通过代理服务器上网的电脑如何无线共享网络？

1第一台电脑作为服务器，确保在连网线的时候能够正常上网 。
2在系统任务栏中右键单击“无线连接”图标，在右键单击“查看可用的无线网络”，在打开的“无线网络配置”界面，我们进行设置。
3单击“高级”按钮，打开高级选项界面，去掉“自动连接到首选的网络”复选框前面的勾，单击确定推出。
4再次打开“无线网络连接”对话框，按照上述方法进入到“无线网络配置”页面，单击“添加”，然后在“关联”里找到“SSID”，在里面设置好SSID的名称，要求和路由器相同。
5若设置密码可以在“网络验证”中选择一种验证方式，在“数据加密”选择一种加密方式，如WEP。随后去掉“自动为我提供此密钥”，激活上面的密码设置窗口，随后在“网络密钥”和“确认网络密钥”两项中输入自己设置的网络密码即可，这样服务器的网络设置成功。
6随后，对服务器的电脑设置共享。“控制面板－－网络连接——右键本地连接——属性——高级——选中“允许其他网络用户通过此电脑的INTERNET的连接来连接”。在“家庭网络连接”中选中“无线网络连接”，随后接着勾选下面的复选框。设置完成推出即可。
7其他电脑连接此电脑时不用进行配置，直接在无线网络中选择服务器端打开的SSID的无线网络即可。IP地址获取完成后就能上网了。

你好！工作原理：一边服务器的网络子网为19216810/24路由器为10010151另一边的服务器为192168100/24路由器为20020251执行下列步骤：1 确定一个预先共享的密钥（保密密码）（以下例子保密密码假设为noIP4u）2 为SA协商过程配置IKE3 配置IPSec配置IKE：Shelby（config）#crypto isakmp policy 1注释：policy 1表示策略1，假如想多配几个，可以写成policy 2、policy3┅Shelby（config-isakmp）#group 1注释：除非购买高端路由器，或是通信比较少，否则最好使用group 1长度的密钥，group命令有两个参数值：1和2参数值1表示密钥使用768位密钥，参数值2表示密钥使用1024位密钥，显然后一种密钥安全性高，但消耗更多的CPU时间。Shelby（config-isakmp）#authentication pre-share注释：告诉路由器要使用预先共享的密码。Shelby（config-isakmp）#lifetime 3600注释：对生成新SA的周期进行调整。这个值以秒为单位，默认值为86400，也就是一天。值得注意的是两端的路由器都要设置相同的SA周期，否则在正常初始化之后，将会在较短的一个SA周期到达中断。Shelby（config）#crypto isakmp key noIP4u address 20020251注释：返回到全局设置模式确定要使用的预先共享密钥和指归另一端路由器IP地址，即目的路由器IP地址。相应地在另一端路由器配置也和以上命令类似，只不过把IP地址改成10010151 配置IPSecShelby（config）#access-list 130 permit ip 19216810 000255 17216100 000255注释：在这里使用的访问列表号不能与任何过滤访问列表相同，应该使用不同的访问列表号来标识规则。Shelby（config）#crypto ipsec transform-set 1 ah-md5-hmac esp-des esp-md5-hmac注释：这里在两端路由器唯一不同的参数是1，这是为这种选项组合所定义的名称。在两端的路由器上，这个名称可以相同，也可以不同。以上命令是定义所使用的IPSec参数。为了加强安全性，要启动验证报头。由于两个网络都使用私有地址空间，需要通过隧道传输数据，因此还要使用安全封装协议。最后，还要定义DES作为保密密码钥加密算法。Shelby（config）#crypto map shortsec 60 ipsec-isakmp注释：以上命令为定义生成新保密密钥的周期。如果攻击者破解了保密密钥，他就能够解使用同一个密钥的所有通信。基于这个原因，我们要设置一个较短的密钥更新周期。比如，每分钟生成一个新密钥。这个命令在两端的路由器上必须匹配。参数shortsec是我们给这个配置定义的名称，稍后可以将它与路由器的外部接口建立关联。Shelby（config-crypto-map）#set peer 20020251注释：这是标识对方路由器的合法IP地址。在远程路由器上也要输入类似命令，只是对方路由器地址应该是10010151Shelby（config-crypto-map）#set transform-set 1Shelby（config-crypto-map）#match address 130注释：这两个命令分别标识用于这个连接的传输设置和访问列表。Shelby（config）#interface s0Shelby（config-if）#crypto map shortsec注释：将刚才定义的密码图应用到路由器的外部接口。现在剩下的部分是测试这个的连接，并且确保通信是按照预期规划进行的。最后一步是不要忘记保存运行配置，否则所作的功劳白费了。

我感觉你们可以向一些大学学习，很多学习都开放了共享实验室，对社会开放，如果你们是企业的话需要做共享实验室，我觉得应该也不需要什么申报流程吧。但是我更认为您需要通过建立共享实验室的信息化平台，只有这样你才可以让更多的人了解知道使用你的共享实验室。你可以去找一家叫凌讯网络的软件供应商平台问问看，他们主要就是做共享实验室的，他们应该有相关的共享实验室解决方案。

