网络基础-------------数据链路层

本文介绍了数据链路层的基本概念,包括主要作用、帧作为基本数据单元、以太网协议的应用,以及网桥和交换机作为服务于该层的设备。此外,还详细探讨了点对点信道和广播信道的特点,以及PPP协议的功能。

对于数据链路层,首先我要了解的是以下四点:
1)数据链路层的主要的作用是为网络层提供可靠的数据传输服务;
2)其基本数据单元为帧(Frame);
3)该层的主要协议是以太网协议;
4)服务与数据链路层的两个设备是:网桥和交换机;

数据链路层的信道主要有以下两种类型

1)点对点信道:这种信道使用一对一的点对点通信
链路:就是从一个结点到相邻结点的一段物理线路,而中间没有任何其他的交换节点。可见链路只是一条路径的组成部分。
数据链路:在一条线路上传送数据,除了必须有一条物理线路,还必须有一些必要的通信协议来控制这些数据的传输。想把这些协议的硬件和软件加在适配器上,就是使用网络适配器。
点对点信道的数据链路层的主要步骤如下:‘
这里写图片描述
1)结合点A的数据链路层把网络层交下来的IP数据报添加首部和尾部封装成帧。
2)结合点A把封装好的帧发送给结合点B的数据链路层。
3)若结合点B的数据链路层收到的帧无差错,刚从收到的帧中提取出IP数据报上交给上面的网络,否则丢弃这个帧。

ppp协议

PPP(Point-to-Point Protocol点到点协议)是为在同等单元之间传输数据包这样的简单链路设计的链路层协议。这种链路提供全双工操作,并按照顺序传递数据包。
PPP协议支持的是以下功能

  • IP地址的动态分配和管理
  • 同步或异步的物理层通信
  • 链路的配置、质量检测和纠错
  • 多种配置参数选项的协商

PPP是目前使用最广泛的数据链路层协议,不管是低速的拨号连接还是高速的光纤链路,都适用PPP协议。因特网用户通常都要连接到某个ISP才能接入到因特网。PPP协议就是用户计算机和ISP进行通信时所使用的数据链路层协议。

2)广播信道:这种信道使用一对一多的广播通信方式因此过程比较复杂,广播信道上连接的主机很多,因此必须使用专用的共享信道协议来协调这些主机的数据发送。

设计数据链路层的原因

设计数据链路层的原因就在于,在原始的、有差错的物理传输线路基础上,采取差错检测、差错控制与流量控制等方法,,将有差错的物理线路改进成逻辑上无差错的数据链路,向网络层提供高服务的质量。
从网络参考模型的角度看,物理层之上的各层都有改善数据传输质量的责任,数据链路层是最重要的一层。
数据链路层最基本的功能是向该层用户提供透明的和可靠的数据传送基本服务。透明性指的是该层上传输的数据内容、格式及编码没有限制,也没有必要解释信息结构的意义;可靠的传输使用户免去对丢失信息、干扰信息及顺序不正确等的担心。

数据链路层协议都会解决三个基本的问题,封装成帧、透明传输、差错控制
一、封装成帧
封装成帧:就是网络层的IP数据报传送过来的数据的前后分别添加了首部和尾部,这样就构成了一个帧,接收端在收到物理层上交的比特流之后,就能根据首部和尾部的标记,从收到的比特流中识别帧的开始和结束。
由于数据封装成帧的大小是受对应的数据链路层协议MTU(最大传输单元)限制的,如以太网数据链路层封装网络层IP包的MTU为1500字节(这是指的是帧中的数据部分,也就是来自网络层整个数据分组,最大不能超过1500字节,但不包括帧头和帧尾部分),同时帧还有大小限制,如以太网帧中封装的IP包最小值为46字节,如果封装的IP包小于最小帧要求时,就要用一些特殊的字符进行填充,以满足对应链路中传输最小帧的限制。
这里写图片描述
帧长等于数据部分长度加上帧首部和帧尾部的长度,而首部和尾部的一个重要作用就是进行帧定界(即确定帧的界限)。
二、透明传输
透明传输指的是不管所传数据是什么样的比特组合,都应能够在链路上传送,当所传送数据中的比特组合恰巧与某一个控制信息完全一样,就必须采取适当的措施,使接收方不会将这样的数据误认为是某种控制信息。这样就保证了数据链路层的传输是透明的。
三、差错控制:差错检查及纠正
传输差错:可以分为两类,一类是最基本的比特差错,另一类就是收到的帧并没有出现比特错误,但是却出现了帧丢失、帧重复或帧失序。
比特差错:就是比特在传输过程中可能产生差错,即1可能会变成0,0可能变成1。比特差错是传输差错中的一种。

