HTTP的请求个人理解汇总

本文详细介绍了从输入网址到页面完全加载的整个过程,包括DNS解析、HTTP三次握手、资源下载及页面渲染等关键步骤。

(1)浏览器先搜索自身的DNS缓存


(2)操作系统搜索自身的DNS缓存(浏览器没有找到缓存或者缓存已经失效)


(3)读取本地的HOST文件


(4)浏览器发起一个DNS的一个系统调用


宽带运营商服务器查看本身缓存
运营商服务器发起一个迭代DNS解析的请求
运营商服务器把结果返回操作系统内核同时缓存起来
操作系统内核把结果返回浏览器

浏览器就拿到了www.imooc.com的IP地址


(5)浏览器获得域名对应的IP地址后,发起HTTP“三次握手”


(6)TCP/IP链接建立起来后,浏览器就可以向服务器发送HTTP请求了


(7)服务器端接受到了这个请求,根据路径参数,经过后端的一些处理之后,把处理后的结果数据返回给浏览器,比如页面完整的html代码等返回给浏览器


(8)浏览器拿到了完整的html代码后,在解析和渲染这个页面的时候,里面的JS,CSS,图片静态资源,他们同样也是一个个http请求,都要经过上面的主要七个步骤。


(9)浏览器根据拿到的资源对页面进行渲染,最终把一个完整的页面呈现给了
用户。

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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