考研系列-计算机网络-第五章、传输层

最新推荐文章于 2026-01-02 00:17:23 发布
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#计算机网络 #408 #考研 #知识点总结 #传输层

一、传输层提供的服务

1.重点知识

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考研系列-计算机网络-第四章、网络层
Nelson_hehe的博客
04-21 645
本文总结了计算机考研408计算机网络的第四章、网络层相关考点知识，在每一节后都附上了我当时做王道课后习题的易错题和需要注意的知识点，很有参考借鉴意义！！希望能帮到大家！！
考研系列-计算机网络-第六章、应用层
Nelson_hehe的博客
04-23 601
本文总结了计算机考研408计算机网络的第六章、应用层的相关考点知识，在每一节的最后都附上了我当时做王道课后习题的易错题和需要注意的知识点，很有参考借鉴意义！！希望能帮助到大家！！
考研复习-计算机网络-第五章-传输层
2302_77493813的博客
09-11 946
将数据部分以16bit为一组拆分成多组相加然后按位取反得到校验和一起发送给接收方接收方将分组和接收方分组和校验码相加全1则对其中要注意回卷现象前两次挥手之时断开一个方向的链接断开的是先挥手的方向释放连接是客户端和服务器都可以先释放什么叫做面向字节流的，即TCP不分报文只按字节流封装到TCP报文里，一个TCP报文可能内部的数据有多个报文建立缓冲区然后通过程序的函数调用从指定的缓冲区读取数据到预留好的空间。
2024考研408-计算机网络 第五章-传输层学习笔记
每个人都是独一无二的，把握好自己的节奏，跟着自己的心走。
08-08 2619
目前正在备考24考研，现将24计算机王道的408学习整理的知识点进行汇总整理。博客目录索引(持续更新)复用与分用复用：应用层所有的应用进程都可以通过传输层再传输到网络层。分用：传输层从网络层收到数据后交付指明的应用进程。端口：传输层的SAP，用来标识主机中的应用进程，一个应用进程运行都会有端口号。主要分为：逻辑端口/软件端口，指的是应用进程的端口。对于硬件端口则指的是真实物理世界中主板上的一些接口。端口关系：端口号只有本地意义，在因特网当中不同计算机的相同端口是没有联系的。端口号长度。
考研系列-计算机网络-第二章、物理层
Nelson_hehe的博客
04-18 370
本章主要总结了408计算机网络考研的第二章、物理层的主要知识点，希望大家能够有所收获！
考研复习-计算机网络-第四章-网络层
2302_77493813的博客
09-09 1007
各路由器开始交换信息时目的网络不变距离+1下一跳的路由器修改为给自己发送报文的路由器。
考研系列-计算机网络-第一章、计算机网络体系结构
Nelson_hehe的博客
04-17 294
总结了第一章计算机网络体系结构的关键知识点。首先，阐述了计算机网络与分布式系统的差异、网络协议的重要性及IP协议的无连接特性。其次，解释了宽带信道、端到端与点到点通信的区别。再者，通过图表明确了传输速率、带宽与传播速率的定义及关系。最后，详细解析了网络传输中的时延概念，包括传输时延、发送时延和传播时延，为深入学习网络技术奠定坚实基础。
2024考研408-计算机网络 第四章-网络层学习笔记
每个人都是独一无二的，把握好自己的节奏，跟着自己的心走。
08-07 5301
两台主机可以通过网络层（路由器）来进行数据的通信以及资源共享。网络层对比之前的数据链路层、物理层强大的地方：通过使用网络层的一些协议、设备、路由器以及网络层的算法，可以对发送的数据做一系列的规定，其中规定包含的发送目标主机，规划路由选择最合适的路由器完成转发。路由与转发的区别转发：发生在网络层的设备路由器内部的，转发的内容是网络层的传输数据单元IP分组。（微观）路由选择：发生在路由器外部或者路由器之间的。（宏观）**转发发生在哪里？**路由器内部。**如何实现路由，具体从哪个路由器的端口转发出去？
考研复习-计算机网络-第三章-数据链路层
2302_77493813的博客
09-07 846
