port forwarding設定的問題,透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列免費下載的地點或者是各式教學

另外網站NETGEAR 路由器開PORT 設定– MIS資訊管理也說明:再輸入帳號及密碼在對話框中登入路由器. 點上方進階. 按左方的進階設定. 點連接埠轉送. 在這邊可以新增或修改對外PORT. published : 2020-6-23 17:26: ...

國立臺北科技大學 製造科技研究所 丁振卿所指導 嚴子程的 智慧工廠整合暨人工智慧瑕疵檢測實務應用技術開發 (2020),提出port forwarding設定關鍵因素是什麼,來自於工業4.0、智慧製造、人工智慧、深度學習、瑕疵檢驗、物聯網。

而第二篇論文中原大學 資訊工程研究所 田筱榮所指導 莫淇鈞的 以GUI介面自動化建構殭屍網路測試環境與實驗執行 (2012),提出因為有 殭屍網路、GUI、測試環境的重點而找出了 port forwarding設定的解答。

最後網站首頁 - D-Link Support則補充:Q:DIR-822如何設定連接埠轉發. A: by Max 2016/1. 說明. 此功能是用來允許來自WAN端 (Internet) 的資料且透通防火牆的阻擋至目的地的IP位址。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了port forwarding設定,大家也想知道這些:

port forwarding設定進入發燒排行的影片

Wifi 速度測試, 使用 Mate 20 Pro 作測試

MW5 實測速度 (10次平均值)
upload: 253 Mbps
download: 398 Mbps
latency: 10 ms

MW6 實測速度 (10次平均值)
upload: 256 Mbps
download: 412 Mbps
latency: 10 ms

可設定項目:
Wifi SSID 和密碼
訪客網絡
訪客網絡時限
家長控制
上網設定 PPPoE, DHCP, Fixed IP, Bridge
QoS
快速漫遊 (使手機快速連接最佳Wifi節點)
高待機模式 (家中裝置多時可啟動改善效能)
智能設備助手 (找尋只支援2.4GHz Wifi 智能家居裝置, 類似相容模式)
Port forwarding (set server 或使用舊式軟件連網時會用)
UPnP
DHCP 設定 (能設定網內的IP Address 範圍)
DNS 設定 (可自訂 主 和 次要 DNS)
軟件升級 (可透過手機 App 進行版本檢查和升級)
帳號授權 (可設定多於一位的管理員)

智慧工廠整合暨人工智慧瑕疵檢測實務應用技術開發

為了解決port forwarding設定的問題,作者嚴子程 這樣論述:

摘要.................................................................................................................................... iABSTRACT....................................................................................................................... ii誌謝...............................

..................................................................................................... iv目錄.................................................................................................................................... v表目錄.........................................................

....................................................................... ix圖目錄................................................................................................................................ x第一章緒論........................................................................................

............................ 11.1 研究背景.......................................................................................................... 11.2 文獻回顧.......................................................................................................... 31.2.1 工業4.0 與智慧工廠相關策略.................

............................................ 31.2.2 人工智慧與深度學習之發展............................................................... 41.2.3 人工智慧機器視覺與智慧工廠之應用............................................... 61.3 研究動機與目的.........................................................................................

..... 8第二章基礎理論............................................................................................................ 92.1 雲端資訊系統整合.......................................................................................... 92.1.1 智慧工廠整合及其資通訊管理.....................................................

...... 92.1.2 智慧排單管理與資訊可視化............................................................... 102.1.3 AI品質管制智動化.............................................................................. 112.2 區域網路........................................................................................................

.. 112.2.1 TCP / IP通訊協議................................................................................ 132.2.2 通訊埠轉發........................................................................................... 142.2.3 TCP Socket介面程式.....................................................................

....... 142.3 網路伺服器架設.............................................................................................. 152.3.1 HTML、CSS與JavaScript .................................................................. 162.3.2 PHP與MySQL .......................................................................

.............. 162.4 影像處理.......................................................................................................... 172.4.1 光學變焦與數位變焦........................................................................... 172.4.2 影像目標框列與裁剪..........................................................

................. 182.5 人工神經網路與深度學習.............................................................................. 182.5.1 人工神經網路....................................................................................... 182.5.2 卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN) ........................ 222.5.3 M

ask R-CNN......................................................................................... 252.5.4 物件分類、目標檢測與影像分割模型之應用................................... 282.6 雲端與物聯網裝置之應用.............................................................................. 292.6.1 Raspberry Pi 4B與MJPEG-Streamer ...

................................................ 302.6.2 雲端與影像儲存................................................................................... 30第三章實驗架設............................................................................................................ 323.1 智能工業生產教學工廠..................

