1227 Status-Line,Header

本文介绍了SIP协议的基本组成,包括状态行、头字段等关键部分,并通过实例展示了如何使用这些元素构建SIP消息。

 

Status-Line  =  SIP-Version SP Status-Code SP Reason-Phrase CRLF

例如:        SIP/2.0       200          OK

 

header  =  "header-name" HCOLON header-value *(COMMA header-value)

例如:

From: Alice <sip:alice@atlanta.com>;tag=1928301774

CSeq: 314159 INVITE

 

Header fields can be extended over multiple lines by preceding each

   extra line with at least one SP or horizontal tab (HT).  The line

   break and the whitespace at the beginning of the next line are

   treated as a single SP character.  Thus, the following are

   equivalent:

      Subject: I know you're there, pick up the phone and talk to me!

      Subject: I know you're there,

               pick up the phone

               and talk to me!

   The following groups of header field rows are valid and equivalent:

 

      Route: <sip:alice@atlanta.com>

      Subject: Lunch

      Route: <sip:bob@biloxi.com>

      Route: <sip:carol@chicago.com>

 

      Route: <sip:alice@atlanta.com>, <sip:bob@biloxi.com>

      Route: <sip:carol@chicago.com>

      Subject: Lunch

 

      Subject: Lunch

      Route: <sip:alice@atlanta.com>, <sip:bob@biloxi.com>,

             <sip:carol@chicago.com>

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,是为了梳理总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),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)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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