一、Windows Me家庭网络共享INTERNET（论文文献综述）
郭永安[1]（2018）在《面向复杂业务的网络虚拟化关键技术研究》文中研究说明近年来,随着物联网和人工智能等快速发展,具有多样化、差异化等新特征的复杂网络应用和业务需求不断涌现,而现有网络的能力和效率难以满足上述新需求。如何解决能力和效率受限的各种体系的网络与复杂多样的业务需求之间的矛盾,是目前通信网络领域的关键科学问题之一。近年来网络虚拟化成为解决上述科学问题的有效途径和方法,受到了学术界和产业界的普遍关注。网络虚拟化按照应用和业务需求,利用各种制式的物理网络（又称为底层网络SN:Substrate Network）创建虚拟网络（VN:Virtual Network）,虚拟网络可以运行各种制式的网络协议。网络虚拟化在不改变底层网络架构的情况下可实现灵活多样化的网络业务;同时通过共享多个底层网络极大地提高了网络资源利用率。网络虚拟化已成为构建未来网络的关键技术途径之一。在网络虚拟化中,多个虚拟网络共享底层网络的节点和链路等资源,而每个虚拟网络具有特定的计算、存储和带宽等资源要求,因此在满足不同虚拟网络资源要求的前提下,如何将虚拟网络映射到底层网络中从而实现底层网络资源利用率的最优化,成为网络虚拟化获得成功应用的关键问题之一。把虚拟网络请求映射到底层网络称为虚拟网络映射（VNE:Virtual Network Embedding）。VNE决定了底层物理网络的资源利用率,具有重要的现实意义。VNE求解非常复杂,已有研究表明VNE为NP难问题,无法在多项式时间内求解。因此,VNE是面向复杂业务的网络虚拟化关键技术和研究热点。论文对虚拟网络映射算法进行了深入研究,提出了基于节点重要度的虚拟网络映射算法、基于线性规划方法的虚拟网络映射算法、基于候选节点路径辅助的虚拟网络映射算法等新方法,所提出的新算法与VNE领域的代表性算法相比,性能有较大幅度提高。具体内容包括:1、针对只考虑了网络的单个拓扑属性和局部节点的资源的映射算法,提出了基于节点重要度排序的虚拟网络映射算法。该算法是一种新型的协同两步（节点-链路）映射算法。已有算法只考虑链路的带宽资源,本文所提出的算法同时考虑节点的重要度和链路的传输时延属性。本文算法在映射之前采用迭代的方法计算出每个物理节点的节点重要度因子,并考虑每个节点的资源属性和拓扑属性,有效地提高了节点映射效率。此外在节点重要度定义中考虑了链路传输时延属性,这进一步提高了节点映射效率。该算法基于迭代的方法精确求得每个节点的重要度因子并进行排序,然后采用贪婪算法和最短路径算法分别完成节点映射和链路映射,约束条件包括节点的位置需求、节点能力、链路容量和链路传播时延。分析和仿真结果表明新算法在保证接收率和收益成本比的情况下,能够有效降低网络链路的平均时延。2、针对启发式算法只能求出局部可行虚拟网络映射方案的缺点,提出了基于线性规划方法的虚拟网络映射算法。与一般启发式算法不同,该算法采用整数线性规划方法来解决VNE问题。通过考虑链路时延属性和节点的位置需求,构建了基于链路对路径和基于整数线性规划的数学模型,设置合理的目标函数和约束条件,并提前给定合理的收敛精度和阈值,最终实现最优或局部最优的虚拟网络映射。与已有的同类优化算法相比,该算法不仅考虑最小化物理资源的使用和负载均衡,还同时考虑保证接收率的情况下尽可能地降低网络的链路平均时延。分析和仿真结果表明,所提出的基于整数线性规划方法的虚拟网络映射算法对于中小规模网络来说,接收率和收益成本比等性能指标优于两步映射算法。3、针对直接使用线性规划模型而导致映射算法极高的计算复杂度问题,提出了基于候选节点路径辅助的虚拟网络映射算法。该算法首先构建候选底层节点集和候选底层链路集,然后进行整数线性规划映射。同时,算法考虑了节点能力约束、节点位置约束、链路带宽约束和链接传播延迟约束等四种不同类型的节点和链路约束。该算法实现了对任何虚拟网络请求的最优映射。算法中构建了比全集小得多的候选底层节点和路径子集,因此有效降低了虚拟网络映射算法的计算复杂度。分析和仿真结果表明,该算法主要性能指标优于典型的启发式算法。
