4、SNMP 实践指南

SNMP 实践指南

1. 引言

在了解了 SNMP 的理论知识后,接下来将通过实际操作,展示如何运用这些知识,包括查询系统正常运行时间和 IP 路由表。

2. 查询信息前的准备:MIB 搜索

在通过 SNMP 查询信息时,第一步是进行 “MIB 搜索”,具体步骤如下:
1. 找到合适的 MIB 文档
- 若要查找通用的设备无关设置,可在 RFC1213 中查找。RFC1213 由 RFC2011、RFC2012 和 RFC2013 进行了轻微更新,RFC1907 为 MIB 添加了额外的 SNMPv2 项目。
- 若需要特定供应商的变量名,需联系设备供应商获取其 MIB 模块。
2. 搜索 MIB 描述以找到所需的 SNMP 变量
- MIB 描述使用抽象语法标记一号(ASN.1)的子集编写,相关细节可在结构管理信息(SMI)的 RFC 中找到。
- 例如,最新的 SNMP 协议定义在 RFC1905 中,该协议操作的最新基础 MIB 在 RFC1907 中,此 MIB 的 SMI 在 RFC2578 中。

graph LR
    A[开始] --> B[找到合适的 MIB 文档]
    B --> C{是否为通用设置}
    C -- 是 --> D[在 RFC1213 中查找]
    C -- 否 --> E[联系供应商获取 MIB 模块]
    D --> F[搜索 MIB 描述]
    E -->
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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