对于如今的大多数用户来说,局域网中最重要的就是WLAN(无线局域网)了,所以WLAN控制器也就变得至关重要。但是现在办公区通常都没有标准来保证设备的无线连接。
如今的WLAN更关注移动用户、BYOD策略以及CoIT(IT消费化)。这也就意味着局域网要面临一系列挑战,包括可靠性、总体拥有成本以及覆盖范围和容量等。这也就是说,无线局域网已经把重心从无线和电信终端转移到无线网络上了。
管理和策略是关键因素。那么怎样才能实现管理和策略呢?控制!WLAN控制器应该专注于驾驭局域网,并使其为你和你的企业工作。
但在考虑WLAN控制器之前,网络工程师还应该了解无线局域网的一些其它重要元素。WLAN控制器的分布式、软件、虚拟化、云计算和硬件元素等都需要通过无线接入点和以太网供电交换机接入,这些都和有线基础设施部分密切相关。
要知道如何使用WLAN控制器,工程师们还必须掌握网络广播覆盖的“平面”模式。你的无线系统可以根据数据、控制和管理平面和直接应用于你的实施策略的无线资源管理、配置和部署等因素被细分或图解。
使用WLAN控制器之前,要考虑到无线局域网会根据环境变化而面临新的挑战,比如面临BYOD、移动化、CoIT和容量问题等。如今,WLAN对网络工程师来说越来越重要,他们必须深刻了解WLAN,以满足企业无线网络需求。
看完这个视频,你会发现一些了解WLAN控制器和当今的WLAN所需的技巧,这也是完善你的统一管理系统的最好的方式。
好文章,需要你的鼓励
在迪拜Gitex 2025大会上,阿联酋成为全球AI领导者的雄心备受关注。微软正帮助该地区组织从AI实验阶段转向实际应用,通过三重方法提供AI助手、协同AI代理和AI战略顾问。微软已在阿联酋大举投资数据中心,去年培训了10万名政府员工,计划到2027年培训100万学习者。阿联酋任命了全球首位AI部长,各部门都配备了首席AI官。微软与政府机构和企业合作,在公民服务和金融流程等领域实现AI的实际应用,构建全面的AI生态系统。
Google DeepMind团队发布了EmbeddingGemma,这是一个仅有3.08亿参数的轻量级文本理解模型,却能达到7亿参数模型的性能水平。该模型在权威的多语言文本嵌入基准测试中排名第一,支持250多种语言,特别适合移动设备部署。研究团队通过创新的编码器-解码器初始化、三重损失函数训练和模型融合技术,实现了性能与效率的完美平衡,为AI技术普及化开辟了新路径。
苹果与俄亥俄州立大学研究人员发布名为FS-DFM的新模型,采用少步离散流匹配技术,仅需8轮快速优化即可生成完整长文本,效果媲美需要上千步骤的扩散模型。该模型通过三步训练法:处理不同优化预算、使用教师模型指导、调整迭代机制来实现突破。测试显示,参数量仅1.7亿至17亿的FS-DFM变体在困惑度和熵值指标上均优于70-80亿参数的大型扩散模型。
日本奈良先端科学技术大学等机构首次深入研究AI编程工具Claude Code在真实开源项目中的表现。通过分析567个代码贡献,发现83.8%被成功接受,54.9%无需修改直接使用。AI擅长重构、测试和文档工作,但需要人工修正bug处理、代码风格等问题。研究揭示了AI编程工具的实际能力边界和改进方向。