TCP/IP网络协议栈
TCP/IP网络协议栈是一个分层的网络模型,用于在互联网和其他网络中传输数据。它由几个关键的协议层组成,每一层负责特定的功能。以下是对TCP/IP协议栈的简要介绍:
TCP/IP协议模型的分层
1. 应用层(Application Layer):
- 这是用户与网络交互的地方。常见的协议包括HTTP(用于网页浏览)、FTP(文件传输)、SMTP(邮件传输)、DNS(域名解析)等。这层处理应用程序之间的通信。
2. 传输层(Transport Layer):
- 主要有两个协议:
- TCP(传输控制协议):提供可靠的、面向连接的服务。TCP确保数据按顺序到达,且没有丢失或重复。它通过确认机制、重传和流量控制来实现这一点。
- UDP(用户数据报协议):提供无连接的服务,速度快但不保证数据传输的可靠性,常用于实时应用如视频流、在线游戏等。
3. 网络层(Internet Layer):
- 负责数据包的路由和转发。
- IP(互联网协议):是网络层最重要的协议,负责在不同网络之间传送数据包。IPv4和IPv6是其主要版本,IPv6旨在解决IPv4地址耗尽的问题。
- ICMP(互联网控制消息协议):用于错误报告和诊断(如ping命令)。
4. 链路层(Link Layer)或网络接口层:
- 处理与物理网络硬件相关的通信问题,如以太网、无线LAN等。这层负责将数据封装成帧并发送到物理介质上。
工作原理:
- 当你发送数据时,数据从应用层开始,通过每一层增加头部信息(封装),直到到达链路层,然后通过物理媒体发送出去。
- 接收数据时,过程相反,数据通过每一层去除头部信息(解封装),直到应用层处理数据。
特点:
- 模块化:每个层独立处理其任务,简化了设计和实现。
- 可扩展性:可以轻松添加新协议或技术。
- 兼容性:不同硬件和软件平台都能通过标准化接口进行通信。
TCP/IP协议栈的设计使其能够支持各种网络应用,从简单的文件传输到复杂的实时通信,极大地促进了互联网的发展和普及。
相关文章:
TCP/IP网络协议栈
TCP/IP网络协议栈是一个分层的网络模型,用于在互联网和其他网络中传输数据。它由几个关键的协议层组成,每一层负责特定的功能。以下是对TCP/IP协议栈的简要介绍: TCP/IP协议模型的分层 1. 应用层(Application Layer)…...
利用编程思维做题之最小堆选出最大的前10个整数
1. 理解问题 我们需要设计一个程序,读取 80,000 个无序的整数,并将它们存储在顺序表(数组)中。然后从这些整数中选出最大的前 10 个整数,并打印它们。要求我们使用时间复杂度最低的算法。 由于数据量很大,直…...

详解MVC架构与三层架构以及DO、VO、DTO、BO、PO | SpringBoot基础概念
🙋大家好!我是毛毛张! 🌈个人首页: 神马都会亿点点的毛毛张 今天毛毛张分享的是SpeingBoot框架学习中的一些基础概念性的东西:MVC结构、三层架构、POJO、Entity、PO、VO、DO、BO、DTO、DAO 文章目录 1.架构1.1 基本…...
Unity C# 影响性能的坑点
c用的时间长了怕unity的坑忘了,记录一下。 GetComponent最好使用GetComponent<T>()的形式, 继承自Monobehaviour的函数要避免空的Awake()、Start()、Update()、FixedUpdate().这些空回调会造成性能浪费 GetComponent方法最好避免在Update当中使用…...

工作学习:切换git账号
概括 最近工作用的git账号下发下来了,需要切换一下使用的账号。因为是第一次弄,不熟悉,现在记录一下。 打开设置 路径–git—git remotes,我这里选择项是Manage Remotes,点进去就可以了。 之后会出现一个输入框&am…...
量化交易系统开发-实时行情自动化交易-8.量化交易服务平台(一)
19年创业做过一年的量化交易但没有成功,作为交易系统的开发人员积累了一些经验,最近想重新研究交易系统,一边整理一边写出来一些思考供大家参考,也希望跟做量化的朋友有更多的交流和合作。 接下来会对于收集整理的33个量化交易服…...

