mac位址修改的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們挖掘到下列精選懶人包

突破困境!企業開源虛擬化管理平台：使用Proxmox Virtual Environment(iThome鐵人賽系列書)

為了解決mac位址修改的問題，作者鄭郁霖（JasonCheng） 這樣論述：

　　第一本完整介紹Proxmox VE企業應用的本土實戰指南 　　以企業級虛擬化管理平台為主要核心，詳述Proxmox VE解決方案的各項好用功能！   　　本書是作者將累積近十年Proxmox VE實務經驗的成果轉化，把自身在企業導入應用的心得，以及協助客戶建置虛擬化管理系統的案例編寫成冊，並搭配大量詳細步驟的圖文教學，可提供有興趣採用其他虛擬化管理平台產品的使用者入門，是學習Proxmox VE的最佳指南。   　　✪從下載安裝映像檔、製作安裝隨身碟，到Proxmox VE虛擬化平台安裝完成的一切前置準備作業，皆有搭配實際操作畫面來帶領使用者學習。   　

　✪展示不同作業系統的客體安裝方式，包括KVM虛擬機器安裝系統、VritIO驅動程式安裝，以及LXC容器快速部署上線服務的各種方式。   　　✪採用Proxmox VE打造多節點叢集架構，並結合線上遷移、高可用性機制，實現全自動化的服務容錯能力。   　　✪除了教學如何使用內建備份與還原作業、介紹排程備份的設定細節，還同時搭配使用功能完整的Proxmox BS備份伺服器，讓備份資料的保存能力達到極致。   　　✪本書提供平台基本使用教學，並另外整理作者常用的實用作法，協助讀者將Proxmox VE環境變得更加好用，以及災難復原時的快速救援技巧。   好評推薦

  　　「在此極力向大家推薦這本書，作為企業爭取資訊自由、軟體自由等真正長遠利益的起步。」──中華民國軟體自由協會理事長 | 翁佳驥   　　「本書有讓人容易學會的詳盡教學文章，滿載各種實戰經驗的進階技巧，就像讓MIS人員吃下了十年功力傳承的大補丸！」──雷神講堂 | Ray Tracy   　　「本書是依據作者實際部署操作以及多年維運經驗的總合，其簡單易懂的敘述，絕對是PVE入門者的聖經。──AtGames Cloud Infrastructure Director | Chris Hsiang   本書特色   　　✪從零開始入門：搭配實際操作畫面帶領使用

者學習。 　　✪安裝客體機器：展示不同作業系統的客體安裝方式。 　　✪打造叢集架構：實現全自動化的服務容錯能力。 　　✪完整備份方案：讓備份資料的保存能力達到極致。 　　✪進階實用技巧：整理常用的進階實用作法。

mac位址修改進入發燒排行的影片

MAC/ARP欺騙防禦機制與系統

為了解決mac位址修改的問題，作者李彥君 這樣論述：

隨著網路技術的快速發展與連網裝置的普及，網路的使用人口迅速增加，網路安全的議題時常被提出來討論。本論文提出使用微軟Active Directory與網路原則伺服器將桌上型電腦、筆記型電腦、智慧手機、平板、PDA等連網裝置網卡位址做集中管理與驗證，再利用網管型交換器控制網路存取，系統經實作證明不在Active Directory目錄中的網卡位址無法存取網際網路，達到集中管理並且符合防禦標準預期。

極詳細+超深入：最新版TensorFlow 1.x/2.x完整工程實作

為了解決mac位址修改的問題，作者李金洪 這樣論述：

TensorFlow 是目前使用最廣泛的機器學習架構，滿足了廣大使用者的需求。如今TensorFlow 已經更新到2.x 版本，具有更強的便利性。 本書透過大量的實例說明在TensorFlow 架構上實現人工智慧的技術，相容TensorFlow 1.x 與TensorFlow 2.x 版本，覆蓋多種開發場景。 　　◎ 詳盡闡述tensorflow 1.x/2.x完整內容 　　◎ 75個實作專案，包含最接近工業 / 商業用的典範    　　◎ 由淺入深的完整解說，徹底體會TensorFlow之美 　　史上強大的AI框架Tensorflow 2.X版終於出來了。 　　在綜合PyTorch

的動態圖架構和併入高階API Keras之後，Tensorflow又重回AI框架最炙手可熱的明星之一。 　　本書是針對已經有Tensorflow基礎的讀者，幫助讀者具備基礎的深度學習知識之後，更強化自身的功力。不再拘泥於簡單的CNN、MNIST、RNN等太基礎的內容。 　　全書重點包括： 　　► 75個工業及商用專案的完整實作 　　►在Windows/Linux下安裝Anaconda及GPU、CUDNN的完整介紹 　　►大量Transfer Learning的預載入模型說明 　　►Tensorflow的專屬資料集格式 　　►TF-Hub retrain或是fine-tune完整的預載入模型

