TCP/IP 模型也被称作 DoD 模型(Department of Defense Model).TCP/IP 字面上代表了两个协议:TCP(传输控制协议)和 IP(网络之间互联协议).TCP/IP 协议不是 TCP 和 IP 这两个协议的合称,而是指因特网整个 TCP/IP 协议族. DoD 是 OSI 模型的精简版,它包含 4 层 进程/应用层 (应用层) 主机到主机层(传输层) 因特网层(网络层) 网络接入层 1.接入层(网络接口层.承载层.Host-to-Network) 2.网络层(

以下的内容和之后的几篇博客只是比较初级的介绍,想要深入学习的话建议自己钻研<TCP/IP详解 卷1:协议> 1.ISO/OSI七层模型    下四层是为数据传输服务的,物理层是真正的传输数据的,数据链路层.网络层.传输层主要是写入对应数据的传输信息的        物理层:比特            设备之间的比特流的传输.物理接口.电气特性        数据链路层:帧            保存的最主要的信息是网卡的 mac 地址,mac 地址负责局域网通信的,发件人和收件人的mac 地址

本文内容借鉴这篇博客:https://blog.csdn.net/agzhchren/article/details/79173491 但是这篇博客也是该博主转载的,文章具体出处我没有找到,如果有人知道文章具体出处,请在评论区告诉我,我好标明出处. 话说国际标准化组织ISO搞了个<OSI七层网络模型>,但是因为实在太过复杂与繁琐,基本上没人执行它,但是又有一个五层模型和四层模型却比较常见,尤其是四层模型. 作为一个程序员,了解四层模型是十分有比较的,但是大学<计算机网络>这门课没有

前言 今天和大家聊的是一个比较基础的问题,OSI七层模型和TCP/IP四层模型. 小伙伴们可能有疑问,这个东西还用写文章吗,太基础了吧,网上文章多的是,随便一搜索就能找到. 确实是这样,网上资料确实很多,但是如果面试官问你这个问题,你能很好的回答上这个问题吗? 本文就是用大白话来聊一聊这个话题,让你对它们有一个很清晰的认识. 照搬网上资料的简介 既然大家说网上资料很多,那王子也从网上给大家找到一张表格,如下: OSI七层模型 TCP/IP四层模型 对应网络协议 应用层(Application)

注:网络体系结构是分层的体系结构,学术派标准OSI参考模型有七层,而工业标准TCP/IP模型有四层.后者成为了事实上的标准,在介绍时通常分为5层来叙述但应注意TCP/IP模型实际上只有四层. 1.TCP/IP模型 (1)物理层 物理层规定:为传输数据所需要的物理链路创建.维持.拆除,而提供具有机械的,电子的,功能的和规范的特性,确保原始的数据可在各种物理媒体上传输,为设备之间的数据通信提供传输媒体及互连设备,为数据传输提供可靠的环境. (2)数据链路层 主要提供链路控制(同步,异步,二进制,HD

  总结 OSI中的层 功能 TCP/IP协议族 应用层 文件传输,电子邮件,文件服务,虚拟终端 TFTP,HTTP,SNMP,FTP,SMTP,DNS,Telnet 等等 表示层 数据格式化,代码转换,数据加密 没有协议 会话层 解除或建立与别的接点的联系 没有协议 传输层 提供端对端的接口 TCP,UDP 网络层 为数据包选择路由 IP,ICMP,OSPF,EIGRP,IGMP 数据链路层 传输有地址的帧以及错误检测功能 SLIP,CSLIP,PPP,MTU 物理层 以二进制数据形式在物理媒

TCP/IP模型是互联网的基础.想要理解互联网,就必须理解这个模型.但是,它不好懂,我就从来没有搞懂过. 前几天,BetterExplained上有一篇文章,很通俗地解释了这个模型.我读后有一种恍然大悟的感觉,第一次感到自己理解了互联网的总体架构. 下面,我按照自己的理解,写一下互联网到底是怎么搭建起来的.说得不对的地方,欢迎指正. 什么是TCP/IP模型? TCP/IP模型是一系列网络协议的总称,这些协议的目的,就是使计算机之间可以进行信息交换. 所谓”协议”可以理解成机器之间交谈的语言,每一

翻译自:http://cv-tricks.com/tensorflow-tutorial/save-restore-tensorflow-models-quick-complete-tutorial/ 在这篇tensorflow教程中,我会解释: 1) Tensorflow的模型(model)长什么样子? 2) 如何保存tensorflow的模型? 3) 如何恢复一个tensorflow模型来用于预测或者迁移学习? 4) 如何使用预训练好的模型(imported pretrained model

#根据字段获取关联表 filter_field_obj=self.model._meta.get_field(filter_field) print('filter_field_obj:',filter_field_obj) print(type(filter_field_obj)) if isinstance(filter_field_obj,related.RelatedField): print('related_model:',filter_field_obj.related_model