................................................................ 323.1.1 智能工業生產教學工廠配置............................................................... 323.1.2 區域網路之硬體架設........................................................................... 333.2 伺服器架設...............................................

....................................................... 343.2.1 WEB伺服器架設................................................................................. 353.2.2 AI演算伺服器架設.............................................................................. 363.3 視覺瑕疵檢測機制及其應用周邊軟體開發..........................

........................ 373.3.1 基於影像處理之物件偵測程式撰寫................................................... 383.3.2 數位變焦程式撰寫............................................................................... 393.3.3 圖像擴增GUI軟體介面....................................................................... 413.3.4 資料分類與

標註................................................................................... 423.3.5 AI瑕疵檢測平台與模型建立.............................................................. 453.4 物聯網裝置及其應用架設.............................................................................. 473.4.1 AI檢測平台之硬體設備...............

....................................................... 473.4.2 瑕疵檢測之即時影像........................................................................... 483.4.3 影像資訊回饋與資料庫之應用........................................................... 503.4.4 AI 瑕疵檢測應用流程機制.................................................

................. 513.5 智慧工廠可視化資訊整合看板...................................................................... 533.5.1 網頁可視化資訊整合系統................................................................... 533.5.2 可視化資訊看板架設........................................................................... 55第四章結果與討論..

...................................................................................................... 574.1 區域網路導入對於資訊整合之探討.............................................................. 574.1.1 區域網路於智慧工廠之應用............................................................... 574.1.2 內部伺服器管理與對外服務.........

...................................................... 594.1.3 物聯網裝置與資訊看板....................................................................... 604.1.4 智慧工廠區域網路設置與伺服器整合規劃....................................... 624.2 伺服器開發環境架設之成效評估.................................................................. 62

4.2.1 伺服器系統選用及其分析................................................................... 634.2.1.1 Linux系統權限管理與其限制............................................... 644.2.1.2 Linux系統於改善工作效率之探討....................................... 664.2.2 Multi-GPU對於AI模型開發之影響...............................................

.... 664.2.2.1 平行運算與其系統開發框架之探討...................................... 674.2.2.2 Batch Size對於AI模型訓練之效益評估.............................. 684.3 深度學習視覺辨識在工廠端的應用探討...................................................... 694.3.1 AI視覺檢測在實務現場之應用領域.................................................. 704.3.2 AI與AOI

在瑕疵檢測之應用探討...................................................... 714.3.3 AI模型建立與探討.............................................................................. 734.3.3.1 圖像擴增與遷移式學習模型之成效評估.............................. 744.3.3.2 瑕疵特徵之萃取與影像分類在瑕疵檢測上的實務應用探討..............................................

............................................ 764.3.3.3 影像分類與實例分割模型在瑕疵檢測上的實務應用探討.............................................................................................. 784.4 影像處理程式編程在實務應用之探討.......................................................... 804.4.1 自動物件框列開發目的與問題探討......................

............................. 804.4.2 數位變焦與光學變焦的實務應用與討論........................................... 834.4.3 GUI圖像擴增對於瑕疵檢測模型訓練應用探討............................... 844.5 物聯網裝置在視覺瑕疵檢測之應用.............................................................. 854.5.1 Raspberry Pi在工業上視覺檢測應用之探討.......................

.............. 854.5.2 基於HTTP 協議之動態影像串流及其應用探討................................ 864.6 可視化資訊整合看板...................................................................................... 874.6.1 智慧工廠網頁工單排程系統及其可視化看板................................... 874.6.2 AI瑕疵檢測結合網頁之可視化資訊看板...............................

........... 88第五章結論.................................................................................................................... 90第六章未來展望............................................................................................................ 92參考文獻........................................

.................................................................................... 93

以GUI介面自動化建構殭屍網路測試環境與實驗執行

為了解決port forwarding設定的問題,作者莫淇鈞 這樣論述:

殭屍網路攻擊是網路安全的一大威脅。為了能夠有效地防止殭屍網路的攻擊,研究殭屍網路的攻擊並發展防禦機制是研究人員持續努力的目標,但要能夠建立一個擬真的實驗環境並且設定環境及實驗參數是非常不容易的,本研究目的是提供一個圖形化使用者介面的控制工具,讓使用者可利用此工具在佈署實驗環境及操作實驗環境下的電腦均能夠在此介面下完成,並且能將欲測試的病毒樣本或惡意檔案加入此介面並傳送到實驗環境電腦執行,提高使用者在建立實驗環境的自由度及減少設置實驗環境的困難,最後設立實驗數據的回傳機制,讓使用者可確實回收實驗所產生的資料。