TCP/UDP区别

一:
1、 大体上来说,TCP和UDP都是通过Internet发送数据包的协议。都建立在Internet协议上。
就是无论你是用TCP协议还是用UDP协议发送数据包,都会被发送到IP地址;

2、数据包的处理方式都类似,因为都是从用户的计算机转发到中间路由器并转发到目的地。

二、
网络扫描仪支持TCP和UDP,以下是关于它们之间的不同,个人总结:

TCP和UDP不是唯一在IP之上工作的协议,但是最为广泛使用的协议。

TCP:
TCP代表传输控制协议,是最常用的协议。
每当我们浏览访问网页时,计算机会根据你的访问地址将TCP数据包请求发送到WEB服务器,建立连接,
服务器通过此TCP数据包进行响应,怎么响应的呢 ,就是服务器会把此TCP数据包拼接在一起形成网页显示给用户。

 当我们点击链接、登录、浏览、评论、转载等等动作,浏览器就会将TCP数据包发送给WEB服务器,然后
 服务器就会回响TCP数据包
  
 TCP连接时可靠的,TCP保证用户通过编号顺序来接收数据包,收件人将邮件发送回发件人,说明是收到了邮件
 ,但如果发件人没有得到正确的响应,它将重新发送以确保收件人收到它们,还会检查数据包是否有错误。
 TCP的可靠性就是这样,跟踪TCP发送的数据包,所以在传输的过程中,数据包不会损坏或者是丢失,即使网络存在故障问题,文件下载
 也不会受到影响,当然,如果收件人完全脱机,就另当别论了,你将会看到一条错误消息,指出它无法与远程主机通信。
 
 tcp传输时时点对点的,对资源要求也是较多的。

UDP:
UDP代表用户数据报协议-数据包与信息包相同。 工作方式和TCP类似,但它不需要建立连接并在传输过程中它会抛出所有异常信息、错误检查,所以传输速度很快,
所有来回的通信和可传递性都可以确保减慢速度。

 使用UDP传输时,数据包只是发送给收件人,发件人不会等待时间确保收件人收到数据包,它会继续工作,发送下一条, 如果你是收件人错过了一些UDP数据包,那不好意思
 ,UDP不会重新发送的,你无法请求些错误的数据包;所以UDP传输不会保证你接受所有的数据包,但同时速度上大大提高了。
 
 UDP传输时可以一对一、一对多、多对一,对资源要求低。
 
 UDP使用场景:
  当追求速度且不需要纠正错误时,就是用UDP,比如直播和在线游戏。

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【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、电压和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和工程师。; 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和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!
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