深度学习起源于神经网络，但现在已超越了这个框架。至今已有数种深度学习框架，如深度神经网络、卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等，已被应用计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。
深度学习的动机在于建立可以模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像、文本和声音等。深度学习通过学习一种深层非线性网络结构，只需简单的网络结构即可实现复杂函数的逼近，并展现了强大的从大量无标注样本集中学习数据集本质特征的能力。深度学习能够获得可更好地表示数据的特征，同时由于模型的层次深（通常有5层、6层，甚至10多层的隐层节点，百度“深”的好处是可以控制隐层节点的数目为输入节点数目的多项式倍而非多达指数倍）、表达能力强，因此有能力表示大规模数据。
蓝海大脑作为深度学习服务器的专业厂商，建议您选择深度学习服务器时需要注意以下几点：
1深度学习需要大量的并行计算资源，而且动辄计算几天甚至数周，而英伟达NVIDIA、英特尔Intel、AMD 显卡（GPU)恰好适合这种工作，提供几十上百倍的加速，性能强劲的GPU能在几个小时内完成原本CPU需要数月完成的任务，所以目前深度学习乃至于机器学习领域已经全面转向GPU架构，使用GPU完成训练任务。
2如今即使使用GPU的深度学习服务器也要持续数天乃至数月（取决于数据规模和深度学习网络模型），需要使用单独的设备保障,保证训练任务能够7x24小时长期稳定运行。
3独立的深度学习工作站（服务器）可以方便实现实验室计算资源共享，多用户可以在个人电脑编写程序，远程访问到深度学习服务器上排队使用计算资源，减少购买设备的开支并且避免了在本地计算机配置复杂的软件环境。
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型号 蓝海大脑深度学习服务器
英特尔
处理器 Intel Xeon Gold 6240R 24C/48T,24GHz,3575MB,DDR4 2933,Turbo,HT,165W1TB
Intel Xeon Gold 6258R 28C/56T,27GHz,3855MB,DDR4 2933,Turbo,HT,205W1TB
Intel Xeon W-3265 24C/48T 27GHz 33MB 205W DDR4 2933 1TB
Intel Xeon Platinum 8280 28C/56T 27GHz 385MB,DDR4 2933,Turbo,HT 205W 1TB
Intel Xeon Platinum 9242 48C/96T 38GHz 715MB L2,DDR4 3200,HT 350W 1TB
Intel Xeon Platinum 9282 56C/112T 38GHz 715MB L2,DDR4 3200,HT 400W 1TB
AMD
处理器 AMD锐龙Threadripper Pro 3945WX 40GHz/12核/64M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 3955WX 39GHz/16核/64M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 3975WX 35GHz/32核/128M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 3995WX 27GHz/64核/256M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5945WX 41G 12核/64M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5955WX 40G 16核/64M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5965WX 38G 24核/128M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5975WX 36G 32核/128M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5995WX 27G 64核/256M/3200/280W
显卡 NVIDIA A100×4, NVIDIA GV100×4
NVIDIA RTX 3090×4, NVIDIA RTX 3090TI×4,
NVIDIA RTX 8000×4, NVIDIA RTX A6000×4,
NVIDIA Quadro P2000×4,NVIDIA Quadro P2200×4
硬盘 NVMe2 SSD: 512GB，1TB； M2 PCIe - Solid State Drive (SSD),
SATA SSD: 1024TB, 2048TB, 5120TB
SAS:10000rpm&15000rpm,600GB,12TGB,18TB
HDD : 1TB，2TB,4TB,6TB,10TB
外形规格 立式机箱
210尺寸mm（高深宽) : 726 x 616 x 266
210A尺寸mm（高深宽) : 666 x 626 x 290
210B尺寸mm（高深宽) : 697 x 692 x 306
声卡：71通道田声卡
机柜安装 : 前置机柜面板或倒轨（可选）
电源 功率 : 1300W×2; 2000W×1
软件环境 可预装 CUDA、Driver、Cudnn、NCCL、TensorRT、Python、Opencv 等底层加速库、选装 Tensorflow、Caffe、Pytorch、MXnet 等深度学习框架。
前置接口 USB32 GEN2 Type-C×4
指承灯电和硬盘LED
灵动扩展区 : 29合1读卡器，eSATA，1394，PCIe接口（可选）
读卡器 : 9合1SD读卡器（可选）
模拟音频 : 立体声、麦克风
后置接口 PS2接口 : 可选
串行接口 : 可选
USB32 GEN2 Type-C×2
网络接口 : 双万兆 (RJ45)
IEEE 1394 : 扩展卡口
模拟音频 : 集成声卡 3口
连接线 专用屏蔽电缆（信号电缆和电源电缆）
资料袋 使用手册、光盘1张、机械键盘、鼠标、装箱单、产品合格证等

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