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  • 常用的网络分析方法有哪些
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    2020-12-06 12:48:27

    一、描述统计

    描述性统计是指运用制表和分类,图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。

    1、缺失值填充:常用方法:剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。

    2、正态性检验:很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布,所以之前需要进行正态性检验。常用方法:非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。

    二、假设检验

    1、参数检验

    参数检验是在已知总体分布的条件下(一股要求总体服从正态分布)对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等)进行的检验 。

    1)U验 使用条件:当样本含量n较大时,样本值符合正态分布

    2)T检验 使用条件:当样本含量n较小时,样本值符合正态分布

    A 单样本t检验:推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别;

    B 配对样本t检验:当总体均数未知时,且两个样本可以配对,同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似;

    C 两独立样本t检验:无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。

    2、非参数检验

    非参数检验则不考虑总体分布是否已知,常常也不是针对总体参数,而是针对总体的某些一股性假设(如总体分布的位罝是否相同,总体分布是否正态)进行检验。

    适用情况:顺序类型的数据资料,这类数据的分布形态一般是未知的。

    A 虽然是连续数据,但总体分布形态未知或者非正态;

    B 体分布虽然正态,数据也是连续类型,但样本容量极小,如10以下;

    主要方法包括:卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。

    三、信度分析

    检査测量的可信度,例如调查问卷的真实性。

    分类:

    1、外在信度:不同时间测量时量表的一致性程度,常用方法重测信度

    2、内在信度;每个量表是否测量到单一的概念,同时组成两表的内在体项一致性如何,常用方法分半信度。

    四、列联表分析

    用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。

    对于二维表,可进行卡方检验,对于三维表,可作Mentel-Hanszel分层分析。

    列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。

    五、相关分析

    研究现象之间是否存在某种依存关系,对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。

    1、单相关: 两个因素之间的相关关系叫单相关,即研究时只涉及一个自变量和一个因变量;

    2、复相关 :三个或三个以上因素的相关关系叫复相关,即研究时涉及两个或两个以上的自变量和因变量相关;

    3、偏相关:在某一现象与多种现象相关的场合,当假定其他变量不变时,其中两个变量之间的相关关系称为偏相关。

    六、方差分析

    使用条件:各样本须是相互独立的随机样本;各样本来自正态分布总体;各总体方差相等。

    分类

    1、单因素方差分析:一项试验只有一个影响因素,或者存在多个影响因素时,只分析一个因素与响应变量的关系

    2、多因素有交互方差分析:一顼实验有多个影响因素,分析多个影响因素与响应变量的关系,同时考虑多个影响因素之间的关系

    3、多因素无交互方差分析:分析多个影响因素与响应变量的关系,但是影响因素之间没有影响关系或忽略影响关系

    4、协方差分祈:传统的方差分析存在明显的弊端,无法控制分析中存在的某些随机因素,使之影响了分祈结果的准确度。协方差分析主要是在排除了协变量的影响后再对修正后的主效应进行方差分析,是将线性回归与方差分析结合起来的一种分析方法,

    七、回归分析

    分类:

    1、一元线性回归分析:只有一个自变量X与因变量Y有关,X与Y都必须是连续型变量,因变量y或其残差必须服从正态分布。

    2、多元线性回归分析

    使用条件:分析多个自变量与因变量Y的关系,X与Y都必须是连续型变量,因变量y或其残差必须服从正态分布 。

    1)变呈筛选方式:选择最优回归方程的变里筛选法包括全横型法(CP法)、逐步回归法,向前引入法和向后剔除法

    2)横型诊断方法:

    A 残差检验: 观测值与估计值的差值要艰从正态分布

    B 强影响点判断:寻找方式一般分为标准误差法、Mahalanobis距离法

    C 共线性诊断:

    诊断方式:容忍度、方差扩大因子法(又称膨胀系数VIF)、特征根判定法、条件指针CI、方差比例

    处理方法:增加样本容量或选取另外的回归如主成分回归、岭回归等

    3、Logistic回归分析

    线性回归模型要求因变量是连续的正态分布变里,且自变量和因变量呈线性关系,而Logistic回归模型对因变量的分布没有要求,一般用于因变量是离散时的情况

    分类:

