22、网络应用性能提升全攻略

网络应用性能提升全攻略

1. TCP与UDP性能对比

在网络通信中,TCP和UDP是两种常用的传输协议。TCP在建立通信会话连接时,会进行错误检查,并重新提交丢失或损坏的数据包,因此通常被认为比UDP慢。而UDP更快,因为它不需要为会话建立连接,也不进行错误检查。

所以,在需要确保数据无错误接收的场景,如金融交易,TCP是最佳选择;而在处理实时图像流,如观看电影时,UDP则更为合适,这也是为什么电影有时会出现一些颗粒感的原因。

2. TCP/IP模型

在实际应用中,开放系统互连参考模型(OSI模型)并不实用,而被广泛接受的实用网络模型是TCP/IP模型。TCP/IP模型与OSI模型不同,它只有四层,分别是:
- 应用层(Application layer)
- 传输层(Transport layer)
- 网络层(Internet layer)
- 网络接口层(Network interface layer)

以下是TCP/IP模型与OSI模型各层的对比表格:
| TCP/IP模型 | OSI模型 |
| — | — |
| 应用层 | 应用层、表示层、会话层 |
| 传输层 | 传输层 |
| 网络层 | 网络层 |
| 网络接口层 | 数据链路层、物理层 |

下面详细介绍TCP/IP模型的各层功能:
- 应用层 :使用户能够通过网络在应用程序和系统之间发起通信,例如发送电子邮件、打开网页、通过网络运行应用程序、从数据库访问应用程序信息以及通过网络进行文件传输等。

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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