乔纳森·齐特林,胡凌[2]（2019）在《创生性的互联网》文中提出一、导言从1969年诞生的那一刻起,①互联网就被设计成以两种身份运行:它既是一种建立合乎逻辑的网络的方式,又是一种包含既有不同种类网络而又能使它们独立运行的方式。也即,它既是一整套建筑物,又是将这些建筑物黏合在一起的胶质。②互联网还被建造为只要得到恰当连接（interface）,就可以向任何设备开放—这几乎没有技术含量,任何电脑或其他信息处理器都可以成为新
杨华,董华敏[3]（2018）在《网络共享设置的变迁》文中研究表明Windows系统每一次更新,都在进行更人性化的设计,让用户有更好的体验感,在网络共享设置方面也是更科学、更安全。本文就以Windows XP、Windows 7、Windows 10对网络共享设置的变迁及互访进行探讨。
宋涛[4]（2018）在《数据中心的网络调度与应用研究》文中研究指明云计算时代的来临使得传统资源专用模式的数据中心演变成新型资源共享模式的数据中心。一方面,数据中心网络结构从传统的层次化树状结构演变成了新型的扁平化对称结构,网络流量从“南北”流量为主演变成“东西”流量为主。因此,传统的数据中心网络调度机制已经不适应云计算数据中心的网络结构和流量模式。另一方面,资源共享模式的出现使得原有的数据中心应用已经不适用于云计算数据中心,新型的云计算数据中心应用开始大量涌现。本文将主要聚焦于云计算数据中心的网络调度和新型应用研究两大主线,完成了以下三个方面的研究:1.数据中心网络流族调度当前的数据中心网络调度研究常常以流为粒度进行调度,但是这种调度方式在对当前数据中心中大量出现的并行计算框架产生的数据流进行调度时表现并不理想,因为它忽视了这些并行的数据流之间存在的语义相关性,最终的调度结果并不能满足它们期望实现的效果。以流族为粒度的调度方法研究正是着眼于解决这类问题。本文设计了一个集中式的实时动态流族调度系统Seagull++,它着眼于减小平均流族完成时间和提升满足Deadline流族数目两个流族调度主要目标,通过实现流族信息获取模块和网络瓶颈探测模块,结合启发式调度算法,很好的实现了流族的实时动态调度,达到了期望的性能。小规模的真实测试平台实验和大规模仿真实验均证明了Seagull++系统在降低平均流族完成时间和提升满足Deadline流族数目上取得了良好的效果。2.数据中心应用——多租户远程虚拟系统计算机技术的迅猛发展,使得大众对计算资源的需求不断增加,人们通过不断升级个人计算设备以满足这种需求,随之带来了高昂的成本开销和硬件资源的浪费。虚拟化技术的诞生和云计算的发展与成熟为这一问题的解决带来一种行之有效的解决思路:通过远程连接到云计算数据中心中虚拟资源的方式,实现现有个人计算设备共享和复用数据中心中的硬件资源。但是,现实中个人计算设备多种多样（包括个人电脑,智能手机,可穿戴设备等等）,如果为每一类设备都设计和实现一种专有的远程虚拟系统则会带来标准混乱,兼容性差,难于维护等各种问题。本文着力于搭建一种通用的多租户远程虚拟系统,它在云计算数据中心与个人计算设备之间架起必要的桥梁。该系统的主要贡献包括:一方面,这是一种通用的系统框架,通过模块化的资源适配,即可实现特定的虚拟系统。通过远程虚拟系统,个人计算设备只需要安装简单的应用程序,便可以直接使用远程数据中心的计算资源,达到降低个人计算设备性能要求,保护了个人敏感数据安全,易于集中管理与部署等目的。另一方面,系统设计了一种基于改进蚁群算法的虚拟计算单元的放置算法来满足多租户同时使用的需求,可以充分利用数据中心的硬件资源,避免浪费。为了验证系统的通用性,本文还分别针对两种不同类型的个人计算设备,即个人电脑和智能手机,构建了实例应用展示。在这两种不同类型设备使用的场景下,进行了大量的基准性能测试与用户体验测试。