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ip地址怎么给别人用？

芯岁网络 2025-02-20 04:42 0 0条评论

一、ip地址怎么给别人用？

将自己的IP地址告诉别人，别人使用你的ip地址配置在自己电脑网卡上就可以。别人如果需要使用你的ip地址，则你自己要和别人在同一个网段内才可以，如果你们属于不同的网络，即使你将ip地址给了他，他修改后也不能使用。不同网段的IP是不能相互互换的。

二、阿里云IP地址库：解读大数据时代下的IP地址查询

引言

在当今大数据时代，IP地址查询成为了各行各业不可或缺的一环。而阿里云IP地址库作为其中的重要一员，其功能和应用价值备受关注。

IP地址库的作用

IP地址库是指记录了一定范围内的IP地址及其所对应的地理位置、运营商等信息的数据库。它在网络安全、精准营销、用户行为分析等方面发挥着重要作用。

阿里云IP地址库的特点

阿里云IP地址库基于其庞大的网络基础设施和强大的大数据处理能力，拥有以下特点：

  • 精准性：借助大数据和人工智能技术，可以实现对IP地址信息的高度精准定位。
  • 实时更新：能够及时跟进网络变化，保证IP地址信息的及时更新。
  • 高可用性：通过分布式部署和负载均衡，保证IP地址库在海量访问下的高效稳定运行。

应用场景

阿里云IP地址库被广泛应用于各个行业，包括：

  • 网络安全领域：用于识别恶意IP，进行访问控制和防火墙配置。
  • 精准营销和广告投放：帮助企业实现地域定向、精准广告投放。
  • 用户行为分析：对用户访问行为进行分析和研究，为产品优化和运营决策提供数据支持。

结语

阿里云IP地址库凭借其精准性、实时更新和高可用性，成为大数据时代下IP地址查询的重要工具，为各行业提供了强大的支持。

感谢您阅读本文，希望通过了解阿里云IP地址库，您对IP地址查询有了更深入的了解。

三、查看linux下dhcp服务器分配出去的ip地址及剩余ip地址脚本怎么写？

1。tail /var/log/message，可以清晰的看到，服务器的IP给了哪个MAC地址2. /var/lib/dhcpd/dhcpd.leases 这个文件专门记录了DHCP的分配情况

四、怎么查SQLserver2008R2数据库的IP地址？

1、点击开始-sql server配置管理器，进入SQL Server Configuration Manager。

2、点击sql server网络配置，可以看到下面的MSSQLSERVER的协议。

3、选择需要查看端口的协议，右侧可以看到协议名称和状态。

4、选择右侧的tcp/ip协议，右键-属性。

5、属性页面，点击‘ip地址’，查看tcp端口，可以看到数据库具体的端口了。

五、给明星做数据用什么软件？

微博吧，明星主要是用微博，去微博做数据。

六、用数据上网和用wifi的ip地址一样吗？

不是的

WIFI属于区域网，是私有IP地址如192.168..1.100等，相对来说比较固定，而移动上网IP属于动态IP，总是变化著的，且IP地址是公网IP。

通过手机号码验证的无线wifi是否扣除手机流量

这个是不会在扣手机的流量了，在不放心的时候，

可以用手机管家设定流量监控的功能。

控制流量超标，支援浮动视窗显示，让流量消耗情况一目了然。

七、关于用R语言做关联规则的购物篮分析，有没有真实的脚本案例啊？网上大多都用的软件自带的数据。。。?

泻药。关联挖掘通常用于通过识别经常一起购买的产品来提出产品推荐。但是，如果您不小心，则规则在某些情况下可能会产生误导性的结果。

全文链接：

拓端数据科技 / Welcome to tecdat

原文出处：

R语言关联挖掘实例（购物篮分析）

关联挖掘通常是根据零售市场或在线电子商务商店的交易数据进行的。由于大多数交易数据很大，因此该apriori算法使更容易快速找到这些模式或规则。

那么，什么是规则？

规则是一种符号，表示经常购买哪些商品和哪些商品。它具有LHS和RHS部分，可以表示如下：

项目集A =>项目集B

这意味着，右侧的商品经常与左侧的商品一起购买。

如何衡量规则的强度？

将apriori()产生最相关集从给定的交易数据的规则。它还显示了这些规则的支持度，置信度和提升度。这三个度量可用于确定规则的相对强度。那么这些术语是什么意思呢？

让我们考虑规则A => B，以便计算这些指标。

提升度是A和B的并存超过独立的A和B并存的预期概率的因素。因此，提升度越高，A和B一起发生的机会就越高。

让我们看看如何使用R获取规则，置信度，提升度等。

例

交易数据与数据框不同，使用head(Groceries)不会在数据中显示交易项目。要查看交易，请改用inspect()函数。

由于关联挖掘处理交易，因此必须将数据转换为class transactions。这是必要的步骤，因为该apriori()函数transactions仅接受交易类的数据。

