传输层--TCP和UDP的对比

本文详细对比了TCP和UDP在传输层的主要特点,包括连接方式、可靠性、数据处理方式、通信模式和编程复杂性。TCP是面向连接、保证可靠性的协议,适合需要稳定传输的场景;而UDP则是无连接、不保证可靠性的协议,适用于实时性强但对丢包容忍度高的应用。此外,还探讨了UDP如何通过用户层机制实现可靠传输以及TCP的粘包问题和解决方案。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

TCP和UDP协议是传输层非常重要的两个协议,这两个协议在数据传输中起着非常重要的作用,前面两篇文章讲解了这两个协议各自的特点,本文来讲解一下这两个协议有什么区别。

1 TCP和UDP对比

1.1 从各自的特点来看
(1)TCP是面向连接的,而UDP是无连接的;

TCP发送数据前先要建立连接,而UDP发送数据前不需要建立连接。

(2)TCP保证可靠性,UDP不保证可靠性;

TCP具有很多的可靠性保证机制(TCP的连接管理、超时重传、序号和确认序号、流量控制和拥塞控制都能保证TCP数据包能够无差错、不丢失、按序到达),但是UDP没有这些可靠性保证机制,因此UDP就无法保证可靠性。

(3)TCP面向字节流,UDP面向数据报;

TCP接收和发送数据就像流水一样,可以一次接收多个,或者一次接收少半部分但是可以接收多次;但是UDP发送多少就要接收多少,如果接收的数据少于发送的数据,那么少的那部分数据永远也接收不到了。

(4)每一条TCP连接只能用于点点之间一对一进行,而UDP支持一对一、一对多、多对多的交互通信;
(5)TCP不仅
### LSTM的输入与输出机制 #### 输入结构 LSTM是一种特殊的循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN),其设计目的是解决传统RNN在处理长时间序列时存在的梯度消失或爆炸问题。LSTM通过引入门控机制来控制信息流,从而能够有效捕捉长期依赖关系。 对于LSTM而言,其输入通常是一个三维张量,形状为 `(样本数, 时间步长, 特征维度)`。具体来说: - **样本数**表示数据集中有多少条独立的时间序列。 - **时间步长**指每一条时间序列包含多少个时间点的数据。 - **特征维度**则代表每个时间点上的特征向量长度[^1]。 例如,在自然语言处理任务中,如果我们将一句话看作是一组单词组成的序列,则这里的“时间步长”就是句子中的词数量,“特征维度”可以是每个词经过嵌入层后的向量大小。 #### 输出形式 LSTM 的输出取决于具体的配置方式以及应用场景: 1. 对于单层 LSTM 来说,它会针对每一个时间步返回隐藏状态 \(h_t\) 细胞状态 \(c_t\) 。其中隐藏状态作为当前时刻该节点对外界表达的信息载体;而细胞状态内部存储着更深层次的历史记忆信息[^2]。 2. 当构建深层 LSTM 结构 (即堆叠多个 LSTM 层) 时,前一层的所有时间步输出将被送至下一层作为新输入继续传播计算直到最后一层结束为止。 3. 实际应用过程中往往还需要附加额外操作比如加入全连接层(FC),以便最终得到符合需求的目标值——无论是连续型变量还是离散类别标签等不同类型的任务目标都可以通过调整 FC 后面激活函数的形式达成目的。 4. 在某些特定情况下如仅关心整个序列最后一步的状态而非中间过程变化情况的话可以直接取最后一个时间步对应的 h_T 或 c_T 进行后续处理而不是保留全部历史记录下来。 5. 另外值得注意的是当涉及到多维或多模态数据源联合建模的时候可能还会存在更加复杂的组合模式比如说同时考虑视觉图像帧加上音频片段共同作用影响未来趋势走向等问题此时就需要灵活运用不同类型的编码解码器架构配合起来完成相应功能实现[^3]。 ```python import tensorflow as tf model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.LSTM(units=64, input_shape=(None, feature_dim), return_sequences=True), tf.keras.layers.Dense(output_size, activation='softmax') ]) ``` 上述代码展示了一个简单的基于 TensorFlow/Keras 构造出来的带有单层 LSTM 单元并设置 `return_sequences` 参数为 True 表明希望获取每一时刻 t 所产生的隐含层状态 ht 给予下一个 Dense Layer 做进一步分类决策使用的例子。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值