测试结果表明,本文提出的通用多租户远程虚拟系统,一方面,可以充分发挥数据中心的计算能力,避免硬件资源浪费,并且具有良好的可扩展性;另一方面,完全适用于低配置的客户端计算设备,也为终端用户带了良好的用户体验,比如高质量低延迟的视频显示,较低的电池消耗等等。3.数据中心应用——异构分布式深度神经网络基于深度神经网络的智能应用通常是部署于数据中心中高性能服务器上,相关研究主要关注如何提升深度神经网络性能。由于数据中心的高性能服务器通常以集群的方式存在,因此分布式的深度神经网络也成为了提升深度神经网络的重要方法之一。但是,这类分布式深度神经网络只是限于数据中心内部的同构服务器上采用,忽视了深度神经网络的数据来源采集者——搭载各类数据传感器的终端结点。这种忽视造成了一种研究方向的盲点,层次化的异构型分布式深度神经网络少有人研究。针对此研究盲点,本文提出了一种新型的层次化异构分布式深度神经网络框架HDDNN。它是一种以数据中心为核心,结合人工智能,云计算,物联网,普适计算概念于一体的新型智能应用。HDDNN框架通过将云结点,边缘结点和终端结点连接起来形成层次化的架构,并结合每类结点的特性和能力,最终设计和实现了分布式计算结点异构,分布式神经网络异构,分布式系统任务异构的新型数据中心应用。大量的实验论证了HDDNN框架具有更短的响应时间,高的准确性,更好的硬件利用率,高扩展性,使能隐私保护,使能容错性等特性。
吴一鹏,孙旭飞,张斌[5]（2017）在《基于家庭云存储的设计与实现》文中研究表明为了便于家庭用户存储个人隐私数据,提出了一种基于ARM9微处理器S3C2440和嵌入式Linux操作系统构建家庭云存储的设计方案。所提出的方法可以很好地提高Linux内核和Samba服务器的移植性,同时可以解决Linux与Windows异构平台之间的文件共享。在Flask框架模型的基础上,深入研究开发Web程序,抛弃了现有复杂的Web服务器框架,自主搭建了一个在嵌入式ARM9上的Web服务器,它能即时响应家庭用户通过HTTP发送的请求,通过设计合理的路由响应来实现用户的上传、下载、删除等响应操作,且占用资源少,运行效率高,安全性好,功耗低,成本低。
山德鲁[6]（2014）在《学用Windows防火墙,做好安全防护》文中进行了进一步梳理自从Vista开始,Windows的防火墙功能已经是越加完善了,系统防火墙已经成为系统的一个不可或缺的部分,不再像XP那样防护功能简单、配置单一,所以无论是安装哪个第三方防火墙,Windows 7自带的系统防火墙都不应该被关闭掉,反而应该学着使用和熟悉它,对我们的系统信息保护将会大有裨益。★防火墙的开启与关闭默认情况下,Win 7系统已经开启了防火墙功能。如果对这一点你不确定,可以在"控制面板"中依次选择"系统和安全→Windows防火墙",进入"Windows防火墙"窗口,选择左侧的"启用或关闭Windows防火墙",然后在右侧查看。这里有两种网络类型:专用网络和公用网络,每种网络类型下都有"启用Windows防火墙"和"关闭Windows防火墙"两个选项,我们可以查看一下目前正在使用的网络类型
白万清,白方域[7]（2013）在《对等网视窗桌面系统共享目录的设置与应用》文中指出本文就常见视窗桌面操作系统Windows XP、Win7、Win8共享目录设置与网上邻居使用进行应用层面的介绍,旨在总结实现共享文档的方法与步骤以及注意事项,使系统目录共享这一功能成为易用、好用的数据快捷传输工具。
邵宗敏[8]（2012）在《本本共享DIY:三步让“无线共享”变成“共享无限”》文中认为本文通过对目前最普及的WinXP共享ADSL为实例,教会你如何在不增加投入的情况下,如何实现无线共享。并在此基础上进行了共享原理分析,让你能针对不同的接入方式随心所欲地驾驭不同的操作系统,真正的做到"共享无限"。
