5、网络通信基础:TCP、客户端 - 服务器模型与域名系统解析

网络通信核心:TCP协议与DNS解析

网络通信基础:TCP、客户端 - 服务器模型与域名系统解析

1. TCP协议的双向同步与代码位字段

TCP协议采用双向同步系统,确保连接两端能接收到预期的字节,且数据在传输过程中不会丢失。代码位字段是一个特殊的头部字段,用于定义特定段的用途。这些位指示端点如何解释头部中的其他字段,每个位可以是0或1,从左到右计数。例如,值为111111意味着所有选项都“开启”。以下是代码位字段可能值的列表:
| NAME (LEFT TO RIGHT) | MEANING |
| — | — |
| URG | 紧急指针字段有效 |
| ACK | 确认字段有效 |
| PSH | 请求推送 |
| RST | 重置连接 |
| SYN | 同步序列号 |
| FIN | 发送方已完成其字节流 |

当需要传输带外数据时,紧急头部字段就会发挥作用。例如,用户想要中止一个比预期慢的文件传输,中止信号必须以带外段的形式发送,否则该信号将在文件传输完成后才会被处理。通过发送标记为紧急的段,接收方会立即处理该段。

2. 客户端 - 服务器模型

在TCP连接中,由于“发送方”“源”“接收方”“目的地”等术语容易混淆,因此引入了客户端 - 服务器模型。在这个模型中:
- 服务器 :提供服务的应用程序,接受网络连接,执行服务并返回结果。简单的服务器可能只接受单个数据包并返回单个数据包,复杂的服务器可以同时处理多个请求,并且独立于其他操作系统进程运行。
- 客户端 :向服务器发送请求并等待响应的应用程序。客户端通常一

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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