下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在纺织制造领域中,纱线的品质水平对最终制成品的整体质量具有决定性作用。 鉴于消费者对于产品规格和样式要求的不断变化,纺织制造工艺的执行过程日益呈现为一种更为复杂的操作体系,进而导致对纱线质量进行预测的任务变得更加困难。 在众多预测技术中,传统的预测手段在面对多变量间相互交织的复杂关系时,往往显得力不从心。 因此,智能计算技术在预测纱线质量的应用场景中逐渐占据核心地位,其中人工神经网络凭借其卓越的非线性映射特性以及自适应学习机制,成为了众多预测方法中的一种重要选择。 在智能计算技术的范畴内,粒子群优化算法(PSO)和反向传播神经网络(BP神经网络)是两种被广泛采用的技术方案。 粒子群优化算法是一种基于群体智能理念的优化技术,它通过模拟鸟类的群体觅食行为来寻求最优解,该算法因其操作简便、执行高效以及具备优秀的全局搜索性能,在函数优化、神经网络训练等多个领域得到了普遍应用。 反向传播神经网络则是一种由多层节点构成的前馈神经网络,它通过误差反向传播的机制来实现网络权重和阈值的动态调整,从而达成学习与预测的目标。 在实际操作层面,反向传播神经网络因其架构设计简洁、实现过程便捷,因此被广泛部署于各类预测和分类任务之中。 然而,该方法也存在一些固有的局限性,例如容易陷入局部最优状态、网络收敛过程缓慢等问题。 而粒子群优化算法在参与神经网络优化时,能够显著增强神经网络的全局搜索性能并提升收敛速度,有效规避神经网络陷入局部最优的困境。 将粒子群优化算法与反向传播神经网络相结合形成的PSO-BP神经网络,通过运用粒子群优化算法对反向传播神经网络的权值和阈值进行精细化调整,能够在预测纱线断裂强度方面,显著提升预测结果的...
植物实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:植物实例分割数据集 图片数量: - 训练集:9,600张图片 - 验证集:913张图片 - 测试集:455张图片 总计:10,968张图片 分类类别:59个类别,对应数字标签0至58,涵盖多种植物状态或特征。 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含多边形标注点。 数据格式:图像文件,来源于植物图像数据库,适用于计算机视觉任务。 二、适用场景 • 农业植物监测AI系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别植物特定区域并分类的AI模型,辅助农业专家进行精准监测和分析。 • 智能农业应用研发:集成至农业管理平台,提供实时植物状态识别功能,为作物健康管理和优化种植提供数据支持。 • 学术研究与农业创新:支持植物科学与人工智能交叉领域的研究,助力发表高水平农业AI论文。 • 农业教育与培训:数据集可用于农业院校或培训机构,作为学生学习植物图像分析和实例分割技术的重要资源。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性:标注采用YOLO格式,确保分割区域定位精确;包含59个类别,覆盖多种植物状态,具有高度多样性。 • 数据量丰富:拥有超过10,000张图像,大规模数据支持模型充分学习和泛化。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO、Mask R-CNN等),可直接用于实例分割任务,并可能扩展到目标检测或分类等任务。
室内物体实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:室内物体实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4923张图片 验证集:3926张图片 测试集:985张图片 总计:9834张图片 • 训练集:4923张图片 • 验证集:3926张图片 • 测试集:985张图片 • 总计:9834张图片 • 分类类别: 床 椅子 沙发 灭火器 人 盆栽植物 冰箱 桌子 垃圾桶 电视 • 床 • 椅子 • 沙发 • 灭火器 • 人 • 盆栽植物 • 冰箱 • 桌子 • 垃圾桶 • 电视 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片为常见格式如JPEG或PNG。 二、适用场景 • 实例分割模型开发:适用于训练和评估实例分割AI模型,用于精确识别和分割室内环境中的物体,如家具、电器和人物。 • 智能家居与物联网:可集成到智能家居系统中,实现自动物体检测和场景理解,提升家居自动化水平。 • 机器人导航与交互:支持机器人在室内环境中的物体识别、避障和交互任务,增强机器人智能化应用。 • 学术研究与教育:用于计算机视觉领域实例分割算法的研究与教学,助力AI模型创新与验证。 三、数据集优势 • 类别多样性:涵盖10个常见室内物体类别,包括家具、电器、人物和日常物品,提升模型在多样化场景中的泛化能力。 • 精确标注质量:采用YOLO格式的多边形标注,确保实例分割边界的准确性,适用于精细的物体识别任务。 • 数据规模充足:提供近万张标注图片,满足模型训练、验证和测试的需求,支持稳健的AI开发。 • 任务适配性强:标注格式兼容主流深度学习框架(如YOLO系列),便于快速集成到实例分割项目中,提高开发效率。
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