12、网络端口扫描与Nmap工具使用全解析

网络端口扫描与Nmap工具使用全解析

1. 端口分类

端口号是网络通信中非常重要的概念,不同范围的端口号有着不同的用途和使用规则:
- 注册端口号(1024 - 49151) :用户若要为其客户端 - 服务器应用程序预留这些端口号中的一个,可向互联网号码分配机构(IANA)发送请求。
- 私有或动态端口号(49152 - 65535) :任何人都可以使用此范围内的端口号,无需向IANA注册。

2. TCP与UDP消息格式
2.1 TCP消息格式

TCP消息被称为段(segment),由头部和数据部分组成。TCP头部通常为20字节(不包含TCP选项)。以下是TCP头部各字段的详细说明:
| 字段 | 长度 | 说明 |
| — | — | — |
| 源端口(Source Port) | 16位 | 发送机器上发送数据包的端口 |
| 目的端口(Destination Port) | 16位 | 目标机器上接收数据包的端口 |
| 序列号(Sequence Number) | 32位 | 正常传输时,是该段数据第一个字节的序列号 |
| 确认号(Acknowledgment Number) | 32位 | 包含发送方序列号加1的值 |
| 头部长度(H.Len.) | 4位 | TCP头部的大小,以32位字为单位 |
| 保留位(Rsvd.) | 4位 | 为未来使用保留,必须为零 |
| 控制位(Control Bits) | 4位 | 包含八个1位标志。最初的规范(R

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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