通俗易懂聊DNS解析

DNS(域名系统)用于将易记的域名转换为IP地址,使得用户可以通过域名而非IP访问网站。DNS解析包括本地DNS缓存、本地DNS服务器查询、根服务器查找等步骤。当浏览器尝试访问一个域名时,会按顺序查找这些缓存和服务器,直至找到对应IP。这个过程类似从本地到更高级别的服务器逐级查找所需信息。

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    1.dns相关的几个概念。
    dns:domain name system 域名系统;
    ttl: time to live 有效时间
    ldns:local domain name system 本地dns;
rs: root server 根服务器(可以理解为拥有最全的ip与域名映射记录)。
    2.为什么要有dns以及dns解析
    在网络世界中,每台电脑(或者叫服务器更合适)都有一个唯一的ip地址,比如说百度服务器ip地址是101.32.187.223,平常我们都习惯于使用baidu.com去访问百度服务器,很少有人使用ip访问,不是很好记。更何况平常会访问很多网站,都记忆ip显然不合适,所以为了建立物理ip地址与网址之间映射关系,就有了dns这个概念。
Domain
     可以形象的理解为dns服务器就是一个通讯录,通讯录中的每个人都有一个唯一的手机号,我们只需要记住通讯录中联系人的名称就好了。dns解析就是将域名解析为物理ip,对于理解就是将通讯录中的联系人名称对应到具体的手机号。
     3.dns解析流程简述
图片来源于网络,如有侵权,请联系删除
    平常我们通过浏览器搜索,第一次浏览访问时,浏览器没有dns缓存(如果有dns缓存就不再往下进行),会从本机中查找(如果有dns缓存就不再往下进行),本机不存在dns缓存会从本地dns服务器(可以理解为网络连接的运营商搭建的服务器)中查询,如果还是没有则会从根域名服务器中查找。直到找到域名对应的ip地址,然后真正建立连接访问。这个过程就类似于村里买东西,村里没有买到就去镇上买,镇上还没有就只能去市里买。
    表达可能不够严谨,只是为更通俗表述含义,如有问题欢迎评论区留言!

<think>好的,我现在需要帮助用户理解卷积神经网络(CNN)的基本概念和原理,并且要提供一个通俗易懂的解释。首先,用户可能对CNN不太熟悉,所以需要从基础开始,逐步深入,同时避免使用过于专业的术语。 首先,我应该回顾用户提供的引用内容,确保回答中包含这些信息。引用1提到卷积计算层是CNN的核心,需要重点阐述。引用2解释了神经网络的结构,包括输入层、隐藏层和输出层,以及预处理步骤。引用3则描述了卷积层如何从低维特征过渡到高维特征,用拼图来比喻。这些都需要整合到回答中。 接下来,我需要确定回答的结构。用户需要的是通俗解释,所以可能需要用类比和简单的例子。例如,将CNN比作多层的筛网或者拼图,帮助用户形象化理解。然后分点介绍CNN的核心概念,如卷积层、激活函数、池化层、全连接层等,每个部分用简短的说明和例子。 还要注意用户提到的系统级指令,比如数学公式用$...$格式,独立公式用$$...$$,但用户的问题可能不涉及太多数学,不过如果有必要,可以简单提及卷积运算的公式,如$S(i,j) = (X * K)(i,j) = \sum_m \sum_n X(i+m, j+n) K(m, n)$,但需要保持简洁。 然后,生成相关问题,这些问题应该围绕用户可能感兴趣的后续内容,比如CNN的应用、层数影响、与传统神经网络的对比等。 需要检查是否符合中文回答,避免语法错误,确保LaTeX格式正确。同时,引用标注要自然地放在相关段落的末尾,如引用[^1]、[^2]、[^3]。 可能还需要考虑用户的学习背景,如果是初学者,避免深入复杂的数学推导,而是强调结构和流程。例如,预处理步骤如归一化、去均值,这些在引用2中提到,可以简要说明。 最后,确保回答结构清晰,分点明确,使用示例或比喻帮助理解,并在最后生成相关问题,引导用户进一步探索。</think>### 卷积神经网络(CNN)通俗解释 卷积神经网络(CNN)是一种专门处理**网格状数据**(如图像、音频)的深度学习模型。它的核心思想是通过**局部感受野**和**权值共享**,模仿人类视觉系统对图像的分层特征提取过程。以下是核心原理的通俗解释: --- #### 1. **基础结构类比:多层筛网** CNN的卷积层就像一组递进的筛网: - **第一层筛网**:捕捉基础特征(如边缘、线条、颜色过渡),类似人眼看到图像的轮廓[^3] - **中间层筛网**:组合基础特征形成更复杂的结构(如圆形、方形、纹理) - **最后层筛网**:识别完整物体(如眼睛、车轮、文字) 例如识别猫的图片: $$低级特征 \rightarrow 中级特征 \rightarrow 高级特征$$ $$边缘→耳朵形状→完整猫头$$ --- #### 2. **核心组件拆解** | 组件 | 作用 | 类比 | |---------------|-----------------------------|----------------------| | 卷积层 | 用卷积核扫描图像提取局部特征 | 放大镜逐区域观察图案 | | 激活函数(ReLU)| 增加非线性表达能力 | 决定哪些特征值得保留 | | 池化层 | 压缩特征图尺寸,保留关键信息 | 缩小照片尺寸但保留主体 | | 全连接层 | 综合所有特征进行分类 | 最终判断图像类别 | ![CNN层级结构示意图](https://example.com/cnn-layers.png) (注:示意图展示特征从简单到复杂的变化) --- #### 3. **关键特性** - **局部连接**:每个神经元只关注图像的一小块区域(如3×3像素),而非全图,减少计算量 - **权值共享**:同一卷积核在全图滑动使用相同参数,例如边缘检测器无论用在左上角还是右下角都用同一组权重 - **平移不变性**:无论物体出现在图像哪个位置都能识别 例如用$3×3$卷积核计算特征: $$S(i,j) = (X * K)(i,j) = \sum_{m=0}^2 \sum_{n=0}^2 X(i+m, j+n) \cdot K(m,n)$$ --- #### 4. **完整处理流程示例** ```python 输入图片 → 卷积(提取边缘) → ReLU(激活) → 池化(降维) → 卷积(检测形状) → ReLU → 池化 → 全连接层(分类) ``` ---
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