计算机网络基础知识

互联网(Internet)

互联网是一种基础的技术,它由无数台电脑、路由器、信号传输通道所组成。其中管理一些特殊的路由器的公司叫做ISP(Internet Service Provider 互联网服务商),这些特殊路由器可以连接其他ISP的路由器.

网络(web)

互联网允许我们把成千上万的电脑连接在一起。在这些电脑中,有 一些电脑(我们称之为网络服务器(Web servers))可以发送一些浏览器可以理解的信息。因此,互联网是基础,web只是建立在基础上的服务。一些其他的服务(邮箱,IRC)等也是建立在互联网的基础之上。

客户端和服务器

连接到互联网的计算机被称作客户端和服务器。下面是一个简单描述它们如何交互的图表:
在这里插入图片描述
客户端是典型的Web用户入网设备(比如,你连接了Wi-Fi的电脑,或接入移动网络的手机)和设备上可联网的软件(通常使用像 Firefox 和 Chrome的浏览器)。
服务器是存储网页,站点和应用的计算机。当一个客户端设备想要获取一个网页时,一份网页的拷贝将从服务器上下载到客户端机器上来在用户浏览器上显示。

如果假设web是一条路,路的一头是客户端,另一头是服务器。
网络连接就是这条路,TCP(传输控制协议)/IP(因特网互联协议) 则是定义数据如何传输的通信协议,类似于路上的交通方式,比如汽车、自行车。

DNS(域名服务器),它是一本网站通讯录。当你输入一个网址时,浏览器会查看域名系统,根据你的网址找到存放你想要的网页的服务器的位置,然后发送HTTP请求到那个地方。

HTTP: 超文本传输协议是一个定义客户端和服务器间交流的语言的协议(protocol ),类似于你和服务器说的话。

组成文件: 一个网页由许多文件组成,就像商店里不同的商品一样。这些文件有两种类型:
代码 : 网页大体由 HTML、CSS、JavaScript组成,不过你会在后面看到不同的技术。
资源 : 这是其他组成网页的东西的集合,比如图像、音乐、视频、Word文档、PDF文件。

IP地址与端口

在计算机中,IP地址是分配给网卡的,每个网卡有一个唯一的IP地址,如果一个计算机有多个网卡,则该台计算机则拥有多个不同的IP地址。一台拥有IP地址的主机可以提供多种服务,比如Web服务、FTP服务、SMTP服务等。因此,IP 地址与网络服务的关系是一对多的关系。
为了在一台设备上运行多种服务,我们设置了端口号的概念,每个端口对应了唯一的程序。无论是客户端和服务器,每个网络程序都对应着唯一端口号。使用IP地址+端口号,可以找到网络上一台设备的唯一的程序。0-1024之间的端口号被操作系统占用,因此网络程序一般采用1024以后的端口号。

DNS/URI/URL

DNS(Domain Name System)就是一个域名管理系统,它是一个分布式数据库,作用是将域名与IP地址对应起来。URL是URI的一个子集,具体的,需要引入URN的概念来解释。
图1
URI = Universal Resource Identifier 表示资源的标识符
URL = Universal Resource Locator 表示资源的定位符
URN = Universal Resource Name 表示资源的名称
从图中可以看出,URI 下面有三个子类,URL(负责定位该资源,提供了一种定位该资源的主要访问机制)、URN(负责标出该资源的名字)、URL&URN(同时具备名字属性和定位属性的一个东西)。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模预测控制相关领域的研究生研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模线性化提供新思路;③结合深度学习经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法机器学习结合应用的教学科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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