计算机网络学习笔记(一)概述

概述

网络:网络(Network)由若干结点(Node)和连接这些结点的链路(Link)组成。
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互连网(互联网):多个网络通过路由器互连起来,这样就构成了一个覆盖范围更大的网络,即互连网(互联网)。因此,互联网又称为“网络的网络(Network of Networks)”。

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ISP

因特网服务提供者ISP(Internet Service Provider)
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       ISP可以从因特网管理机构申请到成块的IP地址,同时拥有通信线路以及路由器等联网设备。任何机构和个人只需缴纳费用,就可从ISP的得到所需要的IP地址。

       因为因特网上的主机都必须有IP地址才能进行通信,这样就可以通过该ISP接入到因特网

       中国的三大ISP:中国电信,中国联通和中国移动
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主机之间的通信方式

  • 客户-服务器(C/S):客户是服务的请求方,服务器是服务的提供方。
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  • 对等(P2P):不区分客户和服务器。
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交换方式

电路交换

传统两两相连的方式,当电话数量很多时,电话线也很多,就很不方便
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所以要使得每一部电话能够很方便地和另一部电话进行通信,就应该使用一个中间设备将这些电话连接起来,这个中间设备就是电话交换机
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分组交换

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通常我们把表示该消息的整块数据成为一个报文。
在发送报文之前,先把较长的报文划分成一个个更小的等长数据段,在每一个数据段前面。加上一些由必要的控制信息组成的首部后,就构成一个分组,也可简称为“包”,相应地,首部也可称为“包头”。
首部包含了分组的目的地址
分组从源主机到目的主机,可走不同的路径。

报文交换

报文交换中的交换结点也采用存储转发方式,但报文交换对报文的大小没有限制,这就要求交换结点需要较大的缓存空间。报文交换主要用于早期的电报通信网,现在较少使用,通常被较先进的分组交换方式所取代。

计算机网络体系结构

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五层协议

  • 应用层 :为特定应用程序提供数据传输服务,例如 HTTP、DNS 等协议。数据单位为报文。

  • 传输层 :为进程提供通用数据传输服务。由于应用层协议很多,定义通用的传输层协议就可以支持不断增多的应用层协议。运输层包括两种协议:传输控制协议 TCP,提供面向连接、可靠的数据传输服务,数据单位为报文段;用户数据报协议 UDP,提供无连接、尽最大努力的数据传输服务,数据单位为用户数据报。TCP 主要提供完整性服务,UDP 主要提供及时性服务。

  • 网络层 :为主机提供数据传输服务。而传输层协议是为主机中的进程提供数据传输服务。网络层把传输层传递下来的报文段或者用户数据报封装成分组。

  • 数据链路层 :网络层针对的还是主机之间的数据传输服务,而主机之间可以有很多链路,链路层协议就是为同一链路的主机提供数据传输服务。数据链路层把网络层传下来的分组封装成帧。

  • 物理层 :考虑的是怎样在传输媒体上传输数据比特流,而不是指具体的传输媒体。物理层的作用是尽可能屏蔽传输媒体和通信手段的差异,使数据链路层感觉不到这些差异。

OSI七层协议

其中表示层和会话层用途如下:

  • 表示层 :数据压缩、加密以及数据描述,这使得应用程序不必关心在各台主机中数据内部格式不同的问题。

  • 会话层 :建立及管理会话。

五层协议没有表示层和会话层,而是将这些功能留给应用程序开发者处理。

TCP/IP

它只有四层,相当于五层协议中数据链路层和物理层合并为网络接口层。

TCP/IP 体系结构不严格遵循 OSI 分层概念,应用层可能会直接使用 IP 层或者网络接口层。
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总结

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通信过程

在向下的过程中,需要添加下层协议所需要的首部或者尾部,而在向上的过程中不断拆开首部和尾部。
路由器只有下面三层协议,因为路由器位于网络核心中,不需要为进程或者应用程序提供服务,因此也就不需要传输层和应用层。

数据集介绍:垃圾分类检测数据集 、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测与废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率和环保水平。 学术研究与教育: 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,用于教学、实验和论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集和测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
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