恶补计算机网络

学校里面没有好好学,出来工作了,才发现基础理论最重要。

最近在恶补计算机理论。被各种名词术语搞得头昏脑胀。

学习资料是这些:

TCP/IP Sockets in Java    <====  啃吧

Linux 多线程服务端编程    <====  有期待

UNIX网络编程 卷1   <==== 大部头,怕怕

TCP/IP详解 卷1      <====  第二版评价不好,第一版太久

The Art of Computer Networking     <===   还不错,文风好,内容新

networking online class of stanford   <==== 声音太小,听不清


看能坚持多少吧。



列一些概念,不断补充ing。

OSI 7 Layer Model

TCP/IP 4 Layer Protocol

Nagal Algorithm

Big Fat Pipe

Sliding Window

Silly Window Synonym

End to End Principal

Packet Switch

RTT

iptables

ipsec / vpn

netty

reactor/proactor


笔记:

TCP/IP详解 卷1    翻译从第8章开始出轨,第9章彻底离谱。。那个知更鸟的翻译把我完整雷翻。。赶快找英文版对着看ing


TCP/IP详解 卷1  里提到的sock程序可以在这里下到


内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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