如何系统学习计算机网络?(二)

简介: 关于计算机网络如何学习,我就拿自己亲身实践的来举例吧,因为我也自学学起的。我觉得最重要的就是看书(博客) + 实践。

TCP/IP 详解

这是我推荐给你的第七本书

这是一本被翻译耽误的经典书,两个硬核作者 Kevin R. Fall 和 W. Richard Stevens 被南开大学的某计算机系的译者给毁了。我第一开始读这本书以为是自己智商不够,原来是翻译瞎TM翻啊。语句不通且不说,您好歹走点心,改点措辞也行啊,纯粹是生搬硬套谷歌翻译啊,哎。

微信图片_20220416152807.jpg

来看看豆瓣读者们对这本书的评价吧,比我有力量多了。

微信图片_20220416153154.jpg

这个回答给我看乐了,嗯,把这本书当作一本 Google 词典确实是一种不错的选择。

不过这本书确实是一本非常好的书,这本书的关注点在于 TCP/IP 协议栈上,可以说把 TCP/IP 讲透讲细了,比如讲 TCP 就会分别从连接管理、TCP 超时重传、TCP 拥塞控制、TCP 保活机制来讲起,不管你是从事哪个技术栈的研究,不管你是程序员还是网络工程师,这本书都是你值得一读的一本,不过要读最好还是读英文版。

TCP/IP 详解有三本,第二本是

微信图片_20220416152830.jpg

这本黑皮书主要是介绍如何实现 TCP/IP 协议的,这本书很难入门。书中给出了约 500 个图例,15000 行实际操作的 C 代码,采用举例教学的方法帮助你掌握 TCP/IP 实现。

本书不仅说明了插口 API 和协议族的关系以及主机实现与路由器实现的差别。还介绍了 4.4BSD-Lite 版的新的特点。本书适用于希望理解 TCP/IP 协议如何实现的人,包括编写网络应用程序的程序员以及利用 TCP/IP 维护计算机网络的系统管理员。

第三卷是 tcp 事务协议、http、nntp 和 unix 域协议

微信图片_20220416152834.jpg

这本书看的人就更少了。

第 3 卷详细介绍了当今 TCP/IP 程序员和网络管理员必须非常熟悉的四个基本主题:TCP 的扩展、Hyper 文本传输协议、网络新闻传输协议和 UNIX 域协议。与前两卷一样,本书介绍了 4.4BSD-Lite 网络代码中的示例和实现细节。

嗯。。。有一些沉重了,其实这些深入协议底层的书籍我们 99% 的人都接触不到,但是为了回答的完整性,我就都列出来了,这样的好处是让你能系统了解。

上面都是一些理论书籍,下面是稍微偏实战一些的书籍了。

计算机网络实战最有效的当然就属于抓包了,有很多抓包工具比如 wireshark、sniffer、httpwatch、iptool、fiddle 等,但是我用的和使用频率最高的应该就是 wireshark 了,关于 wireshark 还有几本实战方面的书你需要知道

wireshark 数据包分析实战

这是我推荐给你的第八本书

微信图片_20220416152838.jpg

初学者必备,介绍了 wireshark 安装,嗅探网络流量,wireshark 的基本使用,用 wireshark 分析了一圈常用的TCP,UDP 协议,也简要分析了 HTTP 等应用层协议,概要介绍了一些 TCP 重传的机制,最后是无线分析。

整个书定位应该是入门级别的,基本上每章都是简要介绍,并没有特别深入大张阔斧地进行描述。文章行文思路清晰,译者的翻译水平也不错。总的来说,是初步认识和了解 wireshark 的好书

wireshark 网络分析就是这么简单

这是我推荐给你的第九本书

微信图片_20220416152841.jpg

读的时候你会忍不住笑的,区别于《Wireshark数据包分析实战》,本书就像一本侦探小说集,以幽默风趣的语言风格,借助wireshark以理性的思考来不断探险,根据蛛丝马迹来侦破案情。总结,读完数据包分析实战来读这本。

Wireshark网络分析实战

这是我推荐给你的第十本书

微信图片_20220416153050.jpg

其内容涵盖了 Wireshark 的基础知识,抓包过滤器的用法,显示过滤器的用法,基本/高级信息统计工具的用法,Expert Info 工具的用法,Wiresahrk 在 Ethernet、LAN 及无线 LAN 中的用法,ARP 和 IP 故障分析,TCP/UDP故障分析,HTTP 和 DNS 故障分析,企业网应用程序行为分析,SIP 多媒体和 IP电话,排除由低带宽或高延迟所引发的故障,认识网络安全等知识。

书籍推荐大概就是上面那些,除了书之外,还有一些视频、博客、官网网站可以学习

视频推荐

很烦微信公众平台怎么不支持外链呢,这个体验就很差啊。

今天在 b 站看视频的时候,看到了一句话众所周知,b 站是用来搞学习的,对于我们学习编程的童鞋来说,b 站有着非常多的学习资源,但是有一些质量并不是很好,看了之后不容易理解,这也是写这一篇文章的原因,为大家分享一些质量超高的计算机基础的学习视频,往下看就完了。

1. 计算机网络微课堂(有字幕无背景音乐版)(陆续更新中......)_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili

学习计算机网络,我首先推荐的 UP 主湖科大教书匠,他讲的计算机网络十分通俗易懂,重点的地方讲的十分细致,并且还有一些实验,更好的是有考研 408 的难题的讲解,也是非常适合考研党,除了课程内容外还有很多习题讲解视频,特别赞的一点是每天动态里都会更新一道考研题,播放量也非常的多。

