作为网络工程师，大家一定用过各种各样的模拟器，开始入门的时候大家会选择一个厂商进行系统化学习，进入工作单位后，会由于项目的原因接触各种厂商的设备，这个时候想要快速熟悉其命令，最好的办法就是用相关厂商适应的模拟器去模拟实验，那么市面上常见的有哪些模拟器呢？今天瑞哥带着大家好好了解一下！
在属于思科的黄金时代，全球的路由器、交换机等网络设备市场几乎都由思科公司控制。《浪潮之巅》一书中，曾经这样形容思科在内的传统科技公司：“近一百多年来，总有一些公司很幸运地、有意识或者无意识地站在技术革命的浪尖之上。即使不做任何事，也可以随着波浪顺顺当当地向前漂个十年甚至更长的时间。它们代表着科技的浪潮，都极度辉煌过，直到下一波浪潮的来临。”随着云的兴起，思科毫无疑问的跌落了，但是在思科的黄金十年中，很多技术人视思科CCIE的认证为职业生涯上的皇冠、荣耀与价值激励。
虽然给整个地球做实验不现实，但科学家仍有办法为地球把脉。地球上气态的空气、液态的江河湖海、固态的山石冰雪、不断演化的生命体……这些纷繁万物都可以被科学家装进“数值实验室”，用来模拟地球的现状，预测未来的气候变化。
Cisco Packet Tracer 是由思科系统开发的一款流行的网络模拟器，广泛用于学习和实践计算机网络知识。
网络模拟器是计算机网络领域中的重要工具，用于模拟网络环境以进行实验和测试。本文将介绍5个最佳网络模拟器：Cisco Packet Tracer、Boson NetSim、GNS3、VIRL和EVE-NG。将详细讨论它们的特点、优势和适用场景，帮助读者选择适合自己需求的网络模拟器。
随着宇宙学家和天体物理学家对宇宙中最黑暗的凹陷的探索越来越深入，对越来越强大的观测和计算工具的需求呈指数级增长。科学家们正在寻求收集、模拟和分析可以帮助解释的越来越多的数据，解释我们看到或看不到的事物的本质。
脑机接口（BCI），尤其是能够解码运动意图的脑机接口，由于其作为神经修复系统的潜力，能够改善患有各种运动功能损害病症（如脊髓损伤、肌萎缩侧索硬化症和中风）的患者的生活质量，已经成为积极研究的热门主题。一种成熟的方法是基于感觉运动节律（SMR）的运动想象BCI，它允许用户通过检测和解码与真实和想象的运动相关的SMR模式来控制物理或虚拟世界中仿真的运动。通常在BCI系统中，解码算法的测试、任务及其参数对于优化性能至关重要，然而，当研究广泛的参数集，进行人体实验既昂贵又耗时，而尝试利用以前收集到的数据线下分析却又缺乏系统和用户之间自适应反馈循环，极大限制了其适用性。因此，已有许多研究已经试图通过实时神经活动模拟器解决这一问题。
两年前，我曾经用python写过一个病毒传播的模拟器，用一个简化的数学模型来演示病毒的传播，并用模拟实验解释了为什么做好个人防护、减少出行和对感染者集中隔离可以有效阻断病毒的传播。
我和“她”认识已经有十个春秋，3650个日起日落。5年前因为对她的“误会”我们各奔东西，彼此擦肩而错过；5年后由于个人发展原因再次与她重逢。最近由于工作项目上的需要，有了和她朝夕相处的机会，潜滋暗长，日久生情，于是开始萌芽了打算为她写个自传系列文章的念头。
对于那些专业是网络工程的同学来说，做实验，提高动手能力和经验，应该是家常便饭的事了。但是大家都知道，网络设备有些比较昂贵，不可能拿来做练习。这个时候，我们就需要实用并且功能强大的模拟器了。那么今天就来介绍几款实用的模拟器工具，也会给出下载链接，需要的自取。话不多说，开始吧！
