HTTP请求过程

HTTP介绍及请求过程 总之,HTTP 协议是互联网的基础之一,它在 Web 浏览、Web API、移动应用开发、物联网等领域都有着广泛的应用。总之,HTTP 请求和响应的过程是客户端与服务器之间进行通信的基本方式,通过这个过程,用户可以在浏览器中访问各种网页和资源,实现与服务器的交互。通过这个过程,用户在网页登录场景中实现了与服务器的交互,服务器根据用户的请求进行验证并返回相应的响应,浏览器根据响应内容进行显示和进一步的操作。HTTP(超文本传输协议)请求和响应的过程是客户端(通常是浏览器)与服务器之间进行通信的基本方式。 阅读详情

整个流程
域名解析 —> 与服务器建立连接 —> 发起HTTP请求 —> 服务器响应HTTP请求,浏览器得到html代码 —> 浏览器解析html代码,并请求html代码中的资源(如js、css、图片) —> 浏览器对页面进行渲染呈现给用户

1. 域名解析
以Chrome浏览器为例:

① Chrome浏览器 会首先搜索浏览器自身的DNS缓存(缓存时间比较短,大概只有1分钟,且只能容纳1000条缓存),看自身的缓存中是否有https://www.cnblogs.com 对应的条目,而且没有过期,如果有且没有过期则解析到此结束。

注:我们怎么查看Chrome自身的缓存?可以使用 chrome://net-internals/#dns 来进行查看

② 如果浏览器自身的缓存里面没有找到对应的条目,那么Chrome会搜索操作系统自身的DNS缓存,如果找到且没有过期则停止搜索解析到此结束.

注:怎么查看操作系统自身的DNS缓存,以Windows系统为例,可以在命令行下使用 ipconfig /displaydns 来进行查看

③ 如果在Windows系统的DNS缓存也没有找到,那么尝试读取hosts文件(位于C:\Windows\System32\drivers\etc),看看这里面有没有该域名对应的IP地址,如果有则解析成功。

④ 如果在hosts文件中也没有找到对应的条目,浏览器就会发起一个DNS的系统调用,就会向本地配置的首选DNS服务器(一般是电信运营商提供的,也可以使用像Google提供的DNS服务器)发起域名解析请求(通过的是UDP协议向DNS的53端口发起请求,这个请求是递归的请求,也就是运营商的DNS服务器必须得提供给我们该域名的IP地址),运营商的DNS服务器首先查找自身的缓存,找到对应的条目,且没有过期,则解析成功。如果没有找到对应的条目,则有运营商的DNS代我们的浏览器发起迭代DNS解析请求,它首先是会找根域的DNS的IP地址(这个DNS服务器都内置13台根域的DNS的IP地址),找打根域的DNS地址,就会向其发起请求(请问www.cnblogs.com这个域名的IP地址是多少啊?),根域发现这是一个顶级域com域的一个域名,于是就告诉运营商的DNS我不知道这个域名的IP地址,但是我知道com域的IP地址,你去找它去,于是运营商的DNS就得到了com域的IP地址,又向com域的IP地址发起了请求(请问www.cnblogs.com这个域名的IP地址是多少?),com域这台服务器告诉运营商的DNS我不知道www.cnblogs.com这个域名的IP地址,但是我知道cnblogs.com这个域的DNS地址,你去找它去,于是运营商的DNS又向cnblogs.com这个域名的DNS地址(这个一般就是由域名注册商提供的,像万网,新网等)发起请求(请问www.cnblogs.com这个域名的IP地址是多少?),这个时候cnblogs.com域的DNS服务器一查,诶,果真在我这里,于是就把找到的结果发送给运营商的DNS服务器,这个时候运营商的DNS服务器就拿到了www.cnblogs.com这个域名对应的IP地址,并返回给Windows系统内核,内核又把结果返回给浏览器,终于浏览器拿到了www.cnblogs.com 对应的IP地址,该进行一步的动作了。

注:一般情况下是不会进行以下步骤的

如果经过以上的4个步骤,还没有解析成功,那么会进行如下步骤(以下是针对Windows操作系统):

⑤ 操作系统就会查找NetBIOS name Cache(NetBIOS名称缓存,就存在客户端电脑中的),那这个缓存有什么东西呢?凡是最近一段时间内和我成功通讯的计算机的计算机名和Ip地址,就都会存在这个缓存里面。什么情况下该步能解析成功呢?就是该名称正好是几分钟前和我成功通信过,那么这一步就可以成功解析。