张明宇[9]（2010）在《解析家庭网络共享》文中认为家庭网络共享是现代家庭网络组建的重要部分,本文重点论述一下家庭网络共享的方式及配置方法。
刘晖[10]（2009）在《Windows 7盛宴》文中研究说明作为微软最新一代操作系统,Windows7从测试版发布之初就吸引了众多消费者的注意力。无论是在运行效率还是在易用性方面,Windows7较以往的Vista都做出了很大的改进。在本期的专题中,我们将为您详细介绍Windows7的众多特性,并且结合测试来为您解释Windows7在软硬件兼容性以及运行效率方面的改进。
二、Windows Me家庭网络共享INTERNET（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、Windows Me家庭网络共享INTERNET（论文提纲范文）
（1）面向复杂业务的网络虚拟化关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 专用术语注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究内容 |
| 1.2.1 课题研究来源 |
| 1.2.2 研究内容 |
| 1.2.3 论文的组织结构 |
| 第二章 网络虚拟化及虚拟网络映射算法 |
| 2.1 网络虚拟化概述 |
| 2.1.1 网络虚拟化的业务角色 |
| 2.1.2 虚拟网络资源管理模型 |
| 2.1.3 网络虚拟化的特点 |
| 2.1.4 网络虚拟化与SDN/NFV |
| 2.1.5 网络虚拟化的关键研究问题 |
| 2.2 虚拟网络映射问题 |
| 2.2.1 虚拟网络映射问题建模 |
| 2.2.2 虚拟网络映射性能评价标准 |
| 2.2.3 虚拟网络映射算法研究现状 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于节点重要度排序的虚拟网络映射算法与分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 算法思想 |
| 3.3 优化模型及其算法实现 |
| 3.3.1 NR-VNE算法 |
| 3.3.2 映射过程描述 |
| 3.4 仿真与性能分析 |
| 3.4.1 仿真环境与参数设置 |
| 3.4.2 对比算法及性能指标 |
| 3.4.3 仿真结果与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于线性规划方法的虚拟网络映射算法与分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 算法思想 |
| 4.3 优化模型及其算法实现 |
| 4.3.1 变量及相关参数的定义 |
| 4.3.2 目标函数 |
| 4.3.3 约束条件 |
| 4.4 仿真与性能分析 |
| 4.4.1 实验环境与参数设置 |
| 4.4.2 实验结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于候选节点路径辅助的虚拟网络映射算法与分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 算法思想 |
| 5.2.1 网络资源的测量 |
| 5.2.2 映射过程描述 |
| 5.3 优化模型及其算法实现 |
| 5.3.1 候选子集构造 |
| 5.3.2 约束条件 |
| 5.3.3 目标函数 |
| 5.3.4 VNE-CNPA算法流程图 |
| 5.4 仿真与性能分析 |
| 5.4.1 仿真环境和参数设置 |
| 5.4.2 对比算法与性能指标 |
| 5.4.3 第一部分实验结果与分析 |
| 5.4.4 第二部分实验结果与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文工作总结 |