    Logistic回归模型有条件与非条件之分,条件Logistic回归模型和非条件Logistic回归模型的区别在于参数的估计是否用到了条件概率。

    4、其他回归方法 非线性回归、有序回归、Probit回归、加权回归等

    八、聚类分析

    样本个体或指标变量按其具有的特性进行分类,寻找合理的度量事物相似性的统计量。

    1、性质分类:

    Q型聚类分析:对样本进行分类处理,又称样本聚类分祈 使用距离系数作为统计量衡量相似度,如欧式距离、极端距离、绝对距离等

    R型聚类分析:对指标进行分类处理,又称指标聚类分析 使用相似系数作为统计量衡量相似度,相关系数、列联系数等

    2、方法分类:

    1)系统聚类法: 适用于小样本的样本聚类或指标聚类,一般用系统聚类法来聚类指标,又称分层聚类

    2)逐步聚类法 :适用于大样本的样本聚类

    3)其他聚类法 :两步聚类、K均值聚类等

    九、判别分析

    1、判别分析:根据已掌握的一批分类明确的样品建立判别函数,使产生错判的事例最少,进而对给定的一个新样品,判断它来自哪个总体

    2、与聚类分析区别

    1)聚类分析可以对样本逬行分类,也可以对指标进行分类;而判别分析只能对样本

    2)聚类分析事先不知道事物的类别,也不知道分几类;而判别分析必须事先知道事物的类别,也知道分几类

    3)聚类分析不需要分类的历史资料,而直接对样本进行分类;而判别分析需要分类历史资料去建立判别函数,然后才能对样本进行分类

    3、进行分类 :

    1)Fisher判别分析法 :

    以距离为判别准则来分类,即样本与哪个类的距离最短就分到哪一类, 适用于两类判别;

    以概率为判别准则来分类,即样本属于哪一类的概率最大就分到哪一类,适用于

    适用于多类判别。

    2)BAYES判别分析法 :

    BAYES判别分析法比FISHER判别分析法更加完善和先进,它不仅能解决多类判别分析,而且分析时考虑了数据的分布状态,所以一般较多使用;

    十、主成分分析

    将彼此梠关的一组指标变适转化为彼此独立的一组新的指标变量,并用其中较少的几个新指标变量就能综合反应原多个指标变量中所包含的主要信息 。

    十一、因子分析

    一种旨在寻找隐藏在多变量数据中、无法直接观察到却影响或支配可测变量的潜在因子、并估计潜在因子对可测变量的影响程度以及潜在因子之间的相关性的一种多元统计分析方法

    与主成分分析比较:

    相同:都能够起到済理多个原始变量内在结构关系的作用

    不同:主成分分析重在综合原始变适的信息.而因子分析重在解释原始变量间的关系,是比主成分分析更深入的一种多元统计方法

    用途:

    1)减少分析变量个数

    2)通过对变量间相关关系探测,将原始变量进行分类

    十二、时间序列分析

    动态数据处理的统计方法,研究随机数据序列所遵从的统计规律,以用于解决实际问题;时间序列通常由4种要素组成:趋势、季节变动、循环波动和不规则波动。

    主要方法:移动平均滤波与指数平滑法、ARIMA横型、量ARIMA横型、ARIMAX模型、向呈自回归横型、ARCH族模型

    十三、生存分析

    用来研究生存时间的分布规律以及生存时间和相关因索之间关系的一种统计分析方法

    1、包含内容:

    1)描述生存过程,即研究生存时间的分布规律

    2)比较生存过程,即研究两组或多组生存时间的分布规律,并进行比较

    3)分析危险因素,即研究危险因素对生存过程的影响

    4)建立数学模型,即将生存时间与相关危险因素的依存关系用一个数学式子表示出来。

    2、方法:

    1)统计描述:包括求生存时间的分位数、中数生存期、平均数、生存函数的估计、判断生存时间的图示法,不对所分析的数据作出任何统计推断结论

    2)非参数检验:检验分组变量各水平所对应的生存曲线是否一致,对生存时间的分布没有要求,并且检验危险因素对生存时间的影响。

    A 乘积极限法(PL法)