进入更深的层次:模型构造.参数访问.自定义层和使用 GPU. 模型构建 在多层感知机的实现中,我们首先构造 Sequential 实例,然后依次添加两个全连接层.其中第一层的输出大小为 256,即隐藏层单元个数是 256:第二层的输出大小为 10,即输出层单元个数是 10. 我们之前都是用了 Sequential 类来构造模型.这里我们另外一种基于 Block 类的模型构造方法,它让构造模型更加灵活,也将让你能更好的理解 Sequential 的运行机制. 继承 Block 类来构造模型 Blo

上节用了Sequential类来构造模型.这里我们另外一种基于Block类的模型构造方法,它让构造模型更加灵活,也将让你能更好的理解Sequential的运行机制. 回顾: 序列模型生成 层填充 初始化模型参数 net = gluon.nn.Sequential() with net.name_scope(): net.add(gluon.nn.Dense(1)) net.collect_params().initialize(mx.init.Normal(sigma=1)) # 模型参数初始化

创建前目录结构: 创建后的目录结构: using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; using UnityEditor; using System.IO; using System.Text; public class BuildTool { [MenuItem("BuildTool/RefreshCloth/RefreshSelectClothConfig")] stati

TCP/IP模型是互联网的基础. 想要理解互联网,就必须理解这个模型.但是,它不好懂,我就从来没有搞懂过. 前几天,BetterExplained上有一篇文章,很通俗地解释了这个模型.我读后有一种恍然大悟的感觉,第一次感到自己理解了互联网的总体架构. 下面,我按照自己的理解,写一下互联网到底是怎么搭建起来的.说得不对的地方,欢迎指正. 什么是TCP/IP模型? TCP/IP模型是一系列网络协议的总称,这些协议的目的,就是使计算机之间可以进行信息交换. 所谓"协议"可以理解成机器之间交谈

save =  tf.train.Saver() 通过save. save() 实现数据的加载 通过save.restore() 实现数据的导出 第一步: 数据的载入 import tensorflow as tf #创建变量 v1 = tf.Variable(tf.random_normal([1, 2], name='v1')) v2 = tf.Variable(tf.random_normal([2, 3], name='v2')) #初始化变量 init_op = tf.global_v

在这篇 TensorFlow 教程中,我们将学习如下内容: TensorFlow 模型文件是怎么样的? 如何保存一个 TensorFlow 模型? 如何恢复一个 TensorFlow 模型? 如何使用一个训练好的模型进行修改和微调? 1. TensorFlow 模型文件 在你训练完一个神经网络之后,你可能需要将这个模型保存下来,在后续实验中使用或者进行生产部署.那么,TensorFlow 模型文件长什么样呢?TensorFlow 模型主要包含我们已经训练好的网络设计(计算图)和网络参数.因此,T

react.js javascript 3 之前翻译了两篇关于Container&Presentational Component模型的文章,一篇是基础的Container和Component的定义,另外一篇是进阶版,因为翻译的太烂,感觉有很多错误,所以只放原文链接. 在这里我想讨论一下我自己对这个模型的一些想法. 注:便于书写,下面统一把Container&Presentational Components模型翻译为容器&展示组件模型 注:下面图片中的components文件夹指

由题目就可以看出,本节内容分为三部分,第一部分就是如何将训练好的模型持久化,并学习模型持久化的原理,第二部分就是如何将CKPT转化为pb文件,第三部分就是如何使用pb模型进行预测. 一,模型持久化 为了让训练得到的模型保存下来方便下次直接调用,我们需要将训练得到的神经网络模型持久化.下面学习通过TensorFlow程序来持久化一个训练好的模型,并从持久化之后的模型文件中还原被保存的模型,然后学习TensorFlow持久化的工作原理和持久化之后文件中的数据格式. 1,持久化代码实现 TensorF

定义 定义模型与表之间的映射,使用 define 方法. Sequelize 会自动增加 createdAt 和 updated 属性,这样能知道一个实例的创建时间和最终修改时间.如果不想自动生成,可以到configuration去看如何实现. var Project = sequelize.define('project', { title: Sequelize.STRING, description: Sequelize.TEXT }) var Task = sequelize.define

OSI七层模型详解 TCP/IP协议 链接:https://www.nowcoder.com/questionTerminal/b2ccf60bbb13483b94b4bffe200b4f3c 来源:牛客网    物理层:通过媒介传输比特,确定机械及电气规范(位bit)中继器,集线器,双绞线     数据链路层:将比特组装成帧和点到点的传递(帧Frame)差错控制 网桥,以太网交换机,网卡(一半物理层,一半数据链路层)     网络层:负责数据包从源到宿的传递和网际互连(包PackeT)路由器,

目录 前言 预备知识 一.估计问题 1.问题推导 2.前向算法/后向算法 二.序列问题 1.问题推导 2.维特比算法 三.参数估计问题 1.问题推导 2.期望最大化算法(前向后向算法) 总结 前言 HMM隐马尔可夫模型,这个名字看起来熟悉,其实很是陌生.它给人一种很神秘高深的感觉,确实,很强大的一个模型,在概率论统计学应该是应用广泛而且很重要的:虽说很高深强大的一个模型,其原理确实我们最基础的理论知识不断推导计算来的. 上一篇<HMM隐马尔可夫模型来龙去脉(一)>,从HMM基础理论开始,我们可