| 6.2 下一步工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读博士学位期间撰写的论文 |
| 附录2 攻读博士学位期间申请的专利 |
| 附录3 攻读博士学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
（3）网络共享设置的变迁（论文提纲范文）
| 网络位置配置 |
| 1.Windows XP |
| 2.Windows 7 |
| 3.Windows 10 |
| 文件共享设置 |
| 共享方式设置 |
| 1.网络访问模式 |
| 2.来宾账户状态 |
| 3.拒绝访问账户 |
（4）数据中心的网络调度与应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 云计算和数据中心 |
| 1.2 数据中心的网络调度 |
| 1.3 数据中心的应用研究——远程虚拟系统 |
| 1.3.1 远程虚拟桌面系统 |
| 1.3.2 远程虚拟智能手机系统 |
| 1.4 数据中心的应用研究——分布式深度神经网络框架 |
| 1.5 本文的主要贡献 |
| 1.6 本文的组织结构 |
| 第二章 数据中心的网络流族调度 |
| 2.1 引论 |
| 2.2 相关背景研究 |
| 2.2.1 虚拟巨型交换机 |
| 2.2.2 流族的饿死 |
| 2.2.3 流族通信方式分类 |
| 2.2.4 经典流族调度算法 |
| 2.3 问题描述和分析 |
| 2.3.1 示例一:发送端瓶颈 |
| 2.3.2 示例二:接收端瓶颈 |
| 2.3.3 流族大小分布 |
| 2.4 系统设计和实现 |
| 2.4.1 系统架构 |
| 2.4.2 流族API |
| 2.4.3 流族信息获取模块 |
| 2.4.4 分布式网络瓶颈检测模块 |
| 2.5 流族调度算法 |
| 2.5.1 期望特性 |
| 2.5.2 算法描述 |
| 2.5.3 期望特性实现 |
| 2.6 实验评测及分析 |
| 2.6.1 真实实验 |
| 2.6.2 仿真实验 |
| 2.7 本章小结 |
| 2.7.1 延伸工作 |
| 第三章 数据中心应用——多租户远程虚拟系统 |
| 3.1 引论 |
| 3.2 相关背景介绍 |
| 3.2.1 虚拟化 |
| 3.2.2 虚拟机 |
| 3.2.3 虚拟机的放置 |
| 3.3 主要贡献 |
| 3.3.1 通用多租户远程虚拟系统设计 |
| 3.3.2 基于蚁群算法的虚拟计算单元放置 |
| 3.4 应用实例一:多租户远程桌面虚拟系统 |
| 3.4.1 应用动机 |
| 3.4.2 实现细节 |
| 3.4.3 实验评估 |
| 3.5 应用实例二:多租户远程虚拟智能手机平台 |
| 3.5.1 应用动机 |
| 3.5.2 系统框架 |
| 3.5.3 实现细节 |
| 3.5.4 实验评估 |
| 3.6 本章小结 |
| 3.6.1 延伸工作 |
| 第四章 数据中心应用——异构分布式深度神经网络 |
| 4.1 引论 |
| 4.2 相关背景介绍 |
| 4.2.1 人工智能和深度神经网络 |
| 4.2.2 物联网 |
| 4.2.3 普适计算和分布式系统 |
| 4.3 异构分布式深度神经网络框架设计 |
| 4.3.1 分布式计算结点异构 |
| 4.3.2 神经网络异构 |
| 4.3.3 系统任务异构 |
| 4.3.4 任务分配和可扩展性 |
| 4.3.5 隐私保护 |
| 4.3.6 容错性 |
| 4.4 评测系统设计 |
| 4.4.1 评测系统框架 |
| 4.4.2 评测系统里的神经网络 |
| 4.4.3 评测数据集 |
| 4.4.4 评测通信开销 |
| 4.5 实验结果和分析 |
| 4.5.1 分布式计算结点异构的影响 |
