简述计算机网络http协议

时间: 2023-12-01 19:41:38 浏览: 47
HTTP(超文本传输协议)是一种用于传输超媒体文档(例如HTML)的应用层协议。它是基于客户端-服务器模型工作的,客户端向服务器发送请求,服务器返回响应。HTTP使用TCP作为其传输层协议,通常使用80端口。HTTP是无状态协议,这意味着服务器不会在两个请求之间保留任何数据。HTTP请求由请求方法、URL、协议版本、请求头部和请求正文组成。HTTP响应由协议版本、状态码、状态消息、响应头部和响应正文组成。常见的HTTP状态码有200(成功)、404(未找到)和500(服务器内部错误)等。
相关问题

计算机网络简述题 csdn

计算机网络是连接多台计算机和其他网络设备的通信系统,它们可以通过有线或无线的方式进行数据传输和交换。计算机网络提供了一种方便快捷的方式,让用户可以在不同的地点共享数据、资源和信息。 计算机网络的基本组成包括网络设备和网络协议。网络设备包括路由器、交换机、网卡等,它们负责数据的传输和路由,确保数据能够准确地到达目的地。而网络协议则是网络中数据传输的规则和标准,它们包括TCP/IP、HTTP、FTP等,确保不同设备之间可以互相通信。 计算机网络分为局域网(LAN)、城域网(MAN)和广域网(WAN)三种类型。局域网通常覆盖一个较小的区域,如家庭、办公室或校园,城域网则连接了一个城市内的多个局域网,而广域网则可以连接全球范围内的网络设备。 计算机网络在现代社会中扮演着重要的角色,它们已经成为我们日常生活和工作不可或缺的一部分。通过计算机网络,人们可以随时随地访问互联网、发送电子邮件、观看视频、进行在线购物等各种活动。而在企业和组织中,计算机网络也可以帮助员工之间进行协作和数据共享,提高工作效率。 总之,计算机网络的出现和发展让信息和资源的共享变得更加便利和高效,它已经成为了现代社会不可或缺的一部分。

简述计算机网络五层之间通信

计算机网络通信协议采用分层结构,通常分为五层,分别是物理层、数据链路层、网络层、传输层和应用层。这五层之间的通信如下: 1. 物理层:物理层主要负责传输比特流(0和1),即电信号,这些信号通过物理层的传输介质(如网线、光纤等)在计算机网络中传输。在物理层之间的通信是基于物理介质的传输,没有任何协议控制和错误处理。 2. 数据链路层:数据链路层负责将比特流组装成帧(Frame)进行传输,同时还要负责错误检测和纠正。在数据链路层之间的通信是基于帧的传输,每个帧都包含了源地址和目的地址等控制信息。 3. 网络层:网络层主要负责数据包的路由,即将数据包从源地址传输到目的地址。在网络层之间的通信是基于数据包的传输,每个数据包都包含了源地址和目的地址等控制信息。 4. 传输层:传输层主要负责数据传输的可靠性和流量控制,它会将数据分割为报文段(Segment)进行传输,同时还负责错误恢复和重传等工作。在传输层之间的通信是基于报文段的传输,每个报文段都包含了源端口和目的端口等控制信息。 5. 应用层:应用层主要负责应用程序之间的通信,它会将应用数据封装为消息(Message)进行传输,例如HTTP、FTP、SMTP等协议都是在应用层实现的。在应用层之间的通信是基于消息的传输,每个消息都包含了应用程序的控制信息和应用数据。 总的来说,这五层之间的通信是通过每一层的协议来实现的,每一层的协议都负责控制该层的数据传输和错误处理等任务,从而实现整个计算机网络的通信。

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def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

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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