　　►利用tf.estimator及tf.keras訓練模型的完整過程 　　►用Tensorflow做離散及連續資料的特徵工程 　　►不再只是單純的CNN，用膠囊網路做更準確的圖形辨識 　　►不只RNN，還有GRU及Attention機制、SRU、QRNN及Transformer機制 　　►自己動手做YOLOV3 Darknet 　　►最完整的Normalization說明，包括Batch Norm、Switchable Norm 　　►GAN大全，包括DeblurGAN及AttGAN 　　►CS612照片加工的AI基礎 　　►製作Tensorflow的模型完整說明 　　►在樹莓派、iPho

ne、Android上佈署Tensorflow的模型 本書特色 　　1. 相容TensorFlow 1.x 與2.x 版本，提供了大量的程式設計經驗 　　兼顧TensorFlow 1.x 與2.x 兩個版本，列出了如何將TensorFlow 1.x 程式升級為TensorFlow 2.x 可用的程式。 　　2. 覆蓋TensorFlow 的大量介面 　　由於TensorFlow 的程式反覆運算速度太快，有些介面的搭配文件並不是很全。作者花了大量的時間與精力，對一些實用介面的使用方法進行摸索與整理，並將這些方法寫到書中。 　　3. 提供高度可重用程式，公開了大量的商用程式片段 　　本書實

例中的程式大多都來自程式醫生工作室的商業專案，這些程式的便利性、穩定性、再使用性都很強。讀者可以將這些程式分析出來直接用在自己的專案中，加快開發進度。 　　4. 書中的實戰案例可應用於真實場景 　　書中大部分實例都是目前應用非常廣泛的通用工作，包含圖片分類、目標識別、像素分割、文字分類、語音合成等多個方向。讀者可以在書中介紹的模型的基礎上，利用自己的業務資料集快速實現AI 功能。 　　5. 從專案角度出發，覆蓋專案開發全場景 　　本書以專案實作為目標，全面覆蓋開發實際AI 專案中所有關的知識，並全部配有實例，包含開發資料集、訓練模型、特徵工程、開發模型、保護模型檔案、模型防禦、服務端和終端

的模型部署。其中，特徵工程部分全面說明了TensorFlow 中的特徵列介面。該介面可以使資料在特徵處理階段就以圖的方式進行加工，進一步確保在訓練場景下和使用場景下模型的輸入統一。 　　6. 提供大量前端論文連結位址，便於讀者進一步深入學習 　　本書使用的AI 模型，大多來自前端的技術論文，並在原有論文基礎上做了一些結構改進。這些實例具有很高的科學研究價值。讀者可以根據書中提供的論文連結位址，進一步深入學習更多的前端知識，再配合本書的實例進行充分了解，達到融會貫通。本書也可以幫助AI 研究者進行學術研究。 　　7. 注重方法與經驗的傳授 　　本書在說明知識時，更注重傳授方法與經驗。全書共有

幾十個「提示」標籤，其中的內容都是功力很高的成功經驗分享與易錯事項歸納，有關於經驗技巧的，也有關於風險避開的，可以幫助讀者在學習的路途上披荊斬棘，快速進步。  

金融業內部終端資訊設備 之資安防護實務設計

為了解決mac位址修改的問題，作者林旺嶒 這樣論述：

本論文的研究目的，主要在探討如何在金融業各營業據點確保內部網路位址資源能被有效管理，進而透過這套網路位址管理資訊系統進行資訊終端設備管理及其資安軟體部署率之管控。本研究提出一套管理運作機制，透過IP偵測工具將金融業內部所有資訊資產設備之網路連線資訊彙整至系統，由系統內之各功能模組預設的功能，連結至其它外部管理系統取得相關資訊後傳回監控管理模組，並儲存於系統預設的資料庫中。資訊資產管理也由原先的紙本管理提升為系統化管理，也能藉由連線至內部資安系統彙整而來的軟體安裝與版本資訊，強化終端資訊系統之資安防護完整性。系統基本概念是透過自動化的機制來管理金融業內部所有IP資源，綁定IP Address、

MAC Address以防範未經授權連入內部網路所造成的風險。本機制是透過系統發送連線封包修改ARP對照表的方式，來阻斷非法連上網路設備的連線，避免因IP衝突而影響網路運作，並以蒐集而來的網路位址(IP)資訊，協助資訊人員在最短時間內掌握異常IP之連線問題及發生的地點。延伸金融業在資訊資產管理的自動化，與終端資訊設備在防毒軟體、惡意程式掃描軟體及資料防洩密軟體等資安軟體之安裝部署率，確保資訊端點設備皆能符合金融業內部資安相關規範，提升金融業終端資訊設備在資安威脅的防護能力。