1.1 Internet简介

1.网络, 计算机网络, 互联网

2.不同的角度认识Internet


1.网络, 计算机网络, 互联网

网络表示"连接两点以上的通路系统"

比如:

a.你家到邻居家的小路 -> 一个小网络

b.一个村子的所有道路 -> 一个更大的网络

c.送外卖的小哥骑车走的路线 -> 一个配送网络

计算机网络表示"专门传输数据的通路系统"

比如:

a.你家所有设备(电脑, 手机, 打印机)连同一个Wifi -> 家庭计算机网络

b.公司里所有电脑用网线连接到交换机 -> 企业计算机网络

c.学习机房的100台电脑互联 -> 局域网(LAN)

互联网(Internet)表示将"全世界的计算机网络通过统一的规则连接起来"

比如:

你家的网络(中国电信) -> 美国学校的网络 -> 非洲咖啡店的Wifi, 用统一的协议连城一个网

在这里插入图片描述


2.不同的角度认识Internet

1).从具体的构成角度认识Internet

a.数以亿计, 互联的计算设备(主机 = 端系统), 运行网络应用程序

b.通信链路, 比如: 光纤, 同轴电缆, 无线电, 卫星, 通信链路传输速率以带宽(bps)为单位

c.分组交换设备(转发分组), 比如路由器和交换机

2).从服务的角度认识Internet

分布式应用程序表示"将应用程序组件分布在不同的计算机节点, 通过网络协作完成任务的软件"

a.使用通信设施进行通信的分布式应用, 比如: web, email, 分布式游戏, 电子商务, 社交网络

b.通信基础设施为app提供程序接口(通信服务)

- 将发送和接收数据的app与互联网连接起来

- 为app应用提供服务选择, 类似于邮政服务(无连接不可靠服务和面向连接的可靠服务)
下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在网页构建过程中,表单(Form)扮演着用户与网站之间沟通的关键角色,其主要功能在于汇集用户的各类输入信息。 JavaScript作为网页开发的核心技术,提供了多样化的API和函数来操作表单组件,诸如input和select等元素。 本专题将详细研究如何借助原生JavaScript对form表单进行视觉优化,并对input输入框与select下拉框进行功能增强。 一、表单基础1. 表单组件:在HTML语言中,<form>标签用于构建一个表单,该标签内部可以容纳多种表单组件,包括<input>(输入框)、<select>(下拉框)、<textarea>(多行文本输入区域)等。 2. 表单参数:诸如action(表单提交的地址)、method(表单提交的协议,为GET或POST)等属性,它们决定了表单的行为特性。 3. 表单行为:诸如onsubmit(表单提交时触发的动作)、onchange(表单元素值变更时触发的动作)等事件,能够通过JavaScript进行响应式处理。 二、input元素视觉优化1. CSS定制:通过设定input元素的CSS属性,例如border(边框)、background-color(背景色)、padding(内边距)、font-size(字体大小)等,能够调整其视觉表现。 2. placeholder特性:提供预填的提示文字,以帮助用户明确输入框的预期用途。 3. 图标集成:借助:before和:after伪元素或者额外的HTML组件结合CSS定位技术,可以在输入框中嵌入图标,从而增强视觉吸引力。 三、select下拉框视觉优化1. 复选功能:通过设置multiple属性...
【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点探讨了如何利用深度强化学习技术对微能源系统进行高效的能量管理与优化调度。文中结合Python代码实现,复现了EI级别研究成果,涵盖了微电网中分布式能源、储能系统及负荷的协调优化问题,通过构建合理的奖励函数与状态空间模型,实现对复杂能源系统的智能决策支持。研究体现了深度强化学习在应对不确定性可再生能源出力、负荷波动等挑战中的优势,提升了系统运行的经济性与稳定性。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习背景,从事能源系统优化、智能电网、强化学习应用等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微能源网的能量调度与优化控制,提升系统能效与经济效益;②为深度强化学习在能源管理领域的落地提供可复现的技术路径与代码参考;③服务于学术研究与论文复现,特别是EI/SCI级别高水平论文的仿真实验部分。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,深入理解深度强化学习算法在能源系统建模中的具体应用,重点关注状态设计、动作空间定义与奖励函数构造等关键环节,并可进一步扩展至多智能体强化学习或与其他优化算法的融合研究。
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