Portal相当于一个网桥能够实现不同协议的数据传输1.一开始A先发送数据帧，此时交换机的交换表为空，当A发送数据帧后交换表会将A的MAC地址记录并记录它来自哪个端口，而又因为一开始交换表为空所以交换机一开始会对交换机所有端口进行广播同时交换机2也会将A进行登记，即谁进来了这个交换机，他的MAC地址是什么，端口在哪里？2.过程省略看右上角3.此时当C要给A发送数据时，那么C在交换表中找到了A就会直接精准定位发送信息其余流程省略。
26考研初试的感想
X_do_myself的博客
12-29 382
冬天寄出的信，来年春天能否收到回信！
考研京区11408经验贴
m0_74183164的博客
01-02 168
我觉得数学学完张宇的基础30讲+配套1000题就可以尝试开一套近几年的真题，然后用强化去查漏补缺，听群友说夜雨的强化课很不错。我强化看的武忠祥写了对应的严选题（不能说是武老师教的不好，可能只是不适合我，也有考北交的同学觉得他挺不错的。11408内容太多了，我前中期特别特别特别焦虑进度，只要看到别人进度在我前面我就焦虑的不行。王道强化整理的那几类题，我觉得是有收获的。我考研前期中期看了很多经验贴，大家东一句西一句的，有人说这样好有人说不好，就比如数学跟不跟张宇他的强化课到底怎么样网络上说法完全不一样。
HBB 无后台推送 9.1-0（HBB-9.1.0）
01-04
推送/后台相关增强方向插件，常见用于改善部分场景下的通知接收体验（受系统与网络环境影响较大）。插件来源于网络仅供测试使用，严禁任何非法用途，测试请于1小时内删除。
青鸟消防293K接口卡232和485转换
01-04
青鸟消防293K接口卡232和485转换
基于注意力机制的目标检测模型优化：GAM、CBAM、CA、ECA在YOLOV12中的集成与性能分析
01-04
内容概要：本文系统讲解了目标检测中主流的注意力机制模块（GAM、CBAM、CA、ECA），深入剖析其原理与核心代码实现，并指导如何将这些模块融入YOLOV12模型以提升检测性能。文章从注意力机制的基本思想出发，逐一对各模块进行原理拆解和代码解析，突出其在通道与空间维度上的特征增强策略，随后介绍在YOLOV12中集成注意力机制的具体方法，并通过性能对比帮助读者选择适合应用场景的模块。最后拓展至科研创新方向，鼓励对现有模块进行改进与组合，探索在特定任务中的优化潜力。; 使用场景及目标：①理解GAM、CBAM、CA、ECA等注意力机制的设计思想与实现细节；②掌握将注意力模块集成到YOLOV12等目标检测模型的技术路径；③为科研创新提供思路，如模块融合、结构改进与场景适配； 阅读建议：建议结合提供的代码链接与YOLOV12源码同步实践，在复现过程中调试注意力模块的插入位置与参数设置，深入理解其对模型性能的影响，从而支撑后续的自主设计与创新。
HRMS前端框架-下载即用.zip
01-04
先看效果： https://pan.quark.cn/s/9df2a445ba29 创建 React 应用程序的入门过程是采用引导式设计的。 通过在项目目录内使用脚本，用户能够执行：npm start 命令以在开发环境中启动应用程序。 接着，可以在浏览器窗口中检视应用界面。 倘若对代码进行修改，页面将自动进行刷新。 同时，任何潜在的 lint 错误都会在控制台日志中呈现。 执行npm test 指令，可在交互式监控状态下激活测试运行器。 更详尽的信息请参考指定章节。 使用npm run build 命令，可将应用程序构建至build目录，此过程会在生产模式下正确打包 React 组件，并对构建产物进行优化以实现最佳运行效能。 生成的文件将经过压缩处理，且文件名会包含版本哈希值。 至此，应用程序已具备部署条件！ 具体细节请参阅相关章节。 执行npm run eject 操作时需特别留意：这是一个不可逆的单向过程。 一旦执行eject，将无法复原至原始状态！ 倘若对构建工具及配置选项不满意，用户可选择执行此命令。 该指令将移除项目中的构建依赖项，取而代之的是提供所有配置文件及可执行文件。
基于ODConv动态卷积的YOLOv8改进：复杂场景下高精度目标检测特征提取方法
最新发布
01-04