⑥ 如果第⑤步也没有成功,那会查询WINS 服务器(是NETBIOS名称和IP地址对应的服务器)

⑦ 如果第⑥步也没有查询成功,那么客户端就要进行广播查找

⑧ 如果第⑦步也没有成功,那么客户端就读取LMHOSTS文件(和HOSTS文件同一个目录下,写法也一样)

如果第八步还没有解析成功,那么就宣告这次解析失败,那就无法跟目标计算机进行通信。只要这八步中有一步可以解析成功,那就可以成功和目标计算机进行通信。

2. 与服务器建立连接
2.1 TCP连接的建立
客户端的请求到达服务器,首先就是建立TCP连接

来源于:https://blog.youkuaiyun.com/u012248450/article/details/51036329

Client首先发送一个连接试探,ACK=0 表示确认号无效,SYN = 1 表示这是一个连接请求或连接接受报文,同时表示这个数据报不能携带数据,seq = x 表示Client自己的初始序号(seq = 0 就代表这是第0号包),这时候Client进入syn_sent状态,表示客户端等待服务器的回复

Server监听到连接请求报文后,如同意建立连接,则向Client发送确认。TCP报文首部中的SYN 和 ACK都置1 ,ack = x + 1表示期望收到对方下一个报文段的第一个数据字节序号是x+1,同时表明x为止的所有数据都已正确收到(ack=1其实是ack=0+1,也就是期望客户端的第1个包),seq = y 表示Server 自己的初始序号(seq=0就代表这是服务器这边发出的第0号包)。这时服务器进入syn_rcvd,表示服务器已经收到Client的连接请求,等待client的确认。

Client收到确认后还需再次发送确认,同时携带要发送给Server的数据。ACK 置1 表示确认号ack= y + 1 有效(代表期望收到服务器的第1个包),Client自己的序号seq= x + 1(表示这就是我的第1个包,相对于第0个包来说的),一旦收到Client的确认之后,这个TCP连接就进入Established状态,就可以发起http请求了。

问题1:TCP 为什么需要3次握手?
2个计算机通信是靠协议(目前流行的TCP/IP协议)来实现,如果2个计算机使用的协议不一样,那是不能进行通信的,所以这个3次握手就相当于试探一下对方是否遵循TCP/IP协议,协商完成后就可以进行通信了,当然这样理解不是那么准确。

问题2:为什么HTTP协议要基于TCP来实现?
目前在Internet中所有的传输都是通过TCP/IP进行的,HTTP协议作为TCP/IP模型中应用层的协议也不例外,TCP是一个端到端的可靠的面向连接的协议,所以HTTP基于传输层TCP协议不用担心数据的传输的各种问题。

2.2 常见TCP连接限制
2.2.1 修改用户进程可打开文件数限制
在Linux平台上,无论编写客户端程序还是服务端程序,在进行高并发TCP连接处理时,最高的并发数量都要受到系统对用户单一进程同时可打开文件数量的限制(这是因为系统为每个TCP连接都要创建一个socket句柄,每个socket句柄同时也是一个文件句柄)。可使用ulimit命令查看系统允许当前用户进程打开的文件数限制,windows上是256,linux是1024,这个博客的服务器是65535

2.2.2 修改网络内核对TCP连接的有关限制
在Linux上编写支持高并发TCP连接的客户端通讯处理程序时,有时会发现尽管已经解除了系统对用户同时打开文件数的限制,但仍会出现并发TCP连接数增加到一定数量时,再也无法成功建立新的TCP连接的现象。出现这种现在的原因有多种。 
第一种原因可能是因为Linux网络内核对本地端口号范围有限制。此时,进一步分析为什么无法建立TCP连接,会发现问题出在connect()调用返回失败,查看系统错误提示消息是“Can’t assign requestedaddress”。同时,如果在此时用tcpdump工具监视网络,会发现根本没有TCP连接时客户端发SYN包的网络流量。这些情况说明问题在于本地Linux系统内核中有限制。

其实,问题的根本原因在于Linux内核的TCP/IP协议实现模块对系统中所有的客户端TCP连接对应的本地端口号的范围进行了限制(例如,内核限制本地端口号的范围为1024~32768之间)。当系统中某一时刻同时存在太多的TCP客户端连接时,由于每个TCP客户端连接都要占用一个唯一的本地端口号(此端口号在系统的本地端口号范围限制中),如果现有的TCP客户端连接已将所有的本地端口号占满,则此时就无法为新的TCP客户端连接分配一个本地端口号了,因此系统会在这种情况下在connect()调用中返回失败,并将错误提示消息设为“Can’t assignrequested address”。

