简介:随着网络和数字技术的快速发展,广电行业的新媒体、新业态、新模式不断涌现。传统有线电视网络的业务创新、转型升级受到网络和资源分散、分割发展的制约,资源优势、规模效益得不到充分发挥。如何提升广电网络的承载能力,快速推进全国广电网络互联互通,构建统一、高效的域名系统及标识解析体系已成为广电行业亟待解决的问题之一。本文首先分析了广电IPv6根系统的建设背景和需求,然后详细描述了IPv6根系统的建设内容、系统组成、部署架构,最后结合嘉兴广电网络的实际,分析了广电IPv6根系统在域名解析服务和DHCP服务方面的实现方案,希望能够为全国广电网络开展IPv6规模部署提供参考和借鉴。
简介:古人云“以史为鉴”,说的是吸取历史的经验教训,对未来的情况做出预判或者改变。生活中,亦是存在相似的利用历史数据对未来变化趋势进行预测分析的时间序列问题。本文就时间序列一类的问题进行研究,探讨如何更好地根据历史统计数据,对未来的变化趋势进行预测分析。本文基于神经网络,以气象观测历史数据作为研究的对象,建立了气温变化时序预测模型。本模型利用大数据相关技术对数据进行特征处理,通过深度神经网络,学习特征数据和标签数据之间复杂的非线性关系,从而实现对气温变化的趋势预测。实验结果表明,相较其他模型,本文的模型能够更好地进行时序预测,同时也证明了神经网络用于气象预测的可行性。