内容概要：本文详细介绍如何通过引入ODConv（全维度动态卷积）对YOLOv8进行科研级改进，提升其在复杂场景下的特征提取能力与检测精度。文章从ODConv的原理出发，解析其相比传统静态卷积在通道、空间和卷积核三个维度上的动态注意力机制，实现卷积权重的自适应调整，从而增强模型泛化性和特征表达能力。随后提供了完整的代码实现，包括ODConv模块的构建、在YOLOv8中的集成步骤（文件创建、模块导入、结构替换、YAML配置更新），以及训练脚本编写和实验结果评估方法。最后提出多个可拓展的研究方向，如专家数调优、行业定制化应用和多任务融合。; 使用场景及目标：①解决YOLOv8在复杂光照、形变目标等场景下特征提取不足的问题；②实现高精度目标检测模型的科研创新与论文成果产出；③掌握动态卷积技术并应用于其他网络架构的性能优化； 阅读建议：建议结合提供的飞书链接中的完整代码与流程文档，边实践边学习，重点理解动态注意力机制的设计思想，并在自有数据集上验证ODConv的实际增益效果。
电动车基于多目标优化遗传算法NSGAII的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究（Matlab代码实现）
01-04
【电动车】基于多目标优化遗传算法NSGAII的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于多目标优化遗传算法NSGA-II的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究”展开，利用Matlab代码实现优化模型，旨在通过峰谷分时电价机制引导电动汽车有序充电，降低电网负荷波动，提升能源利用效率。研究融合了多目标优化思想与遗传算法NSGA-II，兼顾电网负荷均衡性、用户充电成本和充电满意度等多个目标，构建了科学合理的数学模型，并通过仿真验证了方法的有效性与实用性。文中还提供了完整的Matlab代码实现路径，便于复现与进一步研究。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于智能电网中电动汽车充电负荷的优化调度；②服务于峰谷电价政策下的需求侧管理研究；③为多目标优化算法在能源系统中的实际应用提供案例参考； 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐步理解模型构建与算法实现过程，重点关注NSGA-II算法在多目标优化中的适应度函数设计、约束处理及Pareto前沿生成机制，同时可尝试调整参数或引入其他智能算法进行对比分析，以深化对优化策略的理解。
qt-opcda.rar
01-04
qt-opcda.rar
可回收材料目标检测数据集-20251117-193511.zip
01-04
一、基础信息 数据集名称：可回收材料目标检测数据集 图片数量： - 训练集：7,701张图片 - 验证集：733张图片 - 测试集：367张图片 - 总计：8,801张图片 分类类别： - carton（纸板）：常见可回收包装材料 - metal（金属）：如铝罐和铁制品等可回收金属 - papel（纸）：纸张类可回收材料 - plastico（塑料）：塑料瓶和容器等可回收塑料 - vidrio（玻璃）：玻璃瓶和罐等可回收玻璃 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：JPEG图片，来源于实际场景 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，帮助构建自动识别和分类可回收材料的AI模型，用于智能垃圾桶或回收站，提升垃圾处理效率。 环保与可持续发展应用： 集成至环保设备或移动应用，提供实时材料识别功能，促进垃圾分类和资源回收，支持绿色倡议。 学术与工业研究： 支持计算机视觉在环境科学和废物管理领域的研究，推动AI技术在环保中的创新应用。 教育与培训： 可用于学校或社区项目，作为垃圾分类教育的视觉辅助工具，提高公众环保意识。 三、数据集优势 精准标注与多样性： 标注采用YOLO格式，确保边界框定位准确，类别覆盖五种常见可回收材料，具有高度实用性。 数据规模合理： 拥有超过8,000张图片，训练集、验证集和测试集分布均衡，支持有效的模型训练和评估。 任务适配性强： 标注兼容主流深度学习框架（如YOLO系列），可直接用于目标检测模型开发，加速应用部署。 环保价值突出： 专注于可回收材料识别，有助于减少垃圾污染、促进循环经济，具有显著的社会和环境效益。
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