计网：第一章 概述
目录
1.1计算机网络在信息时代作用
1.2因特网概述
1.3三种交换方式
1.4计算机网络的定义和分类
1.5计算机网络的性能指标
1.6计算机网络的体系结构
基于湖科大教书匠b站计算机网络教学视频以及本校课程老师ppt
整合出的计算机网络学习笔记
根据文章目录，具体内容都在附赠的pdf文件中，适合日常学习、考前冲刺
一下是第一章笔记中大概的知识点内容，欢迎查漏补缺^^
可以在电脑网页端进行下载哦~
1.1计算机网络在信息时代作用
网络 互联网 因特网
1.2因特网概述
因特网发展的三个阶段
ISP ISP的不同层次
因特网标准化工作
因特网的组成 边缘部分 核心部分
1.3三种交换方式
电路交换 分组交换 报文交换
三种交换方式对比
1.4计算机网络的定义和分类
按交换技术分类
按使用者分类
按传输介质分类
按覆盖范围分类
按拓扑结构分类
1.5计算机网络的性能指标
速率 带宽 吞吐量 时延 时延带宽积 往返时间 利用率 丢包率
1.6计算机网络的体系结构
OSI体系结构
TCP/IP体系结构
原理体系结构
计算机网络分层的必要性
计算机网络的专业术语
实体 协议 服务 服务访问点 服务原语 协议数据单元 服务数据单元
相关文章：
计网：第一章 概述
目录 1.1计算机网络在信息时代作用 1.2因特网概述 1.3三种交换方式 1.4计算机网络的定义和分类 1.5计算机网络的性能指标 1.6计算机网络的体系结构 基于湖科大教书匠b站计算机网络教学视频以及本校课程老师ppt 整合出的计算机网络学习笔记 根据文章目录，具体内…...
RT-DETR算法优化改进：新颖的多尺度卷积注意力（MSCA），即插即用，助力小目标检测 | NeurIPS2022
💡💡💡本文独家改进: 多尺度卷积注意力（MSCA），有效地提取上下文信息，新颖度高，创新十足。 1）代替RepC3进行使用； 2）MSCAAttention直接作为注意力进行使用； 推荐指数：五星 RT-DETR魔术师专栏介绍： https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12497375.ht…...
基于遗传算法改进的GRNN多输入多输出回归预测，基于多目标遗传算法+GRNN的帕累托前沿求解，基于遗传工具箱调用GRNN模型的多目标求解
目录 背影 遗传算法的原理及步骤 基本定义 编码方式 适应度函数 运算过程 代码 结果分析 展望 完整代码下载链接：grnn多输入多输出训练测试，遗传算法改进grnn神经网络，NSGA-2多目标遗传算法，多目标遗传算法和grnn结合优化资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/downloa…...
vue2按需导入Element（vite打包）
1.安装element 说明：-S是生产依赖。 npm install element-ui2 -S 2.安装babel-plugin-component 说明：-D是开发模式使用。 npm install babel-plugin-component -D 3. vite.config.js 说明：借助 babel-plugin-component ，我们可…...
力扣117双周赛
第 117 场双周赛 给小朋友们分糖果 I 同T2 给小朋友们分糖果 II 数学 class Solution { public:long long distributeCandies(int n, int limit) {long long ans 0;for (int i 0; i < min(n, limit); i) {if (n - i < limit) {ans n - i 1;} else if (n - i <…...
SPI简介及FPGA通用MOSI模块实现
简介 SPI（Serial Peripheral Interface，串行外围设备接口）通讯协议，是Motorola公司提出的一种同步串行接口技术。是一种高速、全双工、同步通信总线。在芯片中只占用四根管脚用来控制及数据传输。 优缺点： SPI通讯协…...
K8S篇之K8S详解
一、K8S简介 k8s全称kubernetes，是为容器服务而生的一个可移植容器的编排管理工具。k8s目前已经主导了云业务流程，推动了微服务架构等热门技术的普及和落地。 k8s是自动化容器操作的开源平台。这些容器操作包括：部署、调度和节点集群间扩展。…...
