计算机网络基础概念与网络通信原理

简介: 计算机网络基础概念与网络通信原理

计算机网络基础概念与网络通信原理

计算机网络基础概念

1. 什么是计算机网络?

计算机网络是指通过通信设备互相连接起来的多台计算机的集合体,它们可以通过有线或无线通信来交换数据和资源。

2. 计算机网络的分类

计算机网络可以根据其覆盖范围和连接方式进行分类,主要有局域网(LAN)、城域网(MAN)、广域网(WAN)等。

网络通信原理

1. OSI模型

OSI(Open Systems Interconnection)模型是国际标准化组织(ISO)制定的一个用于计算机网络体系结构的框架。它将网络通信过程划分为七层,每一层都有特定的功能和协议。

  • 物理层:负责传输比特流,如电压、电流等物理媒介的传输。
  • 数据链路层:负责点对点之间的数据传输,检错和流量控制。
  • 网络层:负责数据包的传输和路由选择。
  • 传输层:提供端到端的数据传输服务,如TCP和UDP协议。
  • 会话层:管理和维护不同主机之间的通信会话。
  • 表示层:负责数据的格式化、加密和压缩。
  • 应用层:提供用户与网络之间的接口,如HTTP、FTP等应用协议。

2. TCP/IP协议

TCP/IP(Transmission Control Protocol/Internet Protocol)是当前互联网所使用的主要协议族,它是基于四层的协议体系结构。

  • 应用层:包括HTTP、FTP、SMTP等协议。
  • 传输层:提供可靠的数据传输,包括TCP和UDP协议。
  • 网络层:负责IP地址分配和路由选择,主要有IP、ICMP、ARP等协议。
  • 链路层:负责节点之间的数据传输,如以太网、WiFi等。

3. 数据传输过程

数据在计算机网络中的传输过程包括源主机到目标主机的路由选择、数据分段和封装、传输过程中的错误检测和恢复等步骤。

结论

本文介绍了计算机网络的基础概念和网络通信原理,包括计算机网络的分类、OSI模型和TCP/IP协议体系结构以及数据传输过程中的关键步骤。理解这些基础知识对于深入学习和理解网络技术至关重要,能够帮助开发人员更好地设计和管理网络应用和服务。

相关文章
|
9天前
|
安全 测试技术 虚拟化
VMware-三种网络模式原理
本文介绍了虚拟机三种常见网络模式(桥接模式、NAT模式、仅主机模式)的工作原理与适用场景。桥接模式让虚拟机如同独立设备接入局域网;NAT模式共享主机IP,适合大多数WiFi环境;仅主机模式则构建封闭的内部网络,适用于测试环境。内容简明易懂,便于理解不同模式的优缺点与应用场景。
94 0
|
7天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
卷积神经网络深度解析:从基础原理到实战应用的完整指南
蒋星熠Jaxonic带你深入卷积神经网络(CNN)核心技术,从生物启发到数学原理,详解ResNet、注意力机制与模型优化,探索视觉智能的演进之路。
132 11
|
5月前
|
机器学习/深度学习 存储 算法
NoProp:无需反向传播,基于去噪原理的非全局梯度传播神经网络训练,可大幅降低内存消耗
反向传播算法虽是深度学习基石,但面临内存消耗大和并行扩展受限的问题。近期,牛津大学等机构提出NoProp方法,通过扩散模型概念,将训练重塑为分层去噪任务,无需全局前向或反向传播。NoProp包含三种变体(DT、CT、FM),具备低内存占用与高效训练优势,在CIFAR-10等数据集上达到与传统方法相当的性能。其层间解耦特性支持分布式并行训练,为无梯度深度学习提供了新方向。
213 1
NoProp:无需反向传播,基于去噪原理的非全局梯度传播神经网络训练,可大幅降低内存消耗
|
19天前
|
机器学习/深度学习 算法 搜索推荐
从零开始构建图注意力网络:GAT算法原理与数值实现详解
本文详细解析了图注意力网络(GAT)的算法原理和实现过程。GAT通过引入注意力机制解决了图卷积网络(GCN)中所有邻居节点贡献相等的局限性,让模型能够自动学习不同邻居的重要性权重。
88 0
从零开始构建图注意力网络:GAT算法原理与数值实现详解
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 PyTorch
零基础入门CNN:聚AI卷积神经网络核心原理与工业级实战指南
卷积神经网络(CNN)通过局部感知和权值共享两大特性,成为计算机视觉的核心技术。本文详解CNN的卷积操作、架构设计、超参数调优及感受野计算,结合代码示例展示其在图像分类、目标检测等领域的应用价值。
169 7
|
4月前
|
监控 应用服务中间件 Linux
掌握并发模型:深度揭露网络IO复用并发模型的原理。
总结,网络 I/O 复用并发模型通过实现非阻塞 I/O、引入 I/O 复用技术如 select、poll 和 epoll,以及采用 Reactor 模式等技巧,为多任务并发提供了有效的解决方案。这样的模型有效提高了系统资源利用率,以及保证了并发任务的高效执行。在现实中,这种模型在许多网络应用程序和分布式系统中都取得了很好的应用成果。
131 35
|
4月前
|
机器学习/深度学习 算法 测试技术
图神经网络在信息检索重排序中的应用:原理、架构与Python代码解析
本文探讨了基于图的重排序方法在信息检索领域的应用与前景。传统两阶段检索架构中,初始检索速度快但结果可能含噪声,重排序阶段通过强大语言模型提升精度,但仍面临复杂需求挑战
134 0
图神经网络在信息检索重排序中的应用:原理、架构与Python代码解析
|
3月前
|
安全 Java 程序员
分析Muduo网络库源码中的TcpServer组件工作原理
简言之,TcpServer 在 Muduo 中的角色,就是一位终极交通指挥员,它利用现代计算机网络的魔法,确保数据如同车辆一般,在信息高速公路上自由、安全、高效地流动。
44 0
|
6月前
|
网络协议 物联网
VB6网络通信软件上位机开发,TCP网络通信,读写数据并处理,完整源码下载
本文介绍使用VB6开发网络通信上位机客户端程序,涵盖Winsock控件的引入与使用,包括连接服务端、发送数据(如通过`Winsock1.SendData`方法)及接收数据(利用`Winsock1_DataArrival`事件)。代码实现TCP网络通信,可读写并处理16进制数据,适用于自动化和工业控制领域。提供完整源码下载,适合学习VB6网络程序开发。 下载链接:[完整源码](http://xzios.cn:86/WJGL/DownLoadDetial?Id=20)
234 12
|
6月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 PyTorch
深入解析图神经网络注意力机制:数学原理与可视化实现
本文深入解析了图神经网络(GNNs)中自注意力机制的内部运作原理,通过可视化和数学推导揭示其工作机制。文章采用“位置-转移图”概念框架,并使用NumPy实现代码示例,逐步拆解自注意力层的计算过程。文中详细展示了从节点特征矩阵、邻接矩阵到生成注意力权重的具体步骤,并通过四个类(GAL1至GAL4)模拟了整个计算流程。最终,结合实际PyTorch Geometric库中的代码,对比分析了核心逻辑,为理解GNN自注意力机制提供了清晰的学习路径。
482 7
深入解析图神经网络注意力机制:数学原理与可视化实现

热门文章

最新文章