【杂】在浏览器输入网址后......

本文详细阐述了从输入网址到获取网页内容的全过程,包括DNS解析机制、浏览器缓存利用、ISP作用、根域名服务器功能及HTTP请求与响应的工作原理。
  1. 查找浏览器缓存(浏览器会保存一段时间内之前访问过的一些网址的DNS信息,不同浏览器保存的时长不等)。
  2. 如果没有找到对应 IP,浏览器会调用系统缓存来继续查找这个网址对应的DNS信息。
  3. 如果还是没有找到对应的IP,那么接着会发送一个请求到路由器上,然后路由器在自己的路由器缓存上查找记录(路由器一般也存有DNS信息)。
  4. 如果还是没有,这个请求会被发送到 ISP(Internet Service Provider,互联网服务提供商),ISP 也会有对应的 ISP DNS 服务器。
  5. 如果还是没有,你的 ISP 的 DNS 服务器会将请求发向根域名服务器进行搜索。

根域名服务器是面向全球的顶级 DNS 服务器,共有 13 台逻辑上的服务器,从A到M命名,真正的实体服务器则有几百万台,分布于全球各大洲。所以这些服务器有真正的完整的 DNS 数据库。

  1. 如果到了这里还是找不到域名对应的信息,那么结论只能是这个域名不存在,它没有在网上注册过,或已被回收。

  2. 服务器终于得到 IP 后,浏览器接着给这个 IP 的服务器发送了一个 HTTP 请求,方式为 get。

这个 get 请求包含了主机(host)、用户代理(User-Agent),用户代理就是自己的浏览器,它是你的代理人,Connection(连接属性)中的 keep-alive 表示浏览器告诉对方服务器在传输完现在请求的内容后不要断开连接,不断开的话下次继续连接速度就很快了。

  1. 服务器(Web服务器)接收到浏览器的请求以后,它会解析这个请求(读请求头),然后生成一个响应头和具体响应内容。
  2. 服务器回传一个响应头和一个响应,响应头告诉了浏览器一些必要的信息,例如重要的 status code(404, 500, 200…),响应就是具体的页面编码。总之浏览器依照响应头为“说明书”,解析响应内容并在页面上显示出来。
  3. 如果是一个动态页面,浏览器还要继续向服务器发送请求,请求主页内包含的资源。
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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