微信图片_20220416152846.jpg

2. 2019 王道考研 计算机网络_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili

既然说到了考研,那我就不得不提一下王道考研了,恭喜你发现了宝藏。王道考研的计算机网络视频,播放量非常多,而且老师是一位小姐姐,声音十分动听,声音这么好听的老师给你讲课,妈妈再也不用担心我的学习了呢,总之,这个视频的质量也非常高,弹幕全是对小姐姐的高度评价。(王道考研其他的视频也不错哦,暗示一下:操作系统,数据结构等等)

微信图片_20220416152850.jpg

3. 韩立刚计算机网络 谢希仁 第7版 2020年12月_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili

韩立刚老师所讲的计算机网络视频,内容比较多,但是讲解的通俗易懂,并且老师讲课的经验也十分的丰富。配套的教材是谢希仁老师的计算机网络教材,韩老师的最近的一个视频视频比较新,播放量还比较少,但是他讲的是真的不错,相比于王道考研所讲的计算机网络,韩老师更加细致一些。

微信图片_20220416152853.jpg

4. 计算机网络(谢希仁第七版)-方老师_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili

在计算机网络方面,我还想推荐的一位老师就是方老师,也是一位小姐姐老师。她的视频配套的教材也是谢老师的网络教材,在线看的小伙伴也超多,弹幕都是对方老师的评价。

微信图片_20220416152857.jpg

相关文章
|
16天前
|
机器学习/深度学习 算法 TensorFlow
动物识别系统Python+卷积神经网络算法+TensorFlow+人工智能+图像识别+计算机毕业设计项目
动物识别系统。本项目以Python作为主要编程语言,并基于TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型,通过收集4种常见的动物图像数据集(猫、狗、鸡、马)然后进行模型训练,得到一个识别精度较高的模型文件,然后保存为本地格式的H5格式文件。再基于Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一张动物图片,识别其名称。
46 1
动物识别系统Python+卷积神经网络算法+TensorFlow+人工智能+图像识别+计算机毕业设计项目
|
15天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
植物病害识别系统Python+卷积神经网络算法+图像识别+人工智能项目+深度学习项目+计算机课设项目+Django网页界面
植物病害识别系统。本系统使用Python作为主要编程语言,通过收集水稻常见的四种叶片病害图片('细菌性叶枯病', '稻瘟病', '褐斑病', '稻瘟条纹病毒病')作为后面模型训练用到的数据集。然后使用TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,并进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的算法模型,然后将其保存为h5格式的本地模型文件。再使用Django搭建Web网页平台操作界面,实现用户上传一张测试图片识别其名称。
66 21
植物病害识别系统Python+卷积神经网络算法+图像识别+人工智能项目+深度学习项目+计算机课设项目+Django网页界面
|
15天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
鸟类识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+ResNet50算法模型+图像识别
鸟类识别系统。本系统采用Python作为主要开发语言,通过使用加利福利亚大学开源的200种鸟类图像作为数据集。使用TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型,然后进行模型的迭代训练,得到一个识别精度较高的模型,然后在保存为本地的H5格式文件。在使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一张鸟类图像,识别其名称。
60 12
鸟类识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+ResNet50算法模型+图像识别
|
15天前
|
机器学习/深度学习 算法 TensorFlow
交通标志识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习人工智能+TensorFlow模型训练+计算机课设项目+Django网页界面
交通标志识别系统。本系统使用Python作为主要编程语言,在交通标志图像识别功能实现中,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过对收集到的58种常见的交通标志图像作为数据集,进行迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件,然后保存为本地的h5格式文件。再使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一张交通标志图片,识别其名称。
44 6
交通标志识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习人工智能+TensorFlow模型训练+计算机课设项目+Django网页界面
|
11天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【新闻文本分类识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
文本分类识别系统。本系统使用Python作为主要开发语言,首先收集了10种中文文本数据集("体育类", "财经类", "房产类", "家居类", "教育类", "科技类", "时尚类", "时政类", "游戏类", "娱乐类"),然后基于TensorFlow搭建CNN卷积神经网络算法模型。通过对数据集进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的模型,并保存为本地的h5格式。然后使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一段文本识别其所属的类别。
23 1
【新闻文本分类识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
|
5天前
|
网络协议 网络架构
网络协议介绍与学习
网络协议介绍与学习
18 4
|
5天前
|
网络协议 安全
网络中IP地址与域名系统
网络中IP地址与域名系统
20 3
|
5天前
|
网络协议 网络安全 数据安全/隐私保护
网络基础知识学习
如果你打算深入学习网络技术,建议从上述基础知识入手,并逐渐扩展到更高级的主题,如网络编程、网络安全、网络管理等。同时,实践是学习网络技术的关键,可以通过搭建自己的小型网络环境来进行实验和探索。
10 2
|
10天前
|
存储 安全 网络安全
云计算与网络安全:构建安全的数字生态系统## 一、
随着云计算技术的迅猛发展,网络安全问题日益凸显。本文探讨了云服务、网络安全和信息安全之间的紧密联系,分析了当前面临的主要挑战,并提出了相应的解决策略。通过深入剖析云计算环境中的安全问题,本文旨在为读者提供一个全面而清晰的认识,帮助大家更好地应对云计算时代的网络安全挑战。 ## 二、
|
11天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【果蔬识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
【果蔬识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台。果蔬识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,通过收集了12种常见的水果和蔬菜('土豆', '圣女果', '大白菜', '大葱', '梨', '胡萝卜', '芒果', '苹果', '西红柿', '韭菜', '香蕉', '黄瓜'),然后基于TensorFlow库搭建CNN卷积神经网络算法模型,然后对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的算法模型,然后将其保存为h5格式的本地文件方便后期调用。再使用Django框架搭建Web网页平台操作界面,实现用户上传一张果蔬图片识别其名称。
31 0
【果蔬识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
下一篇
无影云桌面