    B 寿命表法(LT法)

    3)半参数横型回归分析:在特定的假设之下,建立生存时间随多个危险因素变化的回归方程,这种方法的代表是Cox比例风险回归分析法

    4)参数模型回归分析:已知生存时间服从特定的参数横型时,拟合相应的参数模型,更准确地分析确定变量之间的变化规律

    十四、典型相关分析

    相关分析一般分析两个变里之间的关系,而典型相关分析是分析两组变里(如3个学术能力指标与5个在校成绩表现指标)之间相关性的一种统计分析方法。

    典型相关分析的基本思想和主成分分析的基本思想相似,它将一组变量与另一组变量之间单变量的多重线性相关性研究转化为对少数几对综合变量之间的简单线性相关性的研究,并且这少数几对变量所包含的线性相关性的信息几乎覆盖了原变量组所包含的全部相应信息。

    十五、R0C分析

    R0C曲线是根据一系列不同的二分类方式(分界值或决定阈).以真阳性率(灵敏度)为纵坐标,假阳性率(1-特异度)为横坐标绘制的曲线

    用途:

    1、R0C曲线能很容易地査出任意界限值时的对疾病的识别能力

    用途

    2、选择最佳的诊断界限值。R0C曲线越靠近左上角,试验的准确性就越高;

    3、两种或两种以上不同诊断试验对疾病识别能力的比较,一股用R0C曲线下面积反映诊断系统的准确性。

    十六、其他分析方法

    多重响应分析、距离分祈、项目分祈、对应分祈、决策树分析、神经网络、系统方程、蒙特卡洛模拟等。

    End.

    作者:anxixiaomu

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    计算机网络在人们的日常生活和工作中的作用越来越大,与此同时网络的安全性也受到了冲击。网络通信时总会在网络协议中留下痕迹,基于网络数据的协议分类是协议分析中格式推断和语义分析的基础,那数据传输协议都有哪些?下面贤集网小编为大家分享五种常用网络协议。

    1、网络协议分类的方法

    当前,在开放式网络协议中,主要分成两种类型:网际标准化组织的开发系统互联协议ISO/OSI,网际互联网所使用的TCP/IP。前者属于一种十分规范的协议,该协议是专家学者们制定出来的,但是这种协议并没有被实际网络使用,而TCP/IP主要是从实验室然后到世界性的互联网,这一协议在实践中得到逐渐完善。

    网络协议分类的方法从研究手段分可划为两类,即指令代码分析(基于指令代码的协议識别)和报文序列分析(基于网络数据的协议识别)。报文序列分析相比于指令代码分析通用性更强,它不关心报文所在协议层次,并且对终端依赖较小。在协议种类复杂的情况下,如果数据量足够大,它的分析速度优于指令代码分析方式。但是对于加密协议,由于已经破坏了其统计规律,通过报文序列分析的方式很难得到理想结果,而且这种方法对样本的要求较高,如果样本中某类格式的协议比较少,该类协议就容易被忽略。

    根据研究对象的不同,报文序列分析可分为四类:未加密已知协议分类、加密已知协议分类、未加密未知协议分类、加密未知协议分类。传统的协议分类方法大都以统计规律为基础,通过查找高频的特征,采用不同的算法来进行分类,包括基于端口的分类、基于特征字段的分类、基于流量特征的分类等。其他方法有基于隐马尔可夫模型、基于正则表达式的分类等,这些方法多通过提高查找频繁特征的准确性来提高分类的精度。

    数据传输协议都有哪些?