美国国家加速器实验室（SLAC）和斯坦福大学的研究人员表示，脑模拟的“神经网络”可以改变天体物理学家分析其最复杂数据的方式，包括对我们对宇宙理解至关重要的时空极端扭曲。通常几周到几个月才能完成的分析，利用神经网络则可在几分之一秒内以完全自动的方式完成。 （1）闪电般快速的复杂分析 斯坦福大学科维理粒子天体物理与宇宙学研究所（KIPAC）、SLAC和斯坦福联合研究所的团队使用神经网络分析强引力透镜的图像，将星系图像乘以一个更大物体的引力（如星系团的重力）后变形成环和弧。扭曲提供了关于质量在空间中如何分布以及随
（1）对电商搜索场景中的多步排序问题进行形式化描述，定义搜索会话马尔科夫决策过程问题模型（Search Session Markov Decision Process, SSMDP）；
以上的命令设置路由，重启network服务或系统后即会失效，为了能够每次重启都能够自动写入路由信息，需要编写配置文件：
通过系统的离线模拟实验以及在滴滴平台的在线AB实验证明，这种基于深度强化学习的派单算法相比现有最好的方法能进一步显著提升平台各项效率及用户体验。
现网中网络设备首次配置及日常配置，通常分为Console线缆连接配置、Web控制台配置、Telnet或SSH配置，而今天给大家主要介绍的是Console线缆配置，很多小伙伴都会说学了这么久，连基础连接都不会连接。哈哈，那咱们就开始吧。
红帽RHEL7系统已经用firewalld服务替代了iptables服务，新的防火墙管理命令firewall-cmd与图形化工具firewall-config。特点是拥有运行时配置与永久配置选项且能够支持动态更新以及”zone”的区域功能概念，使用图形化工具firewall-config或文本管理工具firewall-cmd，下面实验中会讲到~
---- 新智元专栏 作者：段义海 【新智元导读】天津大学多智能体与深度强化学习实验室与东京大学、日本 AIST 研究所合作的一篇论文，提出利用深度强化学习方法来检测信息物理系统(CPS)模型中的缺陷。与传统方法相比，深度强化学习方法在大多数情况下能够通过更少次的模拟实验找出系统的缺陷。 随着AlphaGo的出现，掀起了深度强化学习（DRL）的浪潮。包括DeepMind、OpenAI在内的众多科研机构和高校都团队都致力于DRL的研究，DRL在游戏、智能机器人控制等领域也取得了不错的成效，如星际争霸相
@朱嘉盛大佬考虑到当前在国内华为较为主流，也用 Windows 系统，尝试用华为的真机或者 eNSP 模拟器，把书中提及的实验做一做，方便大家学习记录，方便交流。
工业机器人的大量应用，将不可避免地导致部分工人失业，目前，有科学家计划发明一款放牧机器人，有望取代牧羊犬，机器人让狗狗也要失业啦。 据国外媒体报道，目前，科学家最新研究揭晓了牧羊犬群牧能力的秘密，未来可研制一种机器人用于替代牧羊犬。 研究表明，牧羊犬成功地将羊群围赶遵循着两个基本数学法则，一是当羊群分散出现间隙时，牧羊犬就会围赶分散的羊;二是羊群间隙有效合拢时，牧羊犬会驱赶羊向前行进。 一项计算机模拟实验表明，遵循以上两个法则，可使一位牧羊人或者牧羊犬完全控制100多只羊构成的羊群。科学家指
（1）step1 构建网络拓扑：在逻辑工作空间选择3台终端设备（此处拖动的为主机）、2台路由器以及连接线（此处拖动的为自动选择连接线类型），构造网络拓扑：
（1）step1 构造网络拓扑：在逻辑工作空间选择2台主机（此处拖动的为主机）、3台2911路由器（存在三个接口）以及连接线（此处拖动的为自动选择连接线类型），构造网络拓扑：
办公软件是指可以进行文字处理、表格制作、幻灯片制作、图形图像处理、简单数据库的处理等方面工作的软件。目前办公软件朝着操作简单化，功能细化等方向发展。
（1）step1 构造网络拓扑：在逻辑工作空间选择2台主机（此处拖动的为主机）、连接线（此处拖动的为自动选择连接线类型），构造网络拓扑:
【新智元导读】之前在DOTA2团队战中战胜人类玩家的OpenAI Five，现在被用于训练机器手，取得了前所未有的灵活度。这只机器手完全在虚拟环境中自我学习和训练，然后成功迁移到现实世界解决实际问题。OpenAI使用6144个CPU和8个GPU来训练，50小时内收集了大约100年的经验。
知识图谱嵌入（Knowledge Graph Embedding）目前在学习知识图谱（KG）中的知识表达上具有很强的能力。在以往的研究中，很多工作主要针对单个三元组（triplet）建模，然而对 KG 而言，三元组间的长链依赖信息在一些任务上也很重要。
到现在，我相信大家理论已经掌握了，轮子也造好了。但有的人是不是总感觉还差点什么？没错，还缺了实战经验。对于AB实验平台完善的公司 ，这个经验不难获得，但有的同学或多或少总有些原因无法接触到AB实验。所以本文就告诉大家，如何利用Python完整地进行一次A/B试验模拟。
论文:Distance-IoU Loss: Faster and Better Learning for Bounding Box Regression
（1）step1 构造网络拓扑：在逻辑工作空间选择三台终端设备（此处拖动的为主机）、网络设备（此处拖动的为集线器）及连接线（此处拖动的为自动选择连接线类型），构造网络拓扑：
（1）step1 构造网络拓扑：在逻辑工作空间选择5台主机（此处拖动的为主机）、2台2911路由器（存在三个接口）、2台交换机以及连接线（此处拖动的为自动选择连接线类型），构造网络拓扑：
（1）step1 构造网络拓扑：在逻辑工作空间选择1台主机（此处拖动的为主机）、1台交换机（存在三个接口）、2台服务器及连接线（此处拖动的为自动选择连接线类型），构造网络拓扑：
最近有很多以小说的方式讲解数据分析的书，比如在看的这本《菜鸟侦探挑战数据分析》。里面的程序以R语言实现，案例都很简单，正巧最近在学习python，就尝试把里面的案例用python实现一下。 案件回顾 商业街抽奖 宣传说“平均每100人就能有1人抽中一等奖” 中奖率由店家调整——1% 每天的客人超过100人——一周总共有超过700人参与抽奖 1周内开出一等奖次数——5次（问题：1周之内每天都有超过100人抽奖，但是没有产生7个一等奖，只产生了5个，是不是有猫腻？） 模拟实验与分析 对于出现的问题，首先通过p
近日，科学家通过实验证明，基于少量的数据，机器学习可以重建量子系统。这个方法使得科学家能够在数小时之内完成之前数千年都没有解决的问题。 电子等粒子系统能以许多不同的组合存在，每种系统都有特定的出现概率
（1）step1 构造网络拓扑：在逻辑工作空间选择6台主机（此处拖动的为主机）、2台2911路由器（存在三个接口）、3台交换机及连接线（此处拖动的为自动选择连接线类型），构造网络拓扑：
（1）step1 构造网络拓扑：在逻辑工作空间选择4台主机、2台交换机及连接线（此处拖动的为自动选择连接线类型），设置相应的IP地址和采用默认的子网掩码，构造网络拓扑：
我们对数据储存的需求正在以惊人的速度增长。估计现在全世界范围内的数据储存到达了2.7泽字节，相当于地球上70亿人每人储存好几万亿字节的数据。快速可靠的访问这些数据对我们来说显得尤为重要，但问题是目前我们采用的方式都过于缓慢。 传统的硬盘驱动器通过磁力将数据编码进圆盘中，通过一个传感器扫描圆盘表面进行数据读取。圆盘必须移动才能进行读取这一点说明了出现机械故障的可能，也限制了数据存储的速度。 一些储存速度更快的固态存储设备，不存在出现机械故障的可能性，将数据作为小电荷进行储存。在大多数的笔记本电脑、智能手机和数
