《Computer Networks (fifth edition)》第六章学习小结

简介:        第六章介绍了传输层(The Transport Layer),总共有八个小节,分别是:传输层服务(The transport service)、传输协议的原理(Elements of transportprotocols)、拥塞控制...

       第六章介绍了传输层(The Transport Layer),总共有个小节,分别是:传输层服务(The transport service)、传输协议的原理(Elements of transportprotocols)、拥塞控制(Congestion control)、因特网传输协议:UDP(The Internet transportprotocols: UDP)、因特网传输协议:TCP(The Internet transport protocols: TCP)、性能问题(Performance issues)、延迟容忍网络(Delay-tolerant networking)、总结(Summary)。


       在6.1节(传输层服务)中,作者介绍了提供给上层的服务(Services provided to the upperlayers)、传输服务原语(Transport service primitives)、伯克利套接字(Berkeley sockets)、Socket编程的一个例子:一个因特网文件服务器(An example of Socketprogramming: an Internet file server)。


      在6.2节(传输协议的原理)中,作者介绍了寻址(Addressing)、连接的建立(Connection establishment)、连接的释放(Connection release)、差错控制与流控制(Error control and flow control)、复用(Multiplexing)、崩溃恢复(Crash recovery)。


       在6.3节(拥塞控制)中,作者介绍了理想的带宽分配(Desirable bandwidth allocation)、调控发送速率(Regulating the sending rate)、无线问题(Wireless issues)。其中,理想的带宽分配又包括效率与能量(Efficiency and power)、最大-最小公平性(Max-min fairness)、收敛(Convergence)。


       在6.4节(因特网传输协议:UDP)中,作者介绍了UDP导论(Introduction to UDP)、远端过程调用(Remote procedure call)、实时传输协议(Real-time transport protocols)。其中,实时传输协议又包括RTP(The real-time transport protocol)、RTCP(The real-time transport control protocol)、带缓存的输出与抖动控制(Playout with buffering and jittercontrol)。


       在6.5节(因特网传输协议:TCP)中,作者介绍了TCP导论(Introduction to TCP)、TCP服务模型(The TCP service model)、TCP协议(The TCP protocol)、TCP段头部(The TCP segment header)、TCP连接的建立(TCP connectionestablishment)、TCP连接的释放(TCP connection release)、TCP连接管理模型(TCP connection managementmodeling)、TCP滑动窗口(TCP sliding window)、TCP定时器管理(TCP timer management)、TCP拥塞控制(TCP congestion control)、TCP的未来(The future of TCP)。


       在6.6节(性能问题)中,作者介绍了计算机网络中的性能问题(Performance problems in computernetworks)、网络性能度量(Network performance measurement)、快速网络的主机设计(Host design for fast networks)、快速分段处理(Fast segment processing)、头部压缩(Header compression)、长肥网络的协议(Protocols for long fat networks)。其中,网络性能度量包括保证简单尺寸足够大(Make sure that the sample size islarge enough)、保证样本是有代表性的(Make sure that the samples arerepresentative)、缓存会产生带度量的破坏(Caching can wreak havocwith measurements)、保证在你测试的时候没有意外情况发生(Be sure that nothingunexpected is going on during your tests)、当使用一个粗粒度时钟的时候要小心(Be careful when using acoarse-grained clock)、小心推测结果(Be careful about extrapolatingthe results);快速网络的主机设计包括主机速度比网络速度更重要(Host speed is moreimportant than network speed)、减少包数来减少开销(Reduce packet count toreduce overhead)、最小化数据接触(Minimize data touching)、最小化上下文转换(Minimize Context switches)、避免拥塞比从中恢复更好(Avoiding congestion is better thanrecovering from it)、避免超时(Avoid timeouts)。


      在6.7节(延迟容忍网络)中,作者介绍了DTN结构(DTN architecture)、捆协议(The bundle protocol)。


      作者在6.8节对本章进行了总结。


      传输层是TCP/TP协议簇中最重要的协议TCP所在的层次,该层连接网络层和应用层,是一个十分重要的层次。


      PS:本人邮箱zhouzxijc@gmail.com,欢迎探讨!