    常见的网络协议有TCP/IP协议、IPX/SPX协议、NetBEUI协议、Microsoft网络的文件和打印机共享。在局域网中用得的比较多的是IPX/SPX。用户如果访问Internet,则必须在网络协议中添加TCP/IP协议。具体介绍如下:

    2426da51257a00542937ddb8425588ef.jpg

    TCP/IP协议

    TCP/IP协议是协议中的老大,用得最多,只有TCP/IP协议允许与internet进行完全连接。现今流行的网络软件和游戏大都支持TCP/IP协议。

    IPX/SPX协议

    IPX/SPX协议是Novell开发的专用于NetWare网络的协议,现在已经不光用于NetWare网络,大部分可以联机的游戏都支持IPX/SPX协议,例如星际、cs。虽然这些游戏都支持TCP/IP协议,但通过IPX/SPX协议更省事,不需要任何设置。IPX/SPX协议在局域网中的用途不大。它和TCP/IP协议的一个显著不同是它不使用ip地址,而是使用mac地址。

    NetBEUI协议

    NetBEUI协议是有IBM开发的非路由协议,实际上是NetBIOS增强用户接口,是Windows 98前的操作系统的缺省协议,特别适用于在“网上邻居”传送数据,大大提高了在“网上邻居”查找电脑的速度。如果一台只装了TCP/IP协议的Windows 98电脑想加入到WINNT域,也必须安装NetBEUI协议。

    二进制数据协议

    原理:直接将内存里的对象保存为二进制数据,然后通过封包(size+(二进制数据))的方式发送出去,解包的时候,读取size,然后读取二进制数据,再根据二进制的结构体描述文件来解开这个包,获取每个数据成员的数据。

    json数据协议

    json数据协议,为了改变二进制的不足,改变二进制的封包与解包需要以来于每个协议的对象,使用跨语言的数据交换格式json与xml相比,体积会比xml小,可读性比二进制好,跨语言的封包和解包,每个语言只需要实现json的解码编码即可。

    五种常用网络协议

    1、Telnet(Remote Login):提供远程登录功能,一台计算机用户可以登录到远程的另一台计算机上,如同在远程主机上直接操作一样。

    2、FTP(File Transfer Protocol):远程文件传输协议,允许用户将远程主机上的文件拷贝到自己的计算机上。

    3、SMTP(Simple Mail transfer Protocol):简单邮政传输协议,用于传输电子邮件。

    4、NFS(Network File Server):网络文件服务器,可使多台计算机透明地访问彼此的目录。

    5、UDP(User Datagram Protocol):用户数据包协议,它和TCP一样位于传输层,和IP协议配合使用,在传输数据时省去包头,但它不能提供数据包的重传,所以适合传输较短的文件。

    以上就是关于数据传输协议都有哪些?五种常用网络协议的知识介绍,早期主要采用基于端口的协议识别方法对未加密的已知协议进行分析。随着计算机的普遍应用和各种应用程序的出现,新出现的协议开始采用动态端口来进行通信和数据传输,或者采用端口复用技术,这就使得端口识别技术应用越来越受限。

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    我个人认为生物信息学是生命科学和计算机科学还有统计学所构成的一门交叉学科。私以为目前网络上的文献有些晦涩难懂。为了更好地帮助新手入门,现将目前网络上的各种文献资料总结为本文,供各位同行参阅。

    目前生物信息学常用的分析法有如下几种:

    • 基因差异表达的显著性分析(又称差异表达分析)  DEG
    • 功能富集分析(Go分析和Kegg分析)
    • 加权基因共表达网络分析(Weighted Gene Co-expression Network Analysis )

    我们逐次讲起,首先来讲讲基因差异表达的显著性分析。这种分析法又被简称为差异表达分析,通常指的是一个基因在两个条件中表达水平的检测值,再排除实验检测等因素外,达到的一定差异。这个差异既具有统计学意义同时也具有生物学意义。

    对于差异表达分析来说常用的算法有算法有三大类:

    • 倍数分析-计算每一个基因在某种两情况下的比值若大于某一定值则为差异表达基因
    • 统计模型-t检验、方差分析等方法,计算置信度选取一定P值以下的作为差异表达基因
    • 机器学习-贝叶斯,SVM,随机森林等算法

    倍数分析法由于过于简单粗暴,本文不进行集中介绍。基本上,统计课上都会介绍如何使用T检验来从统计学意义上比较两个样本间的差异,然后在样本量较大的时候考虑使用方差分析。不过这样做的前提是样本来自服从正态分布的群体。这种思想在生物信息学中依然可用。

    单总体检验的T值为

     