2.3 TCP四次挥手
当客户端和服务器通过三次握手建立了TCP连接以后,当数据传送完毕,肯定是要断开TCP连接的啊。那对于TCP的断开连接,这里就有了神秘的“四次分手”。

来源于:https://blog.youkuaiyun.com/LRH0211/article/details/72724361

第一次分手:主机1(可以使客户端,也可以是服务器端),设置Sequence Number,向主机2发送一个FIN报文段;此时,主机1进入FIN_WAIT_1状态;这表示主机1没有数据要发送给主机2了;

第二次分手:主机2收到了主机1发送的FIN报文段,向主机1回一个ACK报文段,Acknowledgment Number为Sequence Number加1;主机1进入FIN_WAIT_2状态;主机2告诉主机1,我“同意”你的关闭请求;

第三次分手:主机2向主机1发送FIN报文段,请求关闭连接,同时主机2进入LAST_ACK状态;

第四次分手:主机1收到主机2发送的FIN报文段,向主机2发送ACK报文段,然后主机1进入TIME_WAIT状态;主机2收到主机1的ACK报文段以后,就关闭连接;此时,主机1等待2MSL后依然没有收到回复,则证明Server端已正常关闭,那好,主机1也可以关闭连接了。

问题1:为什么要四次分手?
TCP协议是一种面向连接的、可靠的、基于字节流的运输层通信协议。TCP是全双工模式,这就意味着,当主机1发出FIN报文段时,只是表示主机1已经没有数据要发送了,主机1告诉主机2,它的数据已经全部发送完毕了;但是,这个时候主机1还是可以接受来自主机2的数据;当主机2返回ACK报文段时,表示它已经知道主机1没有数据发送了,但是主机2还是可以发送数据到主机1的;当主机2也发送了FIN报文段时,这个时候就表示主机2也没有数据要发送了,就会告诉主机1,我也没有数据要发送了,之后彼此就会愉快的中断这次TCP连接。

3. 发起HTTP请求
3.1 HTTP协议
HTTP是一个客户端和服务器端请求和应答的标准(TCP)。客户端是终端用户,服务器端是网站。通过使用Web浏览器、网络爬虫或者其它的工具,客户端发起一个到服务器上指定端口(默认端口为80)的HTTP请求。

通俗来讲,他就是计算机通过网络进行通信的规则,是一个基于请求与响应,无状态的,应用层的协议,常基于TCP/IP协议传输数据。目前任何终端(手机,笔记本电脑。。)之间进行任何一种通信都必须按照Http协议进行,否则无法连接。

3.1.1 四个基于
请求与响应:客户端发送请求,服务器端响应数据
无状态的:协议对于事务处理没有记忆能力,客户端第一次与服务器建立连接发送请求时需要进行一系列的安全认证匹配等,因此增加页面等待时间,当客户端向服务器端发送请求,服务器端响应完毕后,两者断开连接,也不保存连接状态,一刀两断!恩断义绝!从此路人!下一次客户端向同样的服务器发送请求时,由于他们之前已经遗忘了彼此,所以需要重新建立连接。
应用层: Http是属于应用层的协议,配合TCP/IP使用。
TCP/IP: Http使用TCP作为它的支撑运输协议。HTTP客户机发起一个与服务器的TCP连接,一旦连接建立,浏览器(客户机)和服务器进程就可以通过套接字接口访问TCP。
3.2 HTTP请求报文
一个HTTP请求报文由请求行(request line)、请求头部(header)、空行和请求数据4个部分组成,下图给出了请求报文的一般格式。

来源于:https://blog.youkuaiyun.com/LRH0211/article/details/72724361

3.2.1 请求行
请求行分为三个部分:请求方法、请求地址和协议版本

请求方法

HTTP/1.1 定义的请求方法有8种:GET、POST、PUT、DELETE、PATCH、HEAD、OPTIONS、TRACE。

最常的两种GET和POST,如果是RESTful接口的话一般会用到GET、POST、DELETE、PUT。

请求地址

URL:统一资源定位符,是一种自愿位置的抽象唯一识别方法。

组成:<协议>://<主机>:<端口>/<路径> 注:端口和路径有时可以省略(HTTP默认端口号是80)

https://localhost:8080/index.html?key1=value1&keys2=value2

协议版本

协议版本的格式为:HTTP/主版本号.次版本号,常用的有HTTP/1.0和HTTP/1.1

3.2.2 请求头部
请求头部为请求报文添加了一些附加信息,由“名/值”对组成,每行一对,名和值之间使用冒号分隔。

常见请求头如下:

