IEEE 802.3协议用什么开发

时间: 2024-03-27 07:11:14 浏览: 12
IEEE 802.3协议是以太网协议的标准化版本,它是由IEEE(Institute of Electrical and Electronics Engineers)的802 LAN/MAN标准委员会开发的。该委员会是一个由学术界、工业界和政府代表组成的组织,致力于制定和推广局域网和城域网的标准化协议。IEEE 802.3协议是在1983年首次发布的,目前已经发展成为了现代计算机网络中最常用的有线局域网协议之一。
相关问题

ieee802.16协议手册下载

IEEE 802.16协议手册下载是一个非常简单的过程,只需访问IEEE官方网站上的下载页面,即可下载协议标准的电子文档。 IEEE 802.16 协议是一种无线通信技术标准,通常被称作WiMAX。它是在全球同行评审下开发的,并被广泛应用于许多领域,如基础设施,宽带接入,无线覆盖网络等。 在IEEE官方网站上,可以找到关于IEEE 802.16协议的所有相关信息,包括下载协议标准的电子文档,以及其他有用的资源。要下载IEEE 802.16协议手册,只需遵循以下步骤: 步骤1:访问IEEE官方网站。 步骤2:导航到“标准”选项卡,然后选择IEEE 802.16。 步骤3:选择需要下载的协议标准的电子文档,这个文档可以是公开查看的文档,也可以是需要购买许可证的文档。 步骤4:点击“下载”按钮,文件将开始下载。 需要注意的是,由于IEEE 802.16协议属于芯片层协议(PHY layer protocol),并且涉及到专业知识,因此,对于普通的用户而言,可能难以理解这些文件的内容。建议更多是对于网络专家和开发者而言。 总之,IEEE 802.16协议是一种非常重要的技术标准,并被广泛应用于无线通信领域。对于需要了解这个标准的人来说,下载其手册是必不可少的一步。

ieee802.11协议标准.rar csdn

### 回答1: IEEE 802.11协议标准.rar是一份IEEE 802.11标准的压缩包,其中包含了该标准的详细内容、规范和技术细节。IEEE 802.11是一组无线局域网协议标准的总称,也可以简称为Wi-Fi,它定义了一组用于增强无线局域网通信的协议。该标准包括了一系列协议和技术,如物理层、介质访问控制层以及网络层等,用于确保设备之间的数据传输稳定可靠。 IEEE 802.11标准的出现,极大地推动了无线网络技术的普及和应用。现在,无论是在家庭、学校、医院、企业、机场或其他任何地方,我们都可以轻松地使用Wi-Fi网络连接到互联网并进行各种在线活动。WI-FI不仅方便了人们的生活,同时也推动了信息技术的发展。IEEE 802.11协议标准.rar csdn的分享,为学习、研究无线网络技术的人们提供了很大的便利,是值得借鉴学习的宝贵资料。 ### 回答2: IEEE 802.11协议标准是指无线局域网标准,也叫WiFi。该协议标准定义了一系列规范,使得无线设备之间可以通过无线信道通信,以达到数据交换的目的。IEEE 802.11协议标准是围绕用于互联网接入和广域网等应用的无线本地区域网络(WLAN)而开发的,因此,该协议标准被广泛应用于现实生活与各种设备中。 IEEE 802.11协议标准.rar csdn是该协议的资源文件,包含了一些关于该协议标准的详细文档和规范,为研究和实践该协议的人提供了较为全面的材料。大家可以通过下载该文件或阅读其中的内容,更好地理解和应用该协议标准。同时,学习该协议标准也是现代IT人士的必修课,因为无线通信在现实中已经广泛应用,为各种设备间的数据交互提供了方便和便捷。 ### 回答3: ieee802.11协议标准.rar csdn 是一个压缩文件,其中包含的是IEEE 802.11协议标准的文档资料。IEEE 802.11协议标准是一种无线局域网(WLAN)协议,也被称为Wi-Fi。该协议规定了无线网络的传输速度、频率范围、传输距离等基本规则,确保了无线网络的稳定性和快速性。IEEE 802.11协议标准也定义了一些安全机制,例如WEP、WPA、WPA2等,以保护无线网络的安全性。 该压缩文件可以在CSDN网站上下载。这对那些对无线网络有兴趣的人来说是一个非常有用的文件,可以用于了解IEEE 802.11协议标准的细节和实现,也可以用于学习如何配置无线网络和管理无线网络的安全性。这个压缩文件可能有助于网络管理员,学生和研究人员了解无线网络技术的工作原理,并在实际应用和实验中使用这些知识。因此,这个压缩文件对于那些希望了解和掌握无线网络技术的人来说非常有价值。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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