| 4.5.2 神经网络异构的影响 |
| 4.5.3 系统任务异构的影响 |
| 4.5.4 任务分配和可扩展性的评测 |
| 4.5.5 隐私保护的额外开销 |
| 4.5.6 容错性测试 |
| 4.6 本章小结 |
| 4.6.1 延伸工作 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 攻读学位期间参与的项目 |
| 攻读学位期间申请的专利 |
（5）基于家庭云存储的设计与实现（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 系统结构 |
| 2 系统硬件平台 |
| 3 系统软件设计 |
| 3.1 操作系统 |
| 3.1.1 内核移植 |
| 3.1.2 YAFFS2文件系统 |
| 3.2 CIFS协议与Samba |
| 3.3 Web客户端应用程序 |
| 4 测试结果 |
| 5 结论 |
（6）学用Windows防火墙,做好安全防护（论文提纲范文）
| ★防火墙的开启与关闭 |
| ★防火墙两大网络类型介绍 |
| ★关于公用和专用网络类型的更改 |
| ★高级安全Windows防火墙属性设置 |
| 1.域配置文件 |
| 2.专用配置文件 |
| 3.公用配置文件 |
| 4.IPSec设置 |
| (1)专用配置文件 |
| (2) IPSec设置 |
| A.IPSec默认值 |
| B.IPSec免除 |
| C.IPSec隧道授权 |
（7）对等网视窗桌面系统共享目录的设置与应用（论文提纲范文）
| 1 Windows XP及先期版本共享目录的建立与设置 |
| 2 Win7、Win 8下共享目录的建立与实现 |
| 3 网络用户顺利访问Win7、Win 8共享目录的实现 |
| 4 Win7、Win8对等网络共享目录的实现 |
| 5 结束语 |
（8）本本共享DIY:三步让“无线共享”变成“共享无限”（论文提纲范文）
| 一、无线共享DIY:三步打造无线共享ADSL |
| 二、题外话:共享上网的原理分析 |
| 三、延伸无限:组建共享网络随心所欲 |
（9）解析家庭网络共享（论文提纲范文）
| 1 家庭网络共享的方式 |
| 2 家庭网络拓扑结构 |
| 3 家庭网络共享的实现 |
| 3.1 软件共享上网 |
| 3.1.1 ICS方式 |
| 3.1.2 NAT |
| 3.1.3 第三方软件的代理 |
| 3.2 硬件共享上网 |
| 3.2.1 路由功能的ADSL MODEM |
| 3.2.2 宽带路由器 |
| 3.2.3 宽带路由器的配置过程 |
| 4 总结 |
四、Windows Me家庭网络共享INTERNET（论文参考文献）
- [1]面向复杂业务的网络虚拟化关键技术研究[D]. 郭永安. 南京邮电大学, 2018
- [2]创生性的互联网[J]. 乔纳森·齐特林,胡凌. 中财法律评论, 2019(00)
- [3]网络共享设置的变迁[J]. 杨华,董华敏. 网络安全和信息化, 2018(06)
- [4]数据中心的网络调度与应用研究[D]. 宋涛. 上海交通大学, 2018(01)
- [5]基于家庭云存储的设计与实现[J]. 吴一鹏,孙旭飞,张斌. 微型机与应用, 2017(20)
- [6]学用Windows防火墙,做好安全防护[J]. 山德鲁. 电脑知识与技术(经验技巧), 2014(08)
- [7]对等网视窗桌面系统共享目录的设置与应用[J]. 白万清,白方域. 铁路计算机应用, 2013(11)
- [8]本本共享DIY:三步让“无线共享”变成“共享无限”[J]. 邵宗敏. 网友世界, 2012(05)
- [9]解析家庭网络共享[J]. 张明宇. 科技信息, 2010(29)
- [10]Windows 7盛宴[J]. 刘晖. 个人电脑, 2009(10)