【网络】OSI七层网络模型

OSI七层模型中,每一层的数据包都是谁生成和解包的?

HTTP

TCP

wireshark 抓包 实例分析TCP三次握手过程

实战!我用“大白鲨”让你看见 TCP

wireshark 抓包 实例分析TCP三次握手过程

TCP 半连接队列和全连接队列满了会发生什么?又该如何应对?

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浅谈CLOSE_WAIT

浅谈CLOSE_WAIT

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IP

IPv4

自己电脑上的 TCP/IP pdf

IPv6

IPv6原理、应用与实践
疑问 链路本地地址 唯一本地地址

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Ra(router advertisement) 组播报文
租户网关loop口定时发送,同VPC下所有虚机都可以收到icmp_type=134

Rs(router solicitation) 路由请求报文
虚机发出的rs请求报文默认全部送到租户网关,源地址是虚机的linklocal地址fe80::f816:3eff:fe38:d51 icmp_type=133

Ra(router advertisement) 路由通告报文 单播
租户网关loop口的ra应答报文,目的ip为虚机fe80::f816:3eff:fe38:d51地址

Ns(neighbor solicitation) 邻居请求报文 组播报文
目的ip为组播ip,不唯一,所以流表根据报文中的nd_target(唯一,即需要请求的对端ip)指导转发

Na(neighbor advertisement) 邻居通告报文(单播报文)icmp_type=136

数据链路层

物理层

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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