SNMP作为广泛应用于TCP/IP网络的网络管理标准协议，提供了统一的接口，从而实现了不同种类和厂商的网络设备之间的统一管理。
  SNMP协议分为三个版本：SNMPv1、SNMPv2c和SNMPv3。

  SNMP系统由网络管理系统NMS（Network Management System）、SNMP Agent、被管对象Management object和管理信息库MIB（Management Information Base）四部分组成。

  SNMP查询是指NMS主动向SNMP Agent发送查询请求，如图1-3所示。SNMP Agent接收到查询请求后，通过MIB表完成相应指令，并将结果反馈给NMS。SNMP查询操作有三种：Get、GetNext和GetBulk。SNMPv1版本不支持GetBulk操作。

  不同版本的SNMP查询操作的工作原理基本一致，唯一的区别是SNMPv3版本增加了身份验证和加密处理。下面以SNMPv2c版本的Get操作为例介绍SNMP查询操作的工作原理。假定NMS想要获取被管理设备MIB节点sysContact的值，使用可读团体名为public，过程如下所示：

  SNMP设置是指NMS主动向SNMP Agent发送对设备进行Set操作的请求，如下图示。SNMP Agent接收到Set请求后，通过MIB表完成相应指令，并将结果反馈给NMS。

  不同版本的SNMP Set操作的工作原理基本一致，唯一的区别是SNMPv3版本增加了身份验证和加密处理。下面以SNMPv3版本的Set操作为例介绍SNMP Set操作的工作原理。
假定NMS想要设置被管理设备MIB节点sysName的值为HUAWEI，过程如下所示：

  SNMPv1和SNMPv2c的Set操作报文格式如下图所示。一般情况下，SNMPv3的Set操作信息是经过加密封装在SNMP PDU中，其格式与SNMPv2c的Set操作报文格式一致。

  SNMP Traps是指SNMP Agent主动将设备产生的告警或事件上报给NMS，以便网络管理员及时了解设备当前运行的状态。
  SNMP Agent上报SNMP Traps有两种方式：Trap和Inform。SNMPv1版本不支持Inform。Trap和Inform的区别在于，SNMP Agent通过Inform向NMS发送告警或事件后，NMS需要回复InformResponse进行确认。

  在Ensp中搭建网络环境，在R2上启用SNMP作为SNMP agent，Linux主机作为NMS；为方便观察SNMP报文格式，在R2使用SNMP的版本为v2c。

通过下面的Python脚本获取R2的系统信息与当前的主机名

运行结果如下

  在R2接口上抓包结果如下，Linux主机向R2的161端口发送SNMP get-request报文，可以看到SNMP使用的版本为v2c，设置的团体名为public，随机生成了一个request-id，变量绑定列表（Variable bindings），即要查询的OID，但Value为空；值得注意的是这些信息都是明文传输的，为了安全在实际环境中应使用SNMPv3。

通过下面的Python脚本获取R2的接口信息。

运行结果如下：

在R2接口抓包结果如下，getBuikRequest相比get-request设置了一个max-repetitions字段，表明最多执行get操作的次数。Variable bindings中请求的OID条目只有一条。

下面Python脚本用于设置R2的主机名为SNMPv2R2。

运行结果如下

在路由器上可以看到主机名有R2变为了SNMPv2R2。

get-response数据包内容与set-request中无异。

下面Python脚本用于接收，R2发送的Trap，并做简单解析。

先运行该脚本，之后再R2上手动将一个接口shutdown，结果如下：

接口上抓包结果如下，此时团体名用的是public，data部分表明是trap。

由于Ensp中的通用路由器认证算法只支持des56，而pysnmp不支持该算法，因此使用AR路由器配置SNMPv3。

使用下面Python脚本发送snmpv3 get报文获取设备系统信息。

抓包结果如下，首先发送get-resques进行SNMPv3认证请求，随机生成一个msgID，认证模式为USM，msgflgs中Reportable置1要求对方发送report，其他为置0，表示不进行加密与鉴权；另外安全参数，认证参数、加密参数都为空，此时不携带get请求数据。

路由器给NMS回复report，msgID与resquest一致，Msgflgs中各位都置0，同时回复使用的安全引擎，认证与加密参数为空，不进行认证与加密，因此能看到data中的数据。

AR1收到请求后进行回复，数据包中msgflags标志位中除reportable外其他位都置1，表示不需要回复，同时进行加密与鉴权。同样也可以看到认证用户为testuser，认证参数与加密参数都有填充，data部分也是同样加密。

参考：
什么是SNMP - 华为 (huawei.com)
AR100-S V300R003 MIB参考 - 华为 (huawei.com)
SNMP library for Python — SNMP library for Python 4.4 documentation (pysnmp.readthedocs.io)

I. 学习Python应该掌握哪些知识点

阶段一：Python开发基础

Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置芦孝方法、常用模块等。

阶段二：Python高级编程和数据库开橡御发

Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括：面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。

阶段三：前端开发

Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括：Html、CSS、JavaScript开发、Jquery&bootstrap开发、前端框架VUE开发等。

阶段四：WEB框架开发

Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括：Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful API等。

阶段五：爬虫开发

Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括：爬虫开发实战。

阶段六：全栈项目实战

Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括：企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。

