【计算机网络】常见的编码方式:归零、不归零;曼切斯特、差分曼切斯特

简介: 【计算机网络】常见的编码方式:归零、不归零;曼切斯特、差分曼切斯特

f65819b0d28d22689f0b58bbc5e5f1b9_22181781686849beb54347d0f94215a4.png

5bddd01d1b20c59ab13127220d366c29_71e26c54ba4548bc81d7ba99f3610962.png

ebd96f7d4637cc394dccff70f770336c_4ba2be27b65447bfa4bb7bc372d5c25e.png

素材来源于:计算机网络(第八版)谢希仁著


相关文章
|
6月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
Transformer:Attention机制、前馈神经网络、编码器与解码器
Transformer:Attention机制、前馈神经网络、编码器与解码器
263 1
|
6月前
|
机器学习/深度学习 运维 Python
python深度学习实现自编码器Autoencoder神经网络异常检测心电图ECG时间序列
python深度学习实现自编码器Autoencoder神经网络异常检测心电图ECG时间序列
|
4月前
|
XML JSON 安全
Base64编码原理与在网络传输中的应用
Base64编码原理与在网络传输中的应用
|
5月前
|
缓存 算法
基于机会网络编码(COPE)的卫星网络路由算法matlab仿真
**摘要:** 该程序实现了一个基于机会网络编码(COPE)的卫星网络路由算法,旨在提升无线网络的传输效率和吞吐量。在MATLAB2022a中测试,结果显示了不同数据流个数下的网络吞吐量。算法通过Dijkstra函数寻找路径,计算编码机会(Nab和Nx),并根据编码机会减少传输次数。当有编码机会时,中间节点执行编码和解码操作,优化传输路径。结果以图表形式展示,显示数据流与吞吐量的关系,并保存为`R0.mat`。COPE算法预测和利用编码机会,适应卫星网络的动态特性,提高数据传输的可靠性和效率。
|
4月前
|
安全 程序员 网络安全
编码之舞:我的编程技术感悟网络安全与信息安全:漏洞、加密技术及安全意识的探讨
在数字世界的广阔舞台上,编程技术如同一种精确而优美的舞蹈。它不仅要求逻辑的严密和技术的精湛,还需要创新思维和持续学习的热情。本文将分享作者在编程旅程中的个人感悟,探讨如何通过实践、学习和反思不断提升编程能力,并在技术探索中找到乐趣和成就感。 在数字化时代,网络安全和信息安全已成为全球关注的焦点。随着网络攻击手段的不断升级,如何保护个人和企业的数据安全成为了一个亟待解决的问题。本文将深入探讨网络安全漏洞的产生原因、加密技术的应用以及提升安全意识的重要性。通过分析具体案例,我们将揭示网络安全领域的最新发展趋势,并提供实用的防护策略,帮助读者构建更为坚固的安全防线。
|
6月前
|
前端开发 JavaScript 安全
【网络安全/前端XSS防护】一文带你了解HTML的特殊字符转义及编码
【网络安全/前端XSS防护】一文带你了解HTML的特殊字符转义及编码
409 0
|
5月前
计算机网络——物理层-编码与调制(数字基带信号、模拟基带信号、码元、常用编码、基本调制方法、混合调制)二
计算机网络——物理层-编码与调制(数字基带信号、模拟基带信号、码元、常用编码、基本调制方法、混合调制)二
126 0
|
5月前
|
内存技术
计算机网络——物理层-编码与调制(数字基带信号、模拟基带信号、码元、常用编码、基本调制方法、混合调制)一
计算机网络——物理层-编码与调制(数字基带信号、模拟基带信号、码元、常用编码、基本调制方法、混合调制)一
288 0
|
6月前
|
机器学习/深度学习 运维
深度学习实现自编码器Autoencoder神经网络异常检测心电图ECG时间序列
深度学习实现自编码器Autoencoder神经网络异常检测心电图ECG时间序列
|
6月前
计算机网络:编码与调制
计算机网络:编码与调制
84 0