进博会再现上亿大单 EZZ携手HIC海橙嗨选签署2024年度合作备忘录
正在举行的第六届中国国际进口博览会上，再现上亿大单。11月6日，在澳大利亚新南威尔士州政府代表的见证下，澳交所基因组龙头上市公司EZZ生命科学和中国跨境社交电商龙头HIC海橙嗨选签署2024合作备忘录，在未来的一年，EZZ…...
深度学习基于python+TensorFlow+Django的花朵识别系统
欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦 ，由于篇幅有限，只展示了部分核心代码。 文章目录 一项目简介 二、功能三、系统四. 总结 一项目简介 花朵识别系统，基于Python实现，深度学习卷积神经网络，通过TensorFlow搭建卷积神经…...
Azure 机器学习 - 机器学习中的企业安全和治理
目录 限制对资源和操作的访问网络安全性和隔离数据加密数据渗透防护漏洞扫描审核和管理合规性 在本文中，你将了解可用于 Azure 机器学习的安全和治理功能。 如果管理员、DevOps 和 MLOps 想要创建符合公司策略的安全配置，那么这些功能对其十分有用。 通过…...
Unity - 各向异性 - 丝绸材质
文章目录 目的环境主观美术效果的[假]丝绸基于物理的方式ProjectPBR filament web captureReferences 目的 拾遗，备份 环境 Unity : 2020.3.37f1 Pipeline : Builtin Rendering Pipeline 主观美术效果的[假]丝绸 非常简单 : half specualr pow(1 - NdotV, _Edg…...
MySQL中UUID主键的优化
UUID（Universally Unique IDentifier 通用唯一标识符），是一种常用的唯一标识符，在MySQL中，可以利用函数uuid()来生产UUID。因为UUID可以唯一标识记录，因此有些场景可能会用来作为表的主键，但直接…...
Python实现WOA智能鲸鱼优化算法优化BP神经网络分类模型(BP神经网络分类算法)项目实战
说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据代码文档视频讲解），如需数据代码文档视频讲解可以直接到文章最后获取。 1.项目背景 鲸鱼优化算法 (whale optimization algorithm,WOA)是 2016 年由澳大利亚格里菲斯大学的Mirjalili 等提…...
Rust语言代码示例
安装Rust语言，然后创建一个新的Rust项目。接下来，你需要安装一个名为"requests"的Rust包，这个包可以帮助你发送请求。然后，你需要安装一个名为"rust-crawler"的Rust包，这个包可以帮助你编写爬虫程…...
【SpringBoot3+Vue3】一【基础篇】
目录 一、Spring Boot概述 1、Spring Boot 特性 1.1 起步依赖 1.2 自动配置 1.3 其他特性 1.3.1 内嵌的Tomcat、Jetty (无需部署WAR文件) 1.3.2 外部化配置 1.3.3 不需要XML配置(properties/yml) 二、Spring Boot入门 1、一个入门程序需求 2、步骤 2.1 创建Maven工…...
麒麟信安登录央视，深度展现为中国信息安全铸“魂”之路
麒麟信安登录央视，深度展现为中国信息安全铸“魂”之路 近日，麒麟信安登录央视频道，《麒麟信安——为中国信息安全铸“魂”》在CCTV-4中文国际频道、CCTV-7国防军事频道、CCTV-10 科教频道、CCTV-12社会与法频道、CCTV-17农业农村频道&#x…...
Flutter的专属Skia引擎解析+用法原理
Skia是一款跨平台的2D图形库，是Google公司开发的，可以用于开发各种应用程序，如浏览器、游戏、移动应用程序等。Skia引擎的主要特点是速度快、可移植性强、占用的内存少、稳定性佳，适用于多种硬件平台。 Skia的目标是提供快速、高…...
python poetry的教程
Poetry Python世界中，Poetry是一个近年来备受瞩目的工具，它为开发者提供了一个灵活且强大的依赖管理解决方案。Poetry可以帮助开发者管理项目的依赖关系，同时提供了一系列的工具和功能，使开发者能够更轻松地创建和管理复杂的项目。…...
jq里的ajax超详细参数讲解
目录 1、url：要发送请求的URL地址。 2、type：请求的类型，可选参数，包括GET、POST、PUT、DELETE等，默认为GET。 3、data：要发送到服务器的数据，可以是一个字符串、数组或对象。默认为null。 4…...