目录
相关文章
|
4月前
|
算法 前端开发 数据可视化
【博士每天一篇文献-综述】Brain network communication_ concepts, models and applications
本文综述了脑网络通信的概念、模型和应用,将脑网络通信模型分为扩散过程、参数模型和路由协议三大类,并探讨了这些模型在理解大脑功能、健康和疾病方面的应用,同时提出了未来研究方向和使用Brain Connectivity Toolbox等工具箱进行实际研究的指导。
44 1
【博士每天一篇文献-综述】Brain network communication_ concepts, models and applications
|
4月前
|
机器学习/深度学习 数据挖掘
【博士每天一篇文献-综述】Communication dynamics in complex brain networks
本文综述了复杂脑网络中的通信动态,提出了一个将通信动态视为结构连接和功能连接之间必要联系的概念框架,探讨了结构网络的局部和全局拓扑属性如何支持网络通信模式,以及网络拓扑与动态模型之间的相互作用如何提供对大脑信息转换和处理机制的额外洞察。
47 2
【博士每天一篇文献-综述】Communication dynamics in complex brain networks
|
4月前
|
机器学习/深度学习 算法 安全
【博士每天一篇文献-综述】Machine Unlearning Taxonomy, Metrics, Applications, Challenges, and Prospects
本文综述了机器遗忘的分类、评价指标、应用场景、挑战和未来研究方向,提出了精确遗忘和近似遗忘的概念,并探讨了机器遗忘在模型优化和防御攻击中的应用,同时讨论了分布式学习环境下的遗忘挑战和解决方案。
101 5
|
4月前
|
机器学习/深度学习 算法 网络架构
【博士每天一篇文献-算法】CircuitNet:A Generic Neural Network to Realize Universal Circuit Motif Modeling
本文介绍了CircuitNet,这是一种新型神经网络,它受到神经回路结构的启发,通过使用电路基元单元(CMUs)来模拟通用电路基元,并通过调整CMU内部权重来实现建模,在多种机器学习任务中展现出优于传统前馈网络的性能。
57 3
|
4月前
|
存储 机器学习/深度学习 算法
【博士每天一篇论文-综述】An overview of brain-like computing Architecture, applications, and future trends
本文提供了对脑科学计算的介绍,包括神经元模型、神经信息编码方式、类脑芯片技术、脑科学计算的应用领域以及面临的挑战,展望了脑科学计算的未来发展趋势。
53 0
【博士每天一篇论文-综述】An overview of brain-like computing Architecture, applications, and future trends
|
7月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 对象存储
[wordpiece]论文分析:Google’s Neural Machine Translation System
[wordpiece]论文分析:Google’s Neural Machine Translation System
90 1
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
cs224w(图机器学习)2021冬季课程学习笔记1 Introduction; Machine Learning for Graphs
cs224w(图机器学习)2021冬季课程学习笔记1 Introduction; Machine Learning for Graphs
cs224w(图机器学习)2021冬季课程学习笔记1 Introduction; Machine Learning for Graphs
|
机器学习/深度学习 负载均衡 搜索推荐
【推荐系统论文精读系列】(十六)--Locally Connected Deep Learning Framework for Industrial-scale Recommender Systems
在这项工作中,我们提出了一个局部连接的深度学习框架推荐系统,该框架将DNN的模型复杂性降低了几个数量级。我们利用Wide& Deep模型的思想进一步扩展了框架。实验表明,该方法能在较短的运行时间内取得较好的效果。
141 0
【推荐系统论文精读系列】(十六)--Locally Connected Deep Learning Framework for Industrial-scale Recommender Systems
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
第二周:神经网络的编程基础(Basics of Neural Network programming)
第二周:神经网络的编程基础(Basics of Neural Network programming)
191 0
第二周:神经网络的编程基础(Basics of Neural Network programming)
论文笔记: Dual Deep Network for Visual Tracking
论文笔记: Dual Deep Network for Visual Tracking  2017-10-17 21:57:08    先来看文章的流程吧 。。。         可以看到,作者所总结的三个点在于:   1. 文章将 边界和形状信息结合到深度网络中。