阶段七：算法&设计模式

阶段八：数据分析

Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括：金融量化分析。

阶段九：机器学习、图像识别、NLP自然语言处理

Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括：机器学习、图形识别、人工智能玩具开发等。

阶段十：Linux系统&百万级并发架构解决方案

阶段十一：高陪如稿并发语言GO开发

Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括：GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。

J. 从零开始用Python构建神经网络

从零开始用Python构建神经网络
动机：为了更加深入的理解深度学习，我们将使用 python 语言从头搭建一个神经网络，而不是使用像 Tensorflow 那样的封装好的框架。我认为理解神经网络的内部工作原理，对数据科学家来说至关重要。
这篇文章的内容是我的所学，希望也能对你有所帮助。
神经网络是什么?
介绍神经网络的文章大多数都会将它和大脑进行类比。如果你没有深入研究过大脑与神经网络的类比，那么将神经网络解释为一种将给定输入映射为期望输出的数学关系会更容易理解。
神经网络包括以下组成部分
? 一个输入层，x
? 任意数量的隐藏层
? 一个输出层，?
? 每层之间有一组权值和偏置，W and b
? 为隐藏层选择一种激活函数，σ。在教程中我们使用 Sigmoid 激活函数
下图展示了 2 层神经网络的结构(注意：我们在计算网络层数时通常排除输入层)

2 层神经网络的结构
用 Python 可以很容易的构建神经网络类

训练神经网络
这个网络的输出 ? 为：

你可能会注意到，在上面的等式中，输出 ? 是 W 和 b 函数。
因此 W 和 b 的值影响预测的准确率. 所以根据输入数据对 W 和 b 调优的过程就被成为训练神经网络。
每步训练迭代包含以下两个部分:
? 计算预测结果 ?，这一步称为前向传播
? 更新 W 和 b,，这一步成为反向传播
下面的顺序图展示了这个过程：

前向传播
正如我们在上图中看到的，前向传播只是简单的计算。对于一个基本的 2 层网络来说，它的输出是这样的：

我们在 NeuralNetwork 类中增加一个计算前向传播的函数。为了简单起见我们假设偏置 b 为0：

但是我们还需要一个方法来评估预测结果的好坏(即预测值和真实值的误差)。这就要用到损失函数。
损失函数
常用的损失函数有很多种，根据模型的需求来选择。在本教程中，我们使用误差平方和作为损失函数。
误差平方和是求每个预测值和真实值之间的误差再求和，这个误差是他们的差值求平方以便我们观察误差的绝对值。
训练的目标是找到一组 W 和 b，使得损失函数最好小，也即预测值和真实值之间的距离最小。
反向传播
我们已经度量出了预测的误差(损失)，现在需要找到一种方法来传播误差，并以此更新权值和偏置。
为了知道如何适当的调整权值和偏置，我们需要知道损失函数对权值 W 和偏置 b 的导数。
回想微积分中的概念，函数的导数就是函数的斜率。

梯度下降法
如果我们已经求出了导数，我们就可以通过增加或减少导数值来更新权值 W 和偏置 b(参考上图)。这种方式被称为梯度下降法。
但是我们不能直接计算损失函数对权值和偏置的导数，因为在损失函数的等式中并没有显式的包含他们。因此，我们需要运用链式求导发在来帮助计算导数。

链式法则用于计算损失函数对 W 和 b 的导数。注意，为了简单起见。我们只展示了假设网络只有 1 层的偏导数。
这虽然很简陋，但是我们依然能得到想要的结果—损失函数对权值 W 的导数(斜率)，因此我们可以相应的调整权值。
现在我们将反向传播算法的函数添加到 Python 代码中

为了更深入的理解微积分原理和反向传播中的链式求导法则，我强烈推荐 3Blue1Brown 的如下教程：
Youtube：https://youtu.be/tIeHLnjs5U8
整合并完成一个实例
既然我们已经有了包括前向传播和反向传播的完整 Python 代码，那么就将其应用到一个例子上看看它是如何工作的吧。

神经网络可以通过学习得到函数的权重。而我们仅靠观察是不太可能得到函数的权重的。
让我们训练神经网络进行 1500 次迭代，看看会发生什么。 注意观察下面每次迭代的损失函数，我们可以清楚地看到损失函数单调递减到最小值。这与我们之前介绍的梯度下降法一致。

让我们看看经过 1500 次迭代后的神经网络的最终预测结果：

经过 1500 次迭代训练后的预测结果
我们成功了!我们应用前向和方向传播算法成功的训练了神经网络并且预测结果收敛于真实值。
注意预测值和真实值之间存在细微的误差是允许的。这样可以防止模型过拟合并且使得神经网络对于未知数据有着更强的泛化能力。
下一步是什么?
幸运的是我们的学习之旅还没有结束，仍然有很多关于神经网络和深度学习的内容需要学习。例如：
? 除了 Sigmoid 以外，还可以用哪些激活函数
? 在训练网络的时候应用学习率
? 在面对图像分类任务的时候使用卷积神经网络
我很快会写更多关于这个主题的内容，敬请期待!
最后的想法
我自己也从零开始写了很多神经网络的代码
虽然可以使用诸如 Tensorflow 和 Keras 这样的深度学习框架方便的搭建深层网络而不需要完全理解其内部工作原理。但是我觉得对于有追求的数据科学家来说，理解内部原理是非常有益的。
这种练习对我自己来说已成成为重要的时间投入，希望也能对你有所帮助