ASP.NET知识总结(1.网络传输层)

本文介绍了计算机网络中从应用层到物理层的五层模型,详细解释了每一层的功能和作用,包括应用层的HTTP、FTP等协议,传输层的TCP与UDP的区别,网络层的IP寻址方式,链路层的不同协议以及物理层的数据传输。

1.网络传输层

1应用层(HTTPFTPSMTP)报文Message

2传输层(TCPUDP)报文段Segment,为运行在不同主机上的应用程序进程间提供数据 传输服务。通过套接字(Socket)实现。

TCP(传输控制协议)面向连接的、可靠(应用:ftpsmtphttp等都是基于tcp

UDP(用户数据报协议)无连接的、不可靠的(数据报)应用:视频会议、网络电话、 DNS解析。(速度快,能容忍部分数据丢失)

3网络层(IP)数据报datagram,把数据从一台主机移动到另一台主机,主机间通信。IP 协议不可靠,有丢包。

4链路层(以太网、WiFi、点对点)帧Frame,负责将数据报传递给下一个节点。不同的 链路层有特定的链路层协议。一系列路由器、交换机。

5物理层:负责把数据一个bit一个bit的从一个节点移动到下一个节点,该层中的协议 仍然与链路层相关。例如,以太网具有许多物理层协议:双绞铜线的、同轴电缆的、光 纤的。【每一层都只考虑自己不关心其他。】

【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-BiLSTM模型的多变量输入超前多步光伏功率预测方法,并提供了Matlab代码实现。该研究结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力与双向长短期记忆网络(BiLSTM)对时间序列前后依赖关系的捕捉能力,构建了一个高效的深度学习预测模型。模型输入包含多个影响光伏发电的气象与环境变量,能够实现对未来多个时间步长的光伏功率进行精确预测,适用于复杂多变的实际应用场景。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及实验验证过程,展示了该方法相较于传统模型在预测精度和稳定性方面的优势。; 适合人群:具备一定机器学习和深度学习基础,熟悉Matlab编程,从事新能源预测、电力系统分析或相关领域研究的研发人员与高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于光伏电站功率预测系统,提升电网调度的准确性与稳定性;②为可再生能源并网管理、能量存储规划及电力市场交易提供可靠的数据支持;③作为深度学习在时间序列多步预测中的典型案例,用于科研复现与教学参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注数据归一化、CNN特征提取设计、BiLSTM时序建模及多步预测策略的实现细节,同时可尝试引入更多外部变量或优化网络结构以进一步提升预测性能。
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