Scala习题
姓名,语文,数学,英语 张伟,87,92,88 李娜,90,85,95 王强,78,90,82 赵敏,92,88,91 孙涛,…...

结构方程模型(SEM)入门到精通:lavaan VS piecewiseSEM、全局估计/局域估计;潜变量分析、复合变量分析、贝叶斯SEM在生态学领域应用
目录 第一章 夯实基础 R/Rstudio简介及入门 第二章 结构方程模型(SEM)介绍 第三章 R语言SEM分析入门:lavaan VS piecewiseSEM 第四章 SEM全局估计(lavaan)在生态学领域高阶应用 第五章 SEM潜变量分析在生态学领域…...

OpenCV图像基础处理:通道分离与灰度转换
在计算机视觉处理中,理解图像的颜色通道和灰度表示是非常重要的基础知识。今天我们通过Python和OpenCV来探索图像的基本组成。 ## 1. 图像的基本组成 在数字图像处理中,彩色图像通常由三个基本颜色通道组成: - 蓝色(Blue&#x…...

C++ 类和对象(类型转换、static成员)
目录 一、前言 二、正文 1.隐式类型转换 1.1隐式类型转换的使用 2.static成员 2.1 static 成员的使用 2.1.1static修辞成员变量 2.1.2 static修辞成员函数 三、结语 一、前言 大家好,我们又见面了。昨天我们已经分享了初始化列表:https://blog.c…...

【网络安全设备系列】12、态势感知
0x00 定义: 态势感知(Situation Awareness,SA)能够检测出超过20大类的云上安全风险,包括DDoS攻击、暴力破解、Web攻击、后门木马、僵尸主机、异常行为、漏洞攻击、命令与控制等。利用大数据分析技术,态势感…...

Linux介绍与安装指南:从入门到精通
1. Linux简介 1.1 什么是Linux? Linux是一种基于Unix的操作系统,由Linus Torvalds于1991年首次发布。Linux的核心(Kernel)是开源的,允许任何人自由使用、修改和分发。Linux操作系统通常包括Linux内核、GNU工具集、图…...
BGE-M3模型结合Milvus向量数据库强强联合实现混合检索
在基于生成式人工智能的应用开发中,通过关键词或语义匹配的方式对用户提问意图进行识别是一个很重要的步骤,因为识别的精准与否会影响后续大语言模型能否检索出合适的内容作为推理的上下文信息(或选择合适的工具)以给出用户最符合…...

鸿蒙NEXT开发案例:文字转拼音
【引言】 在鸿蒙NEXT开发中,文字转拼音是一个常见的需求,本文将介绍如何利用鸿蒙系统和pinyin-pro库实现文字转拼音的功能。 【环境准备】 • 操作系统:Windows 10 • 开发工具:DevEco Studio NEXT Beta1 Build Version: 5.0.…...
CTF之密码学(栅栏加密)
栅栏密码是古典密码的一种,其原理是将一组要加密的明文划分为n个一组(n通常根据加密需求确定,且一般不会太大,以保证密码的复杂性和安全性),然后取每个组的第一个字符(有时也涉及取其他位置的字…...

修改插槽样式,el-input 插槽 append 的样式
需缩少插槽 append 的 宽度 方法1、使用内联样式直接修改,指定 width 为 30px <el-input v-model"props.applyBasicInfo.outerApplyId" :disabled"props.operateCommandType input-modify"><template #append><el-button click…...

UPLOAD LABS | PASS 01 - 绕过前端 JS 限制
关注这个靶场的其它相关笔记:UPLOAD LABS —— 靶场笔记合集-CSDN博客 0x01:过关流程 本关的目标是上传一个 WebShell 到目标服务器上,并成功访问: 我们直接尝试上传后缀为 .php 的一句话木马: 如上,靶场弹…...

