计算机网络面试

本文探讨了TCP建立连接为何采用三次握手而非两次的原因,避免了潜在的“僵尸”连接问题,节约了服务器资源。此外,还介绍了网络通信中的OSI七层模型及其各层的功能。

1 TCP建立连接为什么是三次握手而不是两次握手

    采用两次握手,那么若Client向Server发起的包A1如果在传输链路上遇到的故障,导致传输到Server的时间相当滞后,在这个时间段由于Client没有收到Server的对于包A1的确认,那么就会重传一个包A2,假设服务器正常收到了A2的包,然后返回确认B2包。由于没有第三次握手,这个时候Client和Server已经建立连接了。再假设A1包随后在链路中传到了Server,这个时候Server又会返回B1包确认,但是由于Client已经清除了A1包,所以Client会丢弃掉这个确认包,但是Server会保持这个相当于“僵尸”的连接。所以采用两次握手,有可能会浪费Server的网络资源。

网络通信的osi7层模型

    1.物理层 物理层工作在网线,光缆等传输线缆上,

    2.数据链路层 工作在交换机上,

    3.网络层 此层就是三层,这一层是将给二层的包打上ip包头,原IP和目标IP,进行路由选择

    4.传输层 TCP(传输控制协议)就是第四层,

    5.会话层 负责在网络中的两节点之间建立、维持和终止通信。

    6.表示层 应用程序和网络之间的翻译官,

    7.应用层 主要负责对软件提供接口以使程序能使用网络服务。术语“应用层”并不是指运行在网络上的某个特别应用程序 ,应用层提供的服务包括文件传输、文件管理以及电子邮件的信息处理。


内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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