根据之前对计算机网络OSI参考模型的学习,我们知道网络体系结构有7层,前期已经学习了网络的第一、二和三层,为了对网络模型有个整体的认知,同样需要了解网络的传输层、会话层、表示层和应用层。 一、传输层(Transport Layer) 传输层在网络体系结构的第四层,是整个网络的关键部分,它是实现两个用户进程间端到端的可靠通信,处理数据包的错误,数据包的次序& 继续阅读
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一天吃透计算机网络八股文
网络分层结构 计算机网络体系大致分为三种,OSI七层模型、TCP/IP四层模型和五层模型。一般面试的时候考察比较多的是五层模型。最全面的Java面试网站 五层模型:应用层、传输层、网络层、数据链路层、物理层。 应用层:为应用程序提供交互服务。在互联网中的应用层协议很多,如域名系统DNS、HTTP协议、SMTP协议等。传输层:负责向两台主机进程之间的通信提供数据传输服务。传输层的协议主要有传输控制协议TCP和用户数据协 继续阅读
OSI模型的传输层,会话层,表示层,
传输层(Transport Layer) 传输层的功能是为会话层提供无差错的传送链路,保证两台设备间传递的信息正确无误,传输层传送的数据单位是段(segment)。 传输层从会话层接收数据,并传递给网络层,如果会话层数据过大,传输层将其切割成较小的数据单元——段进行传送。 传输层负责创建端到端的通信连接。通过这一层,通信双方主机上的应用程序之间通过对方的地址信息直接进行对话 继续阅读
计算机网络基础之表示层的功能和服务
温故: 网络层在OSI七层中为位于第三层,同时也是通信子网的最高层,物理层传输的单位是比特流,数据链路层传输的是数据帧,而网络层的传输单位是数据包,传输层的传输单位是报文。这里还要做一个比较,物理层要解决的问题是创建、维护和释放连接;数据链路层要解决的问题是将不可靠的物理链路改造成无差错的数据链路;而网络层主要解决的问题是选择路径,传输层在 继续阅读
讯飞星火认知大模型成果发布会举行
目录 一、提出通用人工智能七大维度481项评测体系 二、讯飞星火认知大模型三大能力已超ChatGPT 现场语音输入流畅 多维实测燃爆全场 写邮件、做方案、讲故事,讯飞星火大模型到底有多会写? 中文理解十级测试,现场观众:讯飞星火满分! 大模型聪明与否看数学,讯飞星火数学能力远超过国内外大模型 三、赋能教育、办公、汽车、数字员工 讯飞星火认知大模型落地四大行业应用 长篇大论不想看?口 继续阅读
大语言模型会引发第四次产业革命——智能革命吗?
很多小伙伴看的是眼花缭乱,那究竟这些模型有没有差异?如果有差异,差异在哪里? 到底什么是大模型?到底大模型有什么用呢? 第一章 引言 过去10年的人工智能产品的成功,都归功于以为深度卷积、训练神经网络等为核心算法+NVIDIA显卡驱动算力+规模化监督标注下的深度学习1.0范式。也就是深度学习1.0对于AI产业是基础性的生产力变革,而在这个基础上应用这些技术构建的产品和服务,那都是在这个生产力框架下的上层应用。这是过往看到的技术推动生产力革命,带动产品服务产业化的路径。 最近 继续阅读
瑞利、莱斯与Nakagami-m信道衰落模型
一、信道的定义与调制信道的数学模型 1.信道的定义与分类 信道(Channel)是指以传输媒质为基础的信号通道。根据新到的定义,如果信道仅是指信号的传输媒质,这种信道称为狭义信道;如果这种信道不仅是传输媒质,而且包括通信系统中的转换装置,这种信道称为广义信道。 狭义信道按照传输媒质的特性可分为有线信道和无线信道。有线信道包括对称电缆、同轴电缆及光纤等。无线信道包括地波传播、短波电离层反射、超短 继续阅读
ChatGPT 拓展资料:AI大模型之美 -计算两个向量之间的余弦相似度
ChatGPT 拓展资料:AI大模型之美 -计算两个向量之间的余弦相似度 本文讲解使用openai.embeddings_utils中的cosine_similarity和get_embedding函数。 首先,让我们了解一下这两个函数的作用: cosine_similarity: 计算两个向量之间的余弦相似度。get_embedding: 获取一个单词或短语的嵌入向量表示。 接下来,我将为你演示如何使用这两个函数: 获取单词或短语的嵌入向量表示:要获取单词或短语的嵌入向量表示,你需要 继续阅读
迈凌(maxlinear)单端口2.5G以太网PHY
迈凌2.5Gphy, GPY211是一种低功耗以太网PHY收发器集成电路。非常适合路由器、交换机和家庭网关。它执行数据通过Cat5e或更高类别的以太网双绞线铜缆传输。支持以下功能数据速率:2500、1000、100和10Mbit/s。根据开放系统互连(OSI)模型,GPY211实现了第1层物理介质访问设备。它可以通过串行SGMII数据接口连接到另一个实现第2层MAC的芯片,在SGMII接口上,连接到另一个实现MAC层的芯片. 继续阅读
「多层感知机」手把手带你0基础学懂弄通多层感知机思路【深度学习】附源码及解析
「多层感知机」手把手带你0基础学懂弄通多层感知机【深度学习】附源码及解析 文章目录「多层感知机」手把手带你0基础学懂弄通多层感知机【深度学习】附源码及解析前言一、多层感知机是什么?二、预备知识1.模型组成(划重点)2、Fashion-MNIST数据集三、数据集预处理1、明确问题2、下载数据集四、多层感知机的简洁实现1、导入必要的库2、网络搭建3、确定批量大小、学习率、迭代次数4、确定损失函数5、确定优化器6、确定加载数据集方法7、实现8、 继续阅读
大模型技术+研发情报库,智慧芽要打造研发版ChatGPT
数据智能产业创新服务媒体——聚焦数智 · 改变商业ChatGPT引发了一次AI发展的高潮,并一定程度上让AI实现了破圈。目前,ChatGPT的全球用户已经超过1亿,在整个社会层面都引起了广泛的讨论。但同时,落地困难这个AI的老大难的问题,ChatGPT一样需要面对。探索垂直行业的应用场景,是ChatGPT实现商业化突破的一个重要方向。一方面,ChatGPT产品需要强大的底层大规模预训练模型技术&# 继续阅读
戴尔大步进军经典量子计算混合模型
(图片来源:网络) 戴尔正将量子计算机融入传统IT的基础架构中,并向新型加速计算机开放了数据中心。这家服务器制造商为传统服务器基础设施创建了一个蓝图,以满足量子系统的独特需求,量子系统速度要比经典计算机快得多,解决问题的方式多样化。 经典量子计算混合模型包括一个调整后的层次结构,其中传统服务器充当主机和附加量子计算机的管理器,它们的计算方式不同。 该蓝图还 继续阅读