    其中   是样本个数,  为样本平均数, 

    在做完差异表达分析之后,你得到了好多P值很小的基因。

    下面你可以做功能富集分析来让你的结果更可信。

    那么什么是功能富集?功能富集我个人认为就是分类,而分类的标准就是按照基因的功能的不同。为了解决这种分类问题,科学家们联合起来开发了很多数据库。

    比较有名的是The Gene Ontology Consortium和Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,前者通常用于描述基因间的层级关系,而后者大多数人把它当做一个基因通路的数据库,其实不然KEGG是一个整合了基因组、化学和系统功能信息的综合数据库。功能富集分析的算法很多,工具也很多。比如说DAVID,GESA,GoMiner等其中最常用也是最权威的工具便是DAVID。

    最后我们来讲讲最近很火的WGCNA加权共表达网络分析。WGCNA适合用于非常复杂的数据,推荐5组以上比如说:

    • 不同器官、组织类型的发育调控;
    • 统一组织不同时期的发育调控;
    • 非生物胁迫不同时间点的应答;
    • 病原物侵染后不同时间的应答;

    从方法上来讲,WGCNA分为表达量聚类分析和表型关联两部分,主要包括基因之间相关系数计算、基因模块的确定、共表达网络、模块与性状关联四个步骤。

    首先计算任意两个基因之间的相关系数。为了衡量两个基因是否具有相似表达模式,一般需要设置阈值来筛选,高于阈值的则认为是相似的。但是这样如果将阈值设为0.8,那么很难说明0.8和0.79两个是有显著差别的。因此,WGCNA分析时采用相关系数加权值,即对基因相关系数取N次幂,使得网络中的基因之间的连接服从无尺度网络分布,这种算法更具生物学意义。第二步通过基因之间的相关系数构建分层聚类树,聚类树的不同分支代表不同的基因模块,不同颜色代表不同的模块。基于基因的加权相关系数,将基因按照表达模式进行分类,将模式相似的基因归为一个模块。这样就可以将几万个基因通过基因表达模式被分成了几十个模块,是一个提取归纳信息的过程。得到模块之后可以进行模块功能富集,模块与形状间的相关性的分析等等。

     

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  • 【计算机网络】常用网络命令

    万次阅读 多人点赞 2022-03-13 05:57:57
    实验目的 了解ping、ipconfig 、netstat、tracert、ARP、route、nslookup等常用网络工具的功能以及使用方法,并通过这些工具发现或者验证网络中的故障。

    实验目的

    了解ping、ipconfig 、netstat、tracert、ARP、route、nslookup等常用网络工具的功能以及使用方法,并通过这些工具发现或者验证网络中的故障。

    实验环境

    Windows11 虚拟机 + Powershell

    实验内容

    使用以下七种网络调试工具分析网络情况。

    1. ipconfig
    2. ping
    3. netstat
    4. tracert
    5. ARP
    6. nslookup
    7. route

    实验步骤:

    1. 使用windows自带的powershell工具
    2. 针对实验内容中的7个指令一次进行测试,最终结果见实验结果

    实验结果:

    1. ifconfig

    ipconfig 可用于显示主机当前的IPv6地址、IPv4地址、子网掩码和默认网关。

    1. ipconfig


    可以看见本机的ipv4与ipv6地址,如红框所示
    2. ipconfig /all img显示完整配置信息,包括DNS 服务器、DHCP服务器、IP地址获得租约的时间、IP地址租约过期的时间等,如红框所示

    1. ipconfig /release img
      可以看到,释放了所有接口的租用IPv4地址。
      当再次使用ipconfig /release指令时,会显示释放错误,如下图所示
      image-20220313054222133
    2. ipconfig /renew
      image-20220313054252358
      更新所有接口的IPv4地址,回到了最初的10.211.55.9

    2. PING

    ping是一个测试程序,用于确定本地主机是否能与另一台主机发送或接收数据报。如果ping运行正确,就可以排除发送与接收方网络层以下的故障。(ping指令的TTL有问题,我在实验结果中具体进行了解释)

