终于有华为技术官用500页笔记,把大学四年没会的网络协议讲清了

简介: 计算机网络协议计算机网络协议是有关计算机网络通信的一整套规则,或者说是为完成计算机网络通信而制订的规则、约定和标准。网络协议由语法、语义和时序三大要素组成。语法:通信数据和控制信息的结构与格式;语义:对具体事件应发出何种控制信息,完成何种动作以及做出何种应答。时序:对事件实现顺序的详细说明。对于网络来说,“网络协议”这词相信对大家来说都不陌生。下面请紧跟着小轩的脚步,来XIA详细学习一下吧由于文章篇幅限制,文档内容过多,只能展示部分内容,感兴趣的朋友,点击此处获取完整版免费下载方式。通信协议概述从二层到三层.重要传输层

计算机网络协议

计算机网络协议是有关计算机网络通信的一整套规则,或者说是为完成计算机网络通信而制订的规则、约定和标准。网络协议由语法、语义和时序三大要素组成。语法:通信数据和控制信息的结构与格式;语义:对具体事件应发出何种控制信息,完成何种动作以及做出何种应答。时序:对事件实现顺序的详细说明。

对于网络来说,“网络协议”这词相信对大家来说都不陌生。下面请紧跟着小轩的脚步,来XIA详细学习一下吧

由于文章篇幅限制,文档内容过多,只能展示部分内容,感兴趣的朋友,点击此处获取完整版免费下载方式。

通信协议概述




从二层到三层.




重要传输层




常用的应用层





陌生的数据中心





云计算中的网络




容器技术中的网络




微服务相关协议﹒




网络协议知识串讲




由于文章篇幅限制,文档内容过多,只能展示部分内容,感兴趣的朋友点击此处获取完整版免费下载方式。


相关文章
|
5天前
|
机器学习/深度学习 计算机视觉 知识图谱
【YOLOv8改进】MobileViT 更换主干网络: 轻量级、通用且适合移动设备的视觉变压器 (论文笔记+引入代码)
MobileViT是针对移动设备的轻量级视觉Transformer网络,结合CNN的局部特征、Transformer的全局注意力和ViT的表示学习。在ImageNet-1k上,它以600万参数实现78.4%的top-1准确率,超越MobileNetv3和DeiT。MobileViT不仅适用于图像分类,还在目标检测等任务中表现出色,且优化简单,代码已开源。YOLOv8引入了MobileViT块,整合卷积和Transformer结构,提升模型性能。更多详情可参考相关专栏和链接。
|
5天前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 计算机视觉
【YOLOv8改进】MCA:用于图像识别的深度卷积神经网络中的多维协作注意力 (论文笔记+引入代码)
YOLO目标检测专栏介绍了YOLO的创新改进和实战案例,包括多维协作注意力(MCA)机制,它通过三分支架构同时处理通道、高度和宽度注意力,提高CNN性能。MCA设计了自适应组合和门控机制,增强特征表示,且保持轻量化。该模块适用于各种CNN,实验证明其在图像识别任务上的优越性。此外,文章还展示了如何在YOLOv8中引入MCA层的代码实现和相关任务配置。
|
5天前
|
机器学习/深度学习 计算机视觉
【YOLOv8改进】 YOLOv8 更换骨干网络之GhostNetV2 长距离注意力机制增强廉价操作,构建更强端侧轻量型骨干 (论文笔记+引入代码)
该专栏聚焦YOLO目标检测的创新改进与实战,介绍了轻量级CNNs和注意力机制在移动设备上的应用。文章提出了一种名为GhostNetV2的新架构,结合了硬件友好的DFC注意力机制,强化了特征表达能力和全局信息捕获,同时保持低计算成本和高效推理。GhostNetV2在ImageNet上以167M FLOPs达到75.3%的top-1准确率,优于同类模型。创新点包括DFC注意力、模型结构优化和效率提升。源代码可在GitHub和MindSpore平台上找到。此外,还提到了YOLOv8的相关实现和任务配置。
|
5天前
|
机器学习/深度学习 存储 测试技术
【YOLOv8改进】 YOLOv8 更换骨干网络之 GhostNet :通过低成本操作获得更多特征 (论文笔记+引入代码).md
YOLO目标检测专栏探讨了卷积神经网络的创新改进,如Ghost模块,它通过低成本运算生成更多特征图,降低资源消耗,适用于嵌入式设备。GhostNet利用Ghost模块实现轻量级架构,性能超越MobileNetV3。此外,文章还介绍了SegNeXt,一个高效卷积注意力网络,提升语义分割性能,参数少但效果优于EfficientNet-L2。专栏提供YOLO相关基础解析、改进方法和实战案例。
|
5天前
|
计算机视觉
【YOLOv8改进】 AFPN :渐进特征金字塔网络 (论文笔记+引入代码).md
YOLO目标检测专栏介绍了YOLO的有效改进和实战案例,包括AFPN——一种解决特征金字塔网络信息丢失问题的新方法。AFPN通过非相邻层直接融合和自适应空间融合处理多尺度特征,提高检测性能。此外,还展示了YOLOv8中引入的MPDIoU和ASFF模块的代码实现。详情可参考提供的专栏链接。
|
5天前
|
编解码 计算机视觉 网络架构
【YOLOv8改进】BiFPN:加权双向特征金字塔网络 (论文笔记+引入代码)
该专栏深入研究了YOLO目标检测的神经网络架构优化,提出了加权双向特征金字塔网络(BiFPN)和复合缩放方法,以提升模型效率。BiFPN通过双向跨尺度连接和加权融合增强信息传递,同时具有自适应的网络拓扑结构。结合EfficientNet,构建了EfficientDet系列检测器,在效率和准确性上超越先前技术。此外,介绍了YOLOv8如何引入MPDIoU并应用BiFPN进行可学习权重的特征融合。更多详情可参考提供的专栏链接。
|
19天前
|
安全 网络协议 网络安全
网络安全笔记整理,你花了多久弄明白架构设计
网络安全笔记整理,你花了多久弄明白架构设计
|
19天前
|
安全 网络协议 网络安全
网络安全笔记整理(1),字节跳动网络安全内部学习资料泄露
网络安全笔记整理(1),字节跳动网络安全内部学习资料泄露
|
19天前
|
Linux 网络安全 Windows
网络安全笔记-day8,DHCP部署_dhcp搭建部署,源码解析
网络安全笔记-day8,DHCP部署_dhcp搭建部署,源码解析
|
21天前
|
移动开发 网络协议 网络安全
【网络安全 | 网络协议】一文讲清HTTP协议
【网络安全 | 网络协议】一文讲清HTTP协议
31 0