浅谈TCP协议

1.TCP协议的特点

(1).TCP是面向连接的传输层协议。

(2).TCP连接只能有两个端点,TCP是点到点的。

(3).TCP提供可靠的交付服务,保证 传输的数据无差错,不可重,有序,不丢失。

(4).TCP提供全双工通信,TCP允许通信双 方任何时间都能发送数据,因此TCP两端都设有发送和接收缓存。

(5).TCP是面向字节流的。

2.TCP报文段:TCP报文段既可以用来运载数据,也可以用来建立连接,释放连接和应答。


数据偏移占1字节,表示TCP起始位置距结束为止有多远。

保留字段占6位。

(1)分别为:

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

紧急位:URG 当URG为1的时候表示紧急指针有效,表示数据从第一个字节到紧急指针所指字节就是紧急数据。

确认位:ACK,当ACK有效时,确认位有效,TCP规定TCP传输数据时ACK必须为1.

推送位:PSH,收到PSH为1时,就尽快地向应用层交付数据。

复位位:RST,当RST为1时,表明发生差错,需要重传。

同部位:SYN,SYN=1时表明这是一个链接请求或者连接接收报文。

终止位:FIN,用来释放一个连接。

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

窗口字段 占2字节。他指出允许对方发送的数据量。

(3).TCP连接管理:

需要解决以下三个问题

(1).要是每一方都能够 确知对方的存在。

(2).允许双方协商一些参数。

(3).能够对实体运输资源进行分配。

TCP建立连接与释放连接:

三次握手:

1.SYN = 1,seq = x。

2.ACK=1,seq=u,ack=x+1。

3.ACk=1,seq=x+1,ack=u+1。

四次挥手:

1.FIN=1,seq=u。

2.ACk = 1,seq=v,ack=u+1。

3.FIN=1,seq=w,ack=u+1。

4.ACK=1,seq=u,ack=w+1。

TCP的可靠传输:

1.序号:TCP首部的序号字段用来保证数据能够有序的提交给应用层,TCP把数据当做无结构但有序的字节流。TCP连接中传送的数据流中每一个字节都编上一个序号。序号字段的值是本报文段所发送的数据的第一个字节的序号。

2.确认:

TCP首部的确认号是希望接收对方下一次发送的报文段的数据的第一个字节的序号。

3.重传:

有两张情况会导致TCP对报文段进行重传:超时和冗余ACK。

(1).超时

TCP每发送一个报文段,就对这个报文段设置一次计时器。只要在规定时间到了还没收到确认,就要重传。

(2).冗余ACK

TCP规定如果接收方没接收到期望序号,则会发送一个冗余ACK,如果发送发就收到3个冗余ACk,就可以认为期望序号的报文已经丢失。

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值