图解http:第二章

http协议:应用于客服端和服务器之间的通信。
http协议的应用类型:

get:告诉服务器要获取资源。

在这里插入图片描述

POST:传输实体主体 。

在这里插入图片描述

PUT:传输文件 PUT 方法用来传输文件。就像 FTP 协议的文件上传一样,要求在请 求报文的主体中包含文件内容,然后保存到请求 URI 指定的位置。

HEAD:

获得报文首部 HEAD 方法和 GET 方法一样,只是不返回报文主体部分。用于确认 URI 的有效性及资源更新的日期时间等。

DELETE: 删除文件

DELETE 方法用来删除文件, 是与 PUT 相反的方法。 DELETE 方法按
请求 URI 删除指定的资源。

OPTIONS: 询问支持的方法

OPTIONS 方法用来查询针对请求 URI 指定的资源支持的方法。

TRACE: 追踪路径

TRACE 方法是让 Web 服务器端将之前的请求通信环回给客户端的方
法。
发送请求时, 在 Max-Forwards 首部字段中填入数值, 每经过一个服
务器端就将该数字减 1, 当数值刚好减到 0 时, 就停止继续传输, 最
后接收到请求的服务器端则返回状态码 200 OK 的响应。

CONNECT: 要求用隧道协议连接代理

CONNECT 方法要求在与代理服务器通信时建立隧道, 实现用隧道协
议进行 TCP 通信。 主要使用 SSL(Secure Sockets Layer, 安全套接
层) 和 TLS(Transport Layer Security, 传输层安全) 协议把通信内容
加 密后经网络隧道传输。

总结:
在这里插入图片描述

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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