郑州大学2020级信息安全专业——保研小结
最终上岸 夏令营： 夏令营开始的时间一般比较早，在期末考试之前就已经开始了，需要提前联系导师，有的学校是弱com，导师愿意要你入营的概率和优营的概率就会比较大，因此要提前联系导师，复习好项目…...
未来机器人的大脑：如何用神经网络模拟器实现更智能的决策？
编辑：陈萍萍的公主一点人工一点智能 未来机器人的大脑：如何用神经网络模拟器实现更智能的决策？RWM通过双自回归机制有效解决了复合误差、部分可观测性和随机动力学等关键挑战，在不依赖领域特定归纳偏见的条件下实现了卓越的预测准…...
MySQL 索引底层结构揭秘：B-Tree 与 B+Tree 的区别与应用
文章目录 一、背景知识：什么是 B-Tree 和 BTree？ B-Tree（平衡多路查找树） BTree（B-Tree 的变种） 二、结构对比：一张图看懂 三、为什么 MySQL InnoDB 选择 BTree？ 1. 范围查询更快 2…...
Chromium 136 编译指南 Windows篇：depot_tools 配置与源码获取（二）
引言 工欲善其事，必先利其器。在完成了 Visual Studio 2022 和 Windows SDK 的安装后，我们即将接触到 Chromium 开发生态中最核心的工具——depot_tools。这个由 Google 精心打造的工具集，就像是连接开发者与 Chromium 庞大代码库的智能桥梁…...
【Linux】自动化构建-Make/Makefile
前言 上文我们讲到了Linux中的编译器gcc/g 【Linux】编译器gcc/g及其库的详细介绍-CSDN博客 本来我们将一个对于编译来说很重要的工具：make/makfile 1.背景 在一个工程中源文件不计其数，其按类型、功能、模块分别放在若干个目录中，mak…...
HTML前端开发：JavaScript 获取元素方法详解
作为前端开发者，高效获取 DOM 元素是必备技能。以下是 JS 中核心的获取元素方法，分为两大系列： 一、getElementBy... 系列 传统方法，直接通过 DOM 接口访问，返回动态集合（元素变化会实时更新）。…...
python打卡第47天
昨天代码中注意力热图的部分顺移至今天 知识点回顾： 热力图 作业：对比不同卷积层热图可视化的结果 def visualize_attention_map(model, test_loader, device, class_names, num_samples3):"""可视化模型的注意力热力图，展示模…...
用js实现常见排序算法
以下是几种常见排序算法的 JS实现，包括选择排序、冒泡排序、插入排序、快速排序和归并排序，以及每种算法的特点和复杂度分析 1. 选择排序（Selection Sort） 核心思想：每次从未排序部分选择最小元素，与未排…...
理想汽车5月交付40856辆，同比增长16.7%
6月1日，理想汽车官方宣布，5月交付新车40856辆，同比增长16.7%。截至2025年5月31日，理想汽车历史累计交付量为1301531辆。 官方表示，理想L系列智能焕新版在5月正式发布，全系产品力有显著的提升，每…...
Vue 实例的数据对象详解
Vue 实例的数据对象详解 在 Vue 中，数据对象是响应式系统的核心，也是组件状态的载体。理解数据对象的原理和使用方式是成为 Vue 专家的关键一步。我将从多个维度深入剖析 Vue 实例的数据对象。 一、数据对象的定义方式 1. Options API 中的定义 在 Options API 中，使用 …...
MySQL 数据库深度剖析：事务、SQL 优化、索引与 Buffer Pool
在当今数据驱动的时代，数据库作为数据存储与管理的核心，其性能与可靠性至关重要。MySQL 作为一款广泛使用的开源数据库，在众多应用场景中发挥着关键作用。在这篇博客中，我将围绕 MySQL 数据库的核心知识展开，涵盖事务及…...