    1. ping 127.0.0.1
      image-20220313054814411

    2. ping 本机IP
      image-20220313054800333

    3. ping 网关IP
      img

    4. ping 百度
      img

    5. ping 内网IP
      尝试从斋区宿舍ping L6实验室内网
      image-20220313055709205

    6. ping 外网IP
      尝试ping 个人博客网站的公网IP
      在这里插入图片描述

    7. 常用参数选项

      • ping IP -t
        连续对IP地址执行Ping命令,直到被用户以Ctrl + C中断。
        image-20220313055022371
      • ping IP -l size
        可以修该数据长度,此处修改为了1024字节
        image-20220313055120665
      • ping IP -n count
        可以修改ping命令次数,此处设置为2次
        image-20220313055138862
    8. ping参数用法查询
      在这里插入图片描述

    9. 利用TTL计算源节点与目的节点之间的路由器数量。
      由于部分问题,此处更换了一台设备(具体问题见实验小结)
      image-20220313060455467
      返回TTL值为50,那么可以推算发送方(14.215.177.38)数据报的TTL值为64,经过14个路由器(64-50),最终到达接收方。

    3. netstat

    用于显示与 IP、TCP、UDP 和 ICMP 协议的统计信息,用于检验本机各端口网络连接情况

    1. netstat -s
      image-20220313060608586 image-20220313060618017
      image-20220313060631418 image-20220313060641434
      image-20220313060655324 image-20220313060704034
      image-20220313060715369 image-20220313060725359
    2. netstat -e
      显示以太网统计信息。
      image-20220313060814229
    3. netstat -r
      显示路由表,以及接口列表。
      image-20220313061019049
    4. netstat -a
      显示所有连接和侦听端口。所显示的状态有:已建立(ESTABLISHED)、正在监听(LISTENING)、TCP握手(SYN_SENT)等。
      image-20220313061052636
    5. netstat -n
      显示所有活动连接,并且以数字形式显示地址和端口号。
      image-20220313061157287

    4. tracert

    第一次通过Mac中的win11虚拟机tracert www.baidu.com
    image-20220313061220595
    个人认为是虚拟机的问题,因此重新使用了一台windows电脑
    image-20220313061246518
    image-20220313061252991
    结果显示经过了14个路由,与ping中显示TTL=52,路由数12个大致类似。因为两个方向经过的路由很可能不同。

    5. ARP

    显示和修改地址解析协议(ARP)使用的“IP 到物理”地址转换表。

    1. arp -a
      通过询问当前协议数据,显示当前 ARP 项。如果不止一个网络接口使用 ARP,则显示每个 ARP 表的项。
      image-20220313160735903
    2. arp -a inet_addr
      使用arp -a加上接口IP地址10.21.55.1,就可以只显示与该接口相关的ARP缓存项目。
      img
    3. arp -d inet_addr
      删除224.0.0.252指定的主机对应的条目。并使用arp -a 224.0.0.252检查是否删除成功。
      image-20220313160813338
    4. arp -s inet_addr eth_addr
      添加 Internet 地址 224.0.0.252与物理地址01-00-5e-00-00-fc的关联条目。再把之前删除的条目加回来,再用arp -a 224.0.0.252检查是否添加成功
      image-20220313160819508

    6. nslookup

    查询一台机器的IP地址对应的域名。
    image-20220313161240389

    7. route

    操作网络路由表。

    1. route print
      image-20220313161314169
    2. route delete inet_addr
      删除路由10.211.55.9
      image-20220313161353300
      删除成功
      image-20220313161409164
    3. route add inet_addr_1 inet_addr_2
      添加路由
      image-20220313161420436
      添加成功
      image-20220313161430022

    实验小结:

    第一个问题:因为我使用的是macos,所以基本所有指令均运行在window11 虚拟机下。在进行到ping指令的实验时,我发现无论ping内网或是外网,TTL始终为128。(如实验结果中展示)
    tracert百度显示如下:
    image-20220313161458793
    起初我认为是虚拟机网络配置的问题,我设置的为与主机的共享网络(如下图所示)
    image-20220313161508673
    经过大量资料的查询,仍然没能找到具体原因,个人认为是虚拟机的网络设置所导致,但并没有找到相关资料加以支撑。如果有朋友知道原因,或者有一些思路,可以在评论区提供一下。

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空空如也

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