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请求头部的最后会有一个空行,表示请求头部结束,接下来为请求数据,这一行非常重要,必不可少。

3.2.3 请求数据
可选部分,比如GET请求就没有请求数据。


4. 服务器响应HTTP请求,浏览器得到html代码
4.1 负载均衡
接收到HTTP请求之后,就轮到负载均衡登场了,它位于网站的最前端,把短时间内较高的访问量分摊到不同机器上处理。负载均衡方案有软件、硬件两种

4.1.1 负载均衡硬件方案
F5 BIG-IP是著名的硬件方案,但这里不作讨论

4.1.2 负载均衡软件方案
有LVS HAProxy Nginx等,留作以后补充

在典型的Rails应用部署方案中,Nginx的作用有两个

处理静态文件请求
转发请求给后端的Rails应用 
这是一个简单的Nginx配置文件


来源于:https://blog.youkuaiyun.com/u012248450/article/details/51036329

后端的Rails服务器通过unix socket与Nginx通信,Nginx伺服public文件夹里的静态文件给用户

待完善…

4.2 Rails(应用服务器)
4.3 数据库(数据库服务器)
4.4 Redis、Memercache(缓存服务器)
4.5 消息队列
4.6 搜索
4.7 HTTP响应报文


来源于:https://blog.youkuaiyun.com/LRH0211/article/details/72724361

HTTP响应报文主要由状态行、响应头部、空行以及响应数据组成。

4.7.1 状态行
由3部分组成,分别为:协议版本,状态码,状态码描述。

其中协议版本与请求报文一致,状态码描述是对状态码的简单描述,所以这里就只介绍状态码。

状态码

状态代码为3位数字。

1xx:指示信息–表示请求已接收,继续处理。
2xx:成功–表示请求已被成功接收、理解、接受。
3xx:重定向–要完成请求必须进行更进一步的操作。
4xx:客户端错误–请求有语法错误或请求无法实现。
5xx:服务器端错误–服务器未能实现合法的请求。
下面列举几个常见的:

来源于:https://blog.youkuaiyun.com/LRH0211/article/details/72724361

4.7.2 响应头部
与请求头部类似,为响应报文添加了一些附加信息

常见响应头部如下:

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4.7.3 响应数据
用于存放需要返回给客户端的数据信息。

5. 浏览器解析html代码,并请求html代码中的资源
浏览器拿到index.html文件后,就开始解析其中的html代码,遇到js/css/image等静态资源时,就向服务器端去请求下载(会使用多线程下载,每个浏览器的线程数不一样),这个时候就用上keep-alive特性了,建立一次HTTP连接,可以请求多个资源,下载资源的顺序就是按照代码里的顺序,但是由于每个资源大小不一样,而浏览器又多线程请求请求资源,所以从下图看出,这里显示的顺序并不一定是代码里面的顺序。

浏览器在请求静态资源时(在未过期的情况下),向服务器端发起一个http请求(询问自从上一次修改时间到现在有没有对资源进行修改),如果服务器端返回304状态码(告诉浏览器服务器端没有修改),那么浏览器会直接读取本地的该资源的缓存文件。

详细的浏览器工作原理请看:http://kb.cnblogs.com/page/129756/

6. 浏览器对页面进行渲染呈现给用户
最后,浏览器利用自己内部的工作机制,把请求到的静态资源和html代码进行渲染,渲染之后呈现给用户。

简述HTTP请求过程 当我们在浏览器输入一个网址,然后按下回车,接下来浏览器显示了页面。网速好的话这之间可能就一秒,但在这一秒内到底发生了什么? Http的工作原理可简单的归纳如下: 1.连接:用户在浏览器输入一个URL地址,要在服务器端与客户器端建立连接,连接建立需要IP地址和端口号,所以在这之前浏览器通过DNS(域名解析协议)将域名解析成为ip地址,如果url里不包含端口号,则会使用该协议的默认端口号;然后根据 ... 阅读详情

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

一个完整的HTTP请求过程详细

一个完整的HTTP请求过程 整个流程 域名解析 —&gt; 与服务器建立连接 —&gt; 发起HTTP请求 —&gt; 服务器响应HTTP请求,浏览器得到html代码 —&gt; 浏览器解析html代码,并请求html代码中的资源(如js、css、图片) —&gt; 浏览器对页面进行渲染呈现给用户 1. 域名解析 以Chrome浏览器为例: ① Chrome浏览器 会首先搜索浏览...

