28、计算机网络与互联网全解析

计算机网络与互联网全解析

1. 计算机网络模型

1.1 计算机的分层操作

计算机的操作可分为多个层次,底层是硬件,顶层是应用程序,中间的操作系统负责连接二者。各层相互关联又有一定独立性,比如FireFox浏览器等应用程序可在不同操作系统上运行,而Windows或Linux等不同操作系统也能在不同类型硬件上运行。

1.2 计算机网络的主要模型

计算机网络也采用分层操作,主要有两种模型:OSI(开放系统互连)和TCP/IP(传输控制协议/网际协议)。

1.2.1 OSI模型

OSI模型起源于1984年,基于国际公认的标准集,旨在让各种不同的计算机和网络能够相互交互。当时,大多数特定制造商生产的硬件只能与同一家公司的其他设备配合使用,这是一个重大问题。OSI模型的计算机网络有七层:
| 层次 | 功能 |
| — | — |
| 应用层 | 最接近用户,包含如电子邮件程序等,以对用户有意义的方式使用网络来实现即时目标 |
| 表示层 | 将用户友好型应用程序生成的数据转换为适合在网络上传输的计算机友好型格式,包括数据压缩、加密或不同字符集之间的数据转换 |
| 会话层 | 控制网络上不同设备如何建立临时“对话”(会话)以交换信息 |
| 传输层 | 以高效可靠的方式控制数据在网络中的传输,确保给定消息的所有位都能正确传递 |
| 网络层 | 处理数据如何从一个设备寻址和路由到另一个设备 |
| 数据链路层 | 涉及数据的打包方式以及如何检测和纠正错误 |
| 物理层 | 指网络的基本硬件,包括电缆和连接,以及设备如何连接成特定

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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