黑马程序员——网络编程

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一、网络参考模型

OSI(Open System Interconnection 开放系统互连)参考模型
TCP/IP 参考模型(OSI参考模型虽然设计精细,但过于麻烦,效率不高,因此才产生了简化版的TCP/IP参考模型。)

、七层描述

1. 物理层:主要定义物理设备标准,如网线的接口类型、光纤的接口类型、各种传输介质的传输速率等。它的主要作用是传输比特流(就是由1、0转化为电流强弱来进行传输,到达目的地后再转化为1、0,也就是我们常说的数模转换与模数转换)。这一层的数据叫做比特。
2. 数据链路层:主要将从物理层接收的数据进行MAC地址(网卡的地址)的封装与解封装。常把这一层的数据叫做帧。在这一层工作的设备是交换机,数据通过交换机来传输。
3. 网络层:主要将下层接收到的数据进行IP地址(例,192.168.0.1)的封装与解封装。在这一层工作的设备是路由器,常把这一层的数据叫做数据包。
4. 传输层:定义了一些传输数据的协议和端口号(WWW端口号80等),如:TCP(传输控制协议,传输效率低,可靠性强,用于传输可靠性要求高,数据量大的数据),UDP(用户数据报协议,与TCP特性恰恰相反,用于传输可靠性要求不高,数据量小的数据,如QQ聊天数据就是通过这种方式传输的)。主要是将从下层接收的数据进行分段和传输,到达目的地址后再进行重组。常常把这一层叫做段。
5. 会话层:通过传输层(端口号:传输端口与接收端口)建立数据传输的通路。主要在你的系统之间发起会话或者接收会话请求(设备之间需要互相认识可以是IP也可以是MAC或者是主机名)。
6. 表示层:主要是进行对接收的数据进行解释,加密与解密、压缩与解压缩等(也就是把计算机能够识别的东西转换成人能够识别的东西(如图片、声音等)。
7. 应用层:主要是一些终端的应用,比如说FTP(各种文件下载)、WEB(IE浏览)、QQ之类的(可以把它理解成我们在电脑屏幕上可以看到的东西,就是终端应用)。

PS:

1、每个网卡的MAC地址都是全球唯一的。
2、路由器实现将数据包发送到指定的地点。
3、应用软件之间通信的过程就是层与层之间封包、解封包的过程。


三、网络通讯要素

1. IP地址:InetAddress
网络中设备的标识。
不易记忆,可用主机名。
本地回环地址:127.0.0.1 主机名:localhost。

PS:
1、IPV4数量已经不够分配,所以产生了IPV6。
2、在没有连接互联网的情况,为了让访问本机方便,所以分配了一个默认的IP地址,也就是本地回环地址。
3、通过ping 127.0.0.1可以测试网络是不是通,如果不通,可能是网卡出问题了。
4、每台机器都有自己指定的计算机名。
四、 端口号
用于标识进程(应用程序)的逻辑地址,不同进程的标识。
有效端口:0~65535,其中0~1024系统使用或保留端口。
例如:当一台计算机A向另一台计算机B发送QQ信息时,首先路由器通过数据包中的IP地址定位该信息发送到哪一台机器。然后计算机B接收到数据包后,通过此数据包中的端口号定位到发送给本机的QQ应用程序。

所谓防火墙,其功能就是将发送到某程序端口的数据屏蔽掉以及将从该程序端口发出的数据也屏蔽掉。

五、传输协议

通讯的规则。
常见协议:UDP、TCP。

UDP
将数据及源和目的封装成数据包中,不需要建立连接。
每个数据报的大小在限制在64k内。
因无连接,是不可靠协议。
不需要建立连接,速度快。
应用案例:QQ、FeiQ聊天、在线视频用的都是UDP传输协议。
TCP
建立连接,形成传输数据的通道。
在连接中进行大数据量传输。
通过三次握手完成连接,是可靠协议。
必须建立连接,效率会稍低。
应用案例:FTP,File Transfer Protocol(文件传输协议)。

示例:

[java]  view plain copy
  1. import java.net.InetAddress;  
  2. import java.net.UnknownHostException;  
  3.  public class IPDemo{  
  4.      public static void main(String[] args) throws UnknownHostException {  
  5. //获取本地主机IP地址对象  
  6.          InetAddress ip = InetAddress.getLocalHost();  
  7. //ip = InetAddress.getByName("PC-20140621KFIX");  
  8.  //ip = InetAddress.getByName("192.168.1.100");  
  9.          System.out.println(ip.getHostAddress());  
  10.          System.out.println(ip.getHostName());  
  11.          System.out.println("----------------");  
  12.  //获取其他主机的IP地址对象。  
  13.          ip = InetAddress.getByName("www.itheima.com");  
  14.          System.out.println(ip.getHostAddress());  
  15.          System.out.println(ip.getHostName());  
  16.      }  
  17. }  
程序运行结果为:


六、UDP协议-发送端&接收端

Socket
Socket就是为网络服务提供的一种机制。
通信的两端都有Socket。
网络通信其实就是Socket间的通信。
数据在两个Socket间通过IO传输。
UDP传输
DatagramSocket(用来发送和接收数据报包的套接字)与DatagramPacket(数据报包)。
建立发送端,接收端。
建立数据包。
调用Socket的发送接收方法。
关闭Socket。
发送端与接收端是两个独立的运行程序。


七、TCP协议-客户端&服务端


客户端(Client)首先与服务端(Server)建立连接,形成通道(其实就是IO流),然后,数据就可以在通道之间进行传输,并且单个Server端可以同时与多个Client端建立连接。
Socket和ServerSocket,建立客户端和服务器端.建立连接后,通过Socket中的IO流进行数据的传输。
关闭socket。
同样,客户端与服务器端是两个独立的应用程序。
TCP客户端
客户端需要明确服务器的ip地址以及端口,这样才可以去试着建立连接,如果连接失败,会出现异常。
连接成功,说明客户端与服务端建立了通道,那么通过IO流就可以进行数据的传输,而Socket对象已经提供了输入流和输出流对象,getInputStream(),getOutputStream()获取即可。
与服务端通讯结束后,关闭Socket。
TCP服务端
服务端需要明确它要处理的数据是从哪个端口进入的。
当有客户端访问时,要明确是哪个客户端,可通过accept()获取已连接的客户端对象,并通过该对象与客户端通过IO流进行数据传输。
当该客户端访问结束,关闭该客户端。


标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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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