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一次完整的http请求过程是怎样的?

我们打开浏览器,在地址栏输入\www.wukong.com\,几秒后浏览器打开悟空问答的页面,那么这几秒钟内发生了哪些事情,我就带大家一起看看完整的流程: 解析URL 浏览器首先会对输入的URL进行验证,如果不合法的时候,那么会把输入的文字传给默认的搜索引擎,比如你只在地址栏输入“悟空问答”几个字。 如果URL通过验证,那么可以解析得到协议(http或者https)、域名(wukong)、资源(首页)等信息。 DNS查询 浏览器会先检查域名信息是否在缓存中。 再检查域名是否在..

一口Linux的专栏 3761

一次完整的http请求过程

浏览器输入一个URL回车后,会发生什么呢?1、域名解析:使用DNS协议进行域名解析 2、建立连接:发起TCP三次握手 3、发起http请求:建立TCP连接成功后,浏览器发起http请求 4、响应http请求:服务端响应http请求,浏览器得到返回response 5、解析response:浏览器解析response,并请求其它的资源(如js、css等) 6、浏览器渲染展示页面:浏览器根据内核对页面进行渲染展示 7、断开连接:TCP四次挥手比如访问:www.youkuaiyun.com,具体流程:解析顺序: 1.1

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http请求过程

以上是一个典型的 HTTP 请求过程,实际应用中可能会涉及到更多的细节和技术,如缓存机制、SSL/TLS 加密、代理服务器等,这些都可以对 HTTP 请求和响应的过程产生影响,以提高性能、安全性和可靠性。

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一次完整的HTTP请求过程

TCP协议工作在传输层,是一种可靠的面向连接的数据流协议。顺序是用一个序列号来保证的。在TCP传送一个数据包时,它会把这个数据包放入重发队列中,同时启动计时器,如果收到了关于这个包的确认信息,便将此数据包从队列中删除,如果在计时器超时的时候仍然没有收到确认信息,则需要重新发送该数据包。另外,TCP通过数据分段中的序列号来保证所有传输的数据可以按照正常的顺序进行重组,从而保证数据传输的完整。上面是一方主动关闭,另一方被动关闭的情况,实际中还会出现同时发起主动关闭的情况,也是通过四次握手。

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http请求过程_http一次请求和响应的全过程

一、什么是HTTP协议http协议是Hyper Text Transfer Protocol(超文本传输协议),是用于万维网服务器传输超文本到本地浏览器的传输协议,http协议是基于TCP/IP通信协议来传送数据。http协议工作于B/S架构的系统时,浏览器作为http的客户端通过URL向http服务端即WEB服务器发送访问请求,WEB服务器收到请求后再将相应的请求内容返回到客户端。二、HTTP的...

weixin_39975486的博客 804

HTTP协议与请求过程

发送请求:客户端发送包含请求方法(GET、POST等)、目标URL、协议版本、请求头和请求体等信息的HTTP请求消息。服务器处理请求:服务器接收到请求后,根据请求内容进行处理,可能包括访问数据库、调用后端服务等。客户端收到服务器的FIN后,发送一个ACK给服务器,确认收到关闭请求并同意关闭连接。关闭连接:服务器向客户端发送完整的响应后,可以选择关闭连接或保持连接以便后续请求。服务器收到客户端的FIN后,发送一个ACK给客户端,确认收到了关闭请求。服务器发送一个FIN给客户端,表示服务器也准备关闭连接。

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HTTP请求过程解析

什么是HTTP请求过程? 这是一个直到现在也隐隐约约威胁着小白鼠的问题,发送get,post请求,服务端就直接解析了吗? No! 在你真正去了解和挖掘之后,你会发现,在这个过程中,请求发生了很多不可思议的故事 Start: HTTP请求过程大致分为以下四步: 读取浏览器缓存 CDN解析域名获取IP地址 TCP协议(握手,传输,挥手) HTTP发送请求和响应 为什么浏览器缓存放在第一位? 因为浏...

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