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第3章 传输层3.1 概述传输层的工作原理：多路复用/解复用RDT reliable data transfer流量控制、拥塞控制 传输服务和协议：位运行在不同主机上的应用进程提供逻辑通信TCP: Transmission Control Protocol，传输控制协议UDP：User Datagram Protocol，用户数据报协议传输层UDP把主机到主机的服务细分为进程到进程，TCP则还是主机到主机。传输层把下层网络层提供的不可靠的服务变得更可靠。 传输层一个很重要的作
参与：1120人时间：2021-12-12
第2章 应用层应用层内容很多，有很多协议和应用，但是这学期课程中涉及得比较少，基本只在QoS部分有所涉及，笔记里就大概罗列一下知识点。2.1 应用层原理应用层协议最多可能的应用架构：C/S、peer2peer、混合架构C/S模式：服务器ip不能动，信息数据应用都在服务器上，可扩展性可靠性比较差，随着用户访问量的增加，性能断崖式下降；p2p模式：客户端也可以是服务器，但是管理复杂，性能不稳定，得客户端上线接入才可以作为服务器提供服务；混合体：C/S目录查询，数据会话P2P方式。 进程通信
参与：1176人时间：2021-12-12
第一章：概论主要概念和术语，主要框架技术总括了整体的框架和知识点，打基础，最重要。（以互联网Internet为例）从大的构成来看互联网，包含三个子系统：网络边缘edge – 接入网access – 网络核心core 网络的划分（由距离）1-10m: Personal Area Network (PAN)100m: Local Area Network (LAN)1-100km: Metropolitan Area Network (MAN)100km-1000km: Wide Area
参与：943人时间：2021-12-10
这是计网的临考笔记作为考研调剂才转专业到计算机的我来说，虽然本科接触过计算机网络，但是跟那些考研已经强化过一遍的同学一比，相对来说基础还是不大行的，而且这学期老师是全英文授课，考试也是全英文，所以针对期末考试这档子事儿，在深度学习和Python的学习间隙，回头补一补计算机网络的知识点儿吧，虽然将来大概率用不太到就是了XD 这几天D2DL笔记会慢些更，还有大组会和小组会的任务，临时又要整理组织病理学的WSI数据集，所以Python笔记也等过些天考完了再开吧。教材：第八版的Computer
参与：1243人时间：2021-12-10
线性代数部分：因为张量是机器学习中最基本的计算单元，所以对于张量的计算是学习机器学习中不可或缺的。而张量是另一种意义上的矩阵，张量的计算理所当然地遵循线性代数的很多规范，所以线性代数的知识也尤为重要。先从最基本的标量开始，给单个元素就是标量（与前面张量运算的部分一样）：可以通过torch.arange()生成一个数列，也可以叫列表list，可以通过索引来访问任一元素：通过len()可以访问张量的长度：可以shape看一下：可见4是张量的长度，该张量只有一个轴，或是说只有一个维度。 通过
参与：1177人时间：2021-12-10
数据预处理部分：机器学习/深度学习中，文本类型训练数据的输入通常需要进行一定的预处理，统一化之后可以更方便更高效地对模型使用现有数据进行训练，而这些文本类型的数据通常以.csv的格式出现。下面做一个对csv格式文件的数据预处理。首先生成一个.csv文件（,csv，comma-separated values字符分隔值文件是纯文本存储表格数据的一类文件）：读取.csv文件最方便的方法是通过pandas.read_csv()，没有pandas的话需要先安装：读取的效果如下：当然jupyter中可以不
参与：1027人时间：2021-12-10
torch.arange(): 生成一个数列/一维数组Torch.tensor(): 生成给定元素的张量。一般张量有三个及以上的维度。例子是一个一维数组：可以生成全0或全1的张量：需要给出张量中矩阵的（个数，行，列），意为几个几行几列的矩阵（二维数组）：由输出可见：形如[x, x, …, x]为一个单行矩阵；[ [x, x, …, x] [x, x, …, x] ]为一个两行矩阵。需要用一个总括的方括号把矩阵所有的行包括进来，才能表示这些数列属于同一个矩阵。所以在生成给定元素的多行矩阵
参与：1046人时间：2021-12-06
（今天开始，在借曦光更新DL学习笔记）在机器学习领域，python有远超其它语言的优越性！ 前情提要：教程：李沐-动手学深度学习，课程网址（B站）：https://space.bilibili.com/1567748478/channel/seriesdetail?sid=358497教材：https://zh-v2.d2l.ai/或https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/如有侵权，请联系删除。个人认为，李沐（沐神）正在为国内人工智能以
参与：1040人时间：2021-12-06
专辑有很多种。或许闻名已久，从唱针落下的一霎到周遭归于静寂，都牵动着耳膜。或许无人问津，但正好合上了频率，精神和肉体共振的飘摇，绝美。或许只为其中短暂的惊艳难捱去拥有一张专辑，而后有时爱屋及乌越陷越深，有时甚至束之高阁渐行渐远，偶尔一瞬恍然，才发觉阔别良久，但只消须臾感叹，却也不会再听。有的碟明知喜欢得紧，却叫人难舍稍磨偶尔才泠泠，有的碟一整天取不下，明知磨损仍翻翻覆覆而不腻。遇见幸运，赏心悦目。耳鬓厮磨，一同穷途。所有对现状的厘清，都是开怀的前奏，当往昔告一段落，便只剩自动播放。而生命与唱片又
参与：1254人时间：2021-12-06
从千千到QQ，从mp3到wav从高清到无损，从原装到监听从磁带到黑胶，从手机到唱机像爱一个人一步步试探慢慢地真切可惜没有现场，更不会在耳边我不曾置身过，也未曾成为过进也难过，退也难过悲莫悲兮生别离，入不言兮出不辞。
参与：1412人时间：2021-06-10