  1. library(arules)
  2. class(Groceries)
  3. #> [1] "transactions"
  4. #> attr(,"package")
  5. #> [1] "arules"
  6. inspect(head(Groceries, 3))
  7. #>商品
  8. #> 1 {citrus fruit,
  9. #> semi-finished bread,
  10. #> margarine,
  11. #> ready soups}
  12. #> 2 {tropical fruit,
  13. #> yogurt,
  14. #> coffee}
  15. #> 3 {whole milk}

如果您必须从文件中读取数据作为交易数据，请使用read.transactions()。

tdata <- read.transactions("transactions_data.txt", sep="\t")

如果您已经将交易存储为数据框，则可以将其转换为类transactions，如下所示：

tData <- as (myDataFrame, "transactions") # 转换为“交易”类

这里有一些其他有用的实用程序函数：

  1. size(head(Groceries)) # 每个观察项的数量
  2. #> [1] 4 3 1 4 4 5
  3. LIST(head(Groceries, 3)) # 将'交易'类转换为列表，注意CAPS中的LIST
  4. #> [[1]]
  5. #> [1] "citrus fruit" "semi-finished bread" "margarine"
  6. #> [4] "ready soups"
  7. #>
  8. #> [[2]]
  9. #> [1] "tropical fruit" "yogurt" "coffee"
  10. #>
  11. #> [[3]]
  12. #> [1] "whole milk"

如何查看最常出现的项目？

在eclat()交易对象中获取并给出根据您提供的支持数据的最常见物品supp。maxlen定义频繁项中的每个项目集项目的最大数量。

  1. frequentItems <- eclat (Groceries, parameter = list(supp = 0.07, maxlen = 15)) # 计算对频繁物品的支持度
  2. inspect(frequentItems)
  3. #> items support
  4. #> 1 {other vegetables,whole milk} 0.07483477
  5. #> 2 {whole milk} 0.25551601
  6. #> 3 {other vegetables} 0.19349263
  7. #> 4 {rolls/buns} 0.18393493
  8. #> 5 {yogurt} 0.13950178
  9. #> 6 {soda} 0.17437722
  10. itemFrequencyPlot(Groceries, topN=10, type="absolute", main="Item Frequency") # 绘制频繁项目

如何获得推荐规则？

  2. inspect(head(rules_conf)) # 显示所有规则的支持度，提升度和置信度
  3. #> lhs rhs support confidence lift
  4. #> 113 {rice,sugar} => {whole milk} 0.001220132 1 3.913649
  5. #> 258 {canned fish,hygiene articles} => {whole milk} 0.001118454 1 3.913649
  6. #> 1487 {root vegetables,butter,rice} => {whole milk} 0.001016777 1 3.913649
  7. #> 1646 {root vegetables,whipped/sour cream,flour} => {whole milk} 0.001728521 1 3.913649
  8. #> 1670 {butter,soft cheese,domestic eggs} => {whole milk} 0.001016777 1 3.913649
  9. #> 1699 {citrus fruit,root vegetables,soft cheese} => {other vegetables} 0.001016777 1 5.168156
  10. rules_lift <- sort (rules, by="lift", decreasing=TRUE) # 'high-lift' rules.
  11. inspect(head(rules_lift)) #
  12. #> lhs rhs support confidence lift
  13. #> 53 {Instant food products,soda} => {hamburger meat} 0.001220 0.6315789 18.995
  14. #> 37 {soda,popcorn} => {salty snack} 0.001220 0.6315789 16.697
  15. #> 444 {flour,baking powder} => {sugar} 0.001016 0.5555556 16.408
  16. #> 327 {ham,processed cheese} => {white bread} 0.001931 0.6333333 15.045
  17. #> 55 {whole milk,Instant food products} => {hamburger meat} 0.001525 0.5000000 15.038
  18. #> 4807 {other vegetables,curd,yogurt,whipped/sour cream} => {cream cheese } 0.001016 0.5882353 14.834

置信度为1（见rules_conf上文）的规则意味着，每当购买LHS物品时，也100％的时间购买了RHS物品。

提升为18（见rules_lift上文）的规则意味着，与假设无关的购买相比，LHS和RHS中的物品一起购买的可能性要高18倍。

如何控制输出中的规则数量？

调整maxlen，supp并conf在所述参数apriori函数来控制生成的规则数。您将不得不根据数据的冗余性对此进行调整。

parameter = list (supp = 0.001, conf = 0.5, maxlen=3) # maxlen = 3 限制规则中最大物品数量为 3

  1. 要获得“强”规则，请增加“ conf”参数的值。
  2. 要获得“更长”的规则，请增加“ maxlen”。

如何删除冗余规则？

有时希望删除作为较大规则子集的规则。为此，请使用以下代码过滤冗余规则。

  2. rules <- rules[-subsetRules] #删除规则子集

如何查找与给定项目相关的规则？

这可以通过修改函数中的appearance参数来实现apriori()。例如，

找出哪些因素影响了产品X的购买

在购买“全脂牛奶”之前找出顾客购买了什么。这将帮助您了解导致购买“全脂牛奶”的频繁模式。

  2. sort ( by="confidence", decreasing=TRUE) # 按置信度排列
  4. #> lhs rhs support confidence lift
  5. #> 196 {rice,sugar} => {whole milk} 0.001220132 1 3.913649
  6. #> 323 {canned fish,hygiene articles} => {whole milk} 0.001118454 1 3.913649
  7. #> 1643 {root vegetables,butter,rice} => {whole milk} 0.001016777 1 3.913649
  8. #> 1705 {root vegetables,whipped/sour cream,flour} => {whole milk} 0.001728521 1 3.913649
  9. #> 1716 {butter,soft cheese,domestic eggs} => {whole milk} 0.001016777 1 3.913649
  10. #> 1985 {pip fruit,butter,hygiene articles} => {whole milk} 0.001016777 1 3.913649

