八股文打卡day1——计算机网络(1)

本文详细描述了从输入URL到页面展示的完整过程,包括浏览器缓存查找、DNS解析、TCP连接、HTTP请求、响应处理、重定向、页面渲染(包括DOM树构建、CSS解析和渲染树生成)等步骤。

面试题:从输入 URL 到页面展示到底发生了什么?

我的回答:

1.首先在浏览器缓存中寻找该页面资源。如果找到了,就返回页面资源。如果没找到,就进行网络请求。
2.在进行网络请求前,先进行DNS的解析,以获取请求域名的IP地址,如果使用的是https协议的话,还需要建立TLS连接。整个解析过程是:先在浏览器缓存中找,找不到就去本地Host文件找,还找不到就到路由器缓存中找,还找不到就到DNS服务器,然后再到根DNS服务器,逐层向上找。从而对域名进行DNS解析。
3.DNS解析得到服务器IP地址,建立TCP连接。
4.浏览器和服务器建立连接之后,浏览器这边构建请求信息,向服务器发起请求。将浏览器中的cookie信息也加入,构建请求行和请求体,发起请求。
5.服务器进行响应,返回响应信息。如果响应状态码是301和302的话,就进行重定向。如果是字节流类型的话,会将请求提交到下载管理器。返回的是页面的话,就进行下一步的页面渲染。
6.页面渲染。浏览器解析html文件,构建DOM树,对CSS样式进行解析,然后将CSS样式和DOM树进行合并,构建渲染树。最后布局和绘制渲染树,完成页面展示。

回答八股的时间:2023.12.16

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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