第一次遇到GNS3,对它并没有多大的兴趣，因为思科模拟器用过几个，觉得都差不多，再牛的模拟器应该也牛不过cisco官方的packet tracer吧，在做备份IOS实验时发现好像目前只有这个名不见经传的GNS3有这个能力，让我不觉的多看了它两眼，了解以后才知道这个模拟器是用真正的思科IOS进行操作，相比之下，优劣之分，立见分晓。
本文对发表于 AAAI 2020 的论文《Distance-IoU Loss: Faster and Better Learning for Bounding Box Regression》进行解读。
info: Meng Z , Wang M , Bai J ,et al.Interpreting Deep Learning-Based Networking Systems[C]//SIGCOMM '20: Annual conference of the ACM Special Interest Group on Data Communication on the applications, technologies, architectures, and protocols for computer communication.ACM, 2020.DOI:10.1145/3387514.3405859.
@弈心大佬的实验主要是基于 linux 系统、思科设备或 GNS3 模拟器完成。这里小编采用eve-ng+linux来模拟。
上一篇文章已经介绍了 如何获取 EVE-NG 模拟器安装包，同时我们知道 EVS-NG 提供两种类型的安装包，一种是 OVF 包 （导入虚拟化平台使用，个人学习用），另一种是 ISO 镜像文件 (直接安装在物理机上使用，性能高)，我们可以根据不同需要选择不同类型的安装包，这里我们已经把最新的两种类型的安装包都准备好了，如下，EVE-COMM-VM-112为 OVF包，EVE-20171007为 ISO镜像文件：
（1）step1 构造网络拓扑：在逻辑工作空间选择四台交换机（此处拖动的为主机）、连接线（此处拖动的为自动选择连接线类型），构造网络拓扑：
有的时候我们也许会诧异？计算机病毒可以通过WiFi网络进行“空降”。英国利物浦大学的研究人员已经证实了如同感冒在人与人之间传播一样，WiFi病毒可以在计算机网络之间进行“感染”。 他们已经创立了一个具有验证性的概念，通过以一个加载病毒版本的固件替代原有脆弱的接入点（AP）的固件，然后自动感染接入这个网络的一个又一个“受害者”，进而感染下一个无线网络，这样受感染的不仅仅是单机，而是整个无线网络。 这种基于病毒的无线网络被命名为“变色龙”可以在不影响WiFi接入点正常工作的前提下在WiFi接入点之间进行自我繁殖
（1）step1 构造网络拓扑：在逻辑工作空间选择两台终端设备（此处拖动的为主机）、连接线（此处拖动的为自动选择连接线类型），构造网络拓扑：
连张翰娜扎这种外形登对的高颜值组合都宣告分手，圣诞节独守空房的你有什么资格老泪纵横。在这个什么都讲究精准配对的时代，遇不到真爱可能真的是概率问题。
说明：要做这个实验需要模拟内网环境，具体方法步骤请参照企业级内网环境搭建2万字详细教程，故此处省略两万字，下面开始有关域控环境搭建的介绍
实验案例：在华为ensp软件上模拟实验，对本阶段的知识进行汇总实验 实验环境 如图所示，在win10下使用华为ensp软件上进行模拟实验
准确来说，我是一名非本专业的转行数据分析师，不但成功转了行，还创立了城市数据团，开设了多门数据分析网红课，学员人数已超过十万人。以上三个问题是我在从事数据分析工作后经常被问到的。
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