【css实现收货地址下边的平行四边形彩色线条】
废话不多说,直接上代码: <div class"address-block" ><!-- 其他内容... --><div class"checked-ar"></div> </div> .address-block{height:120px;position: relative;overflow: hidden;width: 500p…...
缓存方案分享
不知道大家平常更新缓存是怎么做的,但是大部分时候都是更新数据的同时更新缓存,今天和同事一起聊到一个缓存方案的问题,感觉很有趣、非常精妙,记录一下。 基于此本文将介绍几种常见的缓存更新策略,包括简单的缓存覆盖…...
第四十篇 DDP模型并行
摘要 分布式数据并行(DDP)技术是深度学习领域中的一项重要技术,它通过将数据和计算任务分布在多个计算节点上,实现了大规模模型的并行训练。 DDP技术的基本原理是将数据和模型参数分割成多个部分,每个部分由一个计算节点负责处理。在训练过程中,每个节点独立计算梯度,…...

微信小程序之bind和catch
这两个呢,都是绑定事件用的,具体使用有些小区别。 官方文档: 事件冒泡处理不同 bind:绑定的事件会向上冒泡,即触发当前组件的事件后,还会继续触发父组件的相同事件。例如,有一个子视图绑定了b…...

令牌桶 滑动窗口->限流 分布式信号量->限并发的原理 lua脚本分析介绍
文章目录 前言限流限制并发的实际理解限流令牌桶代码实现结果分析令牌桶lua的模拟实现原理总结: 滑动窗口代码实现结果分析lua脚本原理解析 限并发分布式信号量代码实现结果分析lua脚本实现原理 双注解去实现限流 并发结果分析: 实际业务去理解体会统一注…...
OpenPrompt 和直接对提示词的嵌入向量进行训练有什么区别
OpenPrompt 和直接对提示词的嵌入向量进行训练有什么区别 直接训练提示词嵌入向量的核心区别 您提到的代码: prompt_embedding = initial_embedding.clone().requires_grad_(True) optimizer = torch.optim.Adam([prompt_embedding...
GitHub 趋势日报 (2025年06月06日)
📊 由 TrendForge 系统生成 | 🌐 https://trendforge.devlive.org/ 🌐 本日报中的项目描述已自动翻译为中文 📈 今日获星趋势图 今日获星趋势图 590 cognee 551 onlook 399 project-based-learning 348 build-your-own-x 320 ne…...
Linux系统部署KES
1、安装准备 1.版本说明V008R006C009B0014 V008:是version产品的大版本。 R006:是release产品特性版本。 C009:是通用版 B0014:是build开发过程中的构建版本2.硬件要求 #安全版和企业版 内存:1GB 以上 硬盘…...
适应性Java用于现代 API:REST、GraphQL 和事件驱动
在快速发展的软件开发领域,REST、GraphQL 和事件驱动架构等新的 API 标准对于构建可扩展、高效的系统至关重要。Java 在现代 API 方面以其在企业应用中的稳定性而闻名,不断适应这些现代范式的需求。随着不断发展的生态系统,Java 在现代 API 方…...

Elastic 获得 AWS 教育 ISV 合作伙伴资质,进一步增强教育解决方案产品组合
作者:来自 Elastic Udayasimha Theepireddy (Uday), Brian Bergholm, Marianna Jonsdottir 通过搜索 AI 和云创新推动教育领域的数字化转型。 我们非常高兴地宣布,Elastic 已获得 AWS 教育 ISV 合作伙伴资质。这一重要认证表明,Elastic 作为 …...

Visual Studio Code 扩展
Visual Studio Code 扩展 change-case 大小写转换EmmyLua for VSCode 调试插件Bookmarks 书签 change-case 大小写转换 https://marketplace.visualstudio.com/items?itemNamewmaurer.change-case 选中单词后,命令 changeCase.commands 可预览转换效果 EmmyLua…...
Python常用模块:time、os、shutil与flask初探
一、Flask初探 & PyCharm终端配置 目的: 快速搭建小型Web服务器以提供数据。 工具: 第三方Web框架 Flask (需 pip install flask 安装)。 安装 Flask: 建议: 使用 PyCharm 内置的 Terminal (模拟命令行) 进行安装,避免频繁切换。 PyCharm Terminal 配置建议: 打开 Py…...
41道Django高频题整理(附答案背诵版)
解释一下 Django 和 Tornado 的关系? Django和Tornado都是Python的web框架,但它们的设计哲学和应用场景有所不同。 Django是一个高级的Python Web框架,鼓励快速开发和干净、实用的设计。它遵循MVC设计,并强调代码复用。Django有…...