找出在产品X之后/与产品X一起购买的产品

这是找出购买“全脂牛奶”的顾客的案例。在等式中，“全脂牛奶”以LHS（左侧）表示。

  1. list(default="rhs",lhs="whole milk" #
  2. #> lhs rhs support confidence lift
  3. #> 6 {whole milk} => {other vegetables} 0.07483477 0.2928770 1.5136341
  4. #> 5 {whole milk} => {rolls/buns} 0.05663447 0.2216474 1.2050318
  5. #> 4 {whole milk} => {yogurt} 0.05602440 0.2192598 1.5717351
  6. #> 2 {whole milk} => {root vegetables} 0.04890696 0.1914047 1.7560310
  7. #> 1 {whole milk} => {tropical fruit} 0.04229792 0.1655392 1.5775950
  8. #> 3 {whole milk} => {soda} 0.04006101 0.1567847 0.8991124

这样做的一个缺点是，无论支持度，置信度或最小参数如何，您在RHS上只能得到一项。

使用提升度的提示

使用提升时，规则的方向性将丢失。也就是说，任何规则A => B和规则B => A的提升都将相同。请参阅以下计算：

A-> B

  • 支持：
  • 置信度：
  • 期望置信度：P（B）
  • 提升度：

B-> A

  • 支持度：
  • 置信度：
  • 期望置信度：P（B）
  • 提升度：

重要的提示

对于规则A-> B和B-> A而言，提升和支持度的值都相同。这意味着我们不能使用提升为特定方向的 “规则” 提出建议。它只能用于将经常购买的物品分组。

使用置信度的提示

在现实世界中提出产品建议时，尤其是在提出附加产品建议时，规则的置信度可能是一种误导性的度量。让我们考虑以下涉及4个事务的数据，涉及iPhone和耳机：

  1. Iphone，耳机
  2. Iphone，耳机
  3. 苹果手机
  4. 苹果手机

我们可以为这些交易创建2条规则，如下所示：

  1. iPhone->耳机
  2. 耳机-> iPhone

在现实世界中，将耳机推荐给刚买了iPhone而不是反过来是很现实的。想象一下，当您刚购买完耳机时，就被推荐为iPhone。不太好！

从apriori输出中选择规则时，您可能会猜测规则的置信度越高，则规则越好。但是对于这种情况，头戴式耳机-> iPhone规则将比iPhone->头戴式耳机具有更高的置信度（2倍）。你知道为什么吗？下面的计算显示了如何。

置信度计算：

iPhone->耳机：

耳机-> iPhone：

如您所见，耳机-> iPhone推荐具有更高的置信度，这具有误导性和不现实性。因此，置信度不应成为您提出产品建议的唯一方法。

因此，在推荐产品之前，您可能需要检查更多标准，例如产品价格，产品类型等，尤其是在交叉销售的情况下。

八、一个IP地址，可以给两台电脑用吗？

你这个肯定是有人手动设置ip地址了，设定的地址跟你电脑一样。你可以重启下计算机，这样可以重新获得一个新的地址。同一个网络是不允许两台或者多台电脑设置同一个ip地址的。

九、1912交换机用什么命令给交换机配ip地址？

给交换机配置IP，如果是三层交换机，每个VLAN的VLAN管理地址即是交换机的IP地址，如果是二层交换机，默认VLAN的IP地址即为交换机的IP地址。以华为二层交换机为例：

1、将电脑用TELNET或CONSOLE线连接交换机。

2、输入交换机的用户名、密码并登陆。

3、进入交换机后：

system-view（进入系统视图）

interface vlanif 1（进入默认VLAN）

ip address 172.16.1.11（设置IP地址）

quit（退出）

save（保存）

十、我想把自己的IP地址给隐藏起来应该怎么做？

其实伪造IP地址非常方便。但是需要讨论的是在哪个阶段进行伪造。另外看伪造结果是需要取得其他计算机的通信数据还是掩盖本机的地址。如果需要取得其他计算机的数据就需要先了解到对方的确定地址以及端口号，mac地址之类的信息。如果只是想隐藏本机地址的话就可以根据规律遍一个合规的地址。欺骗网络上的其他设备。

接入层做伪造时候就需要改一下本机的mac地址。很多软件都可以设定网卡的mac地址。这样在接入交换机时可以欺骗交换机，让交换机认为是一台新设备接入，或改成已知的网卡mac地址。然后在网络中抓包分析这个地址的通信情况。

在汇聚层也可以强行改自己的地址为网关地址。装网管软件，劫持网段内的计算机数据包之类。