python-Interview(面试-试题)-网络编程-05

13、HTTP 请求方法都有什么?
根据 HTTP 标准,HTTP 请求可以使用多种请求方法。

HTTP1.0 定义了三种请求方法: GET, POST 和 HEAD 方法。
HTTP1.1 新增了五种请求方法:OPTIONS, PUT, DELETE, TRACE 和 CONNECT 方法。
GET  请求指定的页面信息,并返回实体主体。
HEAD 类似于 get 请求,只不过返回的响应中没有具体的内容,用于获取报头
POST 向指定资源提交数据进行处理请求(例如提交表单或者上传文件)。数据被包含在请求体中。POST 请求可能会导致新的资源的建立和/或已有资源的修改。
PUT  从客户端向服务器传送的数据取代指定的文档的内容。
DELETE 请求服务器删除指定的页面。
CONNECT HTTP/1.1 协议中预留给能够将连接改为管道方式的代理服务器。
OPTIONS 允许客户端查看服务器的性能。
TRACE 回显服务器收到的请求,主要用于测试或诊断。

14、使用 Socket 套接字需要传入哪些参数 ?

ddress Family 和 Type,分别表示套接字应用场景和类型。
family 的值可以是 AF_UNIX(Unix 域,用于同一台机器上的进程间通讯),也可以是 AF_INET
(对于 IPV4 协议的 TCP 和 UDP),至于 type 参数,SOCK_STREAM(流套接字)或者
SOCK_DGRAM(数据报文套接字),SOCK_RAW(raw 套接字)。

15、HTTP 常见请求头?

Host (主机和端口号)
Connection (链接类型)
Upgrade-Insecure-Requests (升级为 HTTPS 请求)
User-Agent (浏览器名称)
Accept (传输文件类型)
Referer (页面跳转处)
Accept-Encoding(文件编解码格式)
Cookie (Cookie)
x-requested-with :XMLHttpRequest (是 Ajax 异步请求)

16、七层模型? IP ,TCP/UDP ,HTTP ,RTSP ,FTP 分别在哪层?

IP: 网络层
TCP/UDP: 传输层
HTTP、RTSP、FTP: 应用层协议

17、url 的形式?

形式: scheme://host[:port#]/path/…/[?query-string][#anchor]
scheme:协议(例如:http, https, ftp)
host:服务器的 IP 地址或者域名
port:服务器的端口(如果是走协议默认端口,80 or 443)
path:访问资源的路径
query-string:参数,发送给 http 服务器的数据
anchor:锚(跳转到网页的指定锚点位置)
http://localhost:4000/file/part01/1.2.html
本项目聚焦于利用Tensorflow框架搭建完整的卷积神经网络(CNN)以实现文本分类任务。文本分类是自然语言处理的关键应用,目的是将文本自动归类到预定义的类别中。项目涵盖从数据预处理到模型训练、评估及应用的全流程。 README.md文件详细阐述了项目概览、安装步骤、运行指南和注意事项,包括环境搭建、代码运行说明以及项目目标和预期结果的介绍。 train.py是模型训练的核心脚本。在Tensorflow中,首先定义模型结构,涵盖CNN的卷积层、池化层和全连接层。接着,加载数据并将其转换为适合模型输入的格式,如词嵌入。之后,设置损失函数(如交叉熵)和优化器(如Adam),并配置训练循环,包括批次大小和训练步数等。训练过程中,模型通过调整权重来最小化损失函数。 text_cnn.py文件包含CNN模型的具体实现细节,涉及卷积层、池化层的构建以及与全连接层的结合,形成完整模型。此外,还可能包含模型初始化、编译(设定损失函数和评估指标)及模型保存功能。 eval.py是用于模型评估的脚本,主要在验证集或测试集上运行模型,计算性能指标,如准确率、精确率、召回率和F1分数,以评估模型在未见过的数据上的表现。 data_helpers.py负责数据预处理,包括分词、构建词汇表、将文本转换为词向量(如使用预训练的Word2Vec或GloVe向量),以及数据划分(训练集、验证集和测试集)。该文件还可能包含数据批处理功能,以提高模型训练效率。 data文件夹存储了用于训练和评估的影评数据集,包含正负面评论的标注数据。数据预处理对模型性能至关重要。本项目提供了一个完整的端到端示例,是深度学习文本分类初学者的优质学习资源。通过阅读代码,可掌握利用Tensorflow构建CNN处理文本数据的方法,以及模型管理和评估技巧。同时,项目展示了如何使用大型文本数据集进行训练,这对提升模型泛化能力极为重要。
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