tcp/ip illustrated

时间: 2023-04-29 21:06:27 浏览: 53
《TCP/IP详解》是一本涵盖计算机网络协议的权威书籍，详细介绍了TCP/IP协议栈的构成、原理、实现和应用。该书是学习计算机网络领域的重要参考书之一，帮助读者深入理解网络基础架构，并掌握重要的网络通信技术。
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tcp ip illustrated

TCP/IP是一种网络协议，是互联网的基础协议。TCP/IP的全称是Transmission Control Protocol/Internet Protocol，即传输控制协议/互联网协议，它包括了许多协议，如TCP、IP、UDP、HTTP、FTP等。 TCP/IP Illustrated是一本介绍TCP/IP协议的经典书籍，该书由美国计算机科学家W. Richard Stevens编著，共分为三卷，包括了TCP协议、IP协议、UDP协议、ICMP协议、IP路由、DNS协议、NFS协议、SNMP协议、SMTP协议、POP协议、TELNET协议、FTP协议、HTTP协议等众多协议。 通过TCP/IP Illustrated这本书，我们可以更深入地了解TCP/IP协议的原理和工作机制，以及各个协议的作用和交互细节。这对于网络工程师和网络安全工作者来说是一本非常重要的参考书。 在现代社会中，计算机网络已经成为了各种科技和应用的基础设施。而TCP/IP协议又是计算机网络的核心和基础。因此，对于计算机网络领域的从业人员以及对计算机网络感兴趣的人，学习TCP/IP协议是非常必要的。TCP/IP Illustrated这本书是学习TCP/IP协议的一个很好的工具和资料。

计算机网络比较好的书籍是什么，主要讲什么东西

以下是几本比较好的计算机网络书籍： 1. 《计算机网络-自顶向下方法》(Computer Networking: A Top-Down Approach) - James F. Kurose、Keith W. Ross 著 该书是计算机网络领域的经典教材之一，以自顶向下的方式介绍了计算机网络的基础知识、协议和应用，包括物理层、数据链路层、网络层、传输层、应用层等内容。 2. 《TCP/IP详解》(TCP/IP Illustrated) - W. Richard Stevens 著 该书是关于 TCP/IP 协议的经典教材，通过对 TCP/IP 协议的详细解释和示例代码的实现，深入探讨了计算机网络的基本原理和实现。 3. 《计算机网络-自顶向下方法实验手册》(Computer Networking: A Top-Down Approach Lab Manual) - James F. Kurose、Keith W. Ross、Tom Chapin 著 该书是《计算机网络-自顶向下方法》的实验手册，通过实验帮助读者深入理解计算机网络的基础知识、协议和应用，并掌握实际操作的能力。 4. 《网络是怎样连接的》(ネットワークがわかる本) - 石田保著 该书是一本以轻松幽默的方式介绍计算机网络的入门教材，涵盖了网络通信的基础知识、协议和应用，适合初学者学习。 这些书籍覆盖了计算机网络的基础知识、协议和应用，适合不同层次的读者学习。

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Richard Stevens TCP/IP illustrated is one of the best books you can ever buy to understand not only TCP/IP but also other fundamental protocols like ARP, DHCP, SMTP etc. The word 'Illustrated' is ...

学习网络架构需要看哪些书

学习网络架构需要了解计算机网络、网络协议、网络安全等方面的知识，以下是一些经典的网络架构方面的书籍： 1.《计算机网络：自顶向下方法》（Computer Networking: A Top-Down Approach）：由美国计算机科学家 James F. Kurose 和 Keith W. Ross 编写的计算机网络经典教材，系统介绍了计算机网络的各个层次和协议。 2.《TCP/IP 详解》（TCP/IP Illustrated）：由美国计算机科学家 W. Richard Stevens 编写的经典网络协议教材，详细介绍了 TCP/IP 协议族的各个协议和实现细节。 3.《HTTP 权威指南》（HTTP: The Definitive Guide）：由美国计算机科学家 David Gourley 和 Brian Totty 编写的 HTTP 协议详解教材，介绍了 HTTP 协议的各个方面和实现细节。 4.《网络安全技术基础》（Foundations of Network Security）：由美国计算机科学家 J. Michael Stewart 编写的网络安全基础教材，介绍了网络安全的基本原理、攻击和防御技术等方面的知识。 5.《网络攻击与防范》（Network Intrusion Detection: An Analyst's Handbook）：由美国计算机安全专家 Stephen Northcutt 编写的网络攻击与防范教材，帮助读者了解网络攻击的各种类型和特征，并介绍了如何进行网络入侵检测和防范。 当然，这些书籍只是网络架构方面的经典书籍，学习网络架构还需要结合实践和实际项目进行学习。

addison, p. s., the illustrated wavelet transform handbook, taylor and franc

《Addison P.S.原波变换手册》是由泰勒和弗朗西斯出版的一本图解波变换手册。该手册详细介绍了波变换的概念、原理和应用。波变换是一种数学分析方法，可用于信号处理和数据压缩等领域。 该手册由作者Addison P.S.撰写，他是波变换领域的专家。在手册中，他使用了大量的图表和示例来解释波变换的核心概念，并提供了详细的算法和代码实现。读者可以通过学习手册中的内容，深入了解波变换的各个方面。 手册主要分为几个部分。首先，它介绍了离散和连续波变换的基本原理，包括基本波函数和滤波器的选择。然后，它详细讨论了不同类型的波变换，如小波变换、傅里叶变换和小波包变换。手册还涵盖了一些高级主题，如多尺度分析和非线性波变换。 此外，手册还提供了大量的应用示例，展示了波变换在图像处理、信号压缩、模式识别和数据分析等领域的实际应用。读者通过学习这些示例，可以了解波变换在实际问题中的应用方法和技巧。 总体而言，《Addison P.S.原波变换手册》是一本全面介绍波变换的图解手册。它适合各个层次的读者，从初学者到专业人士都能够从中受益。无论是对于波变换的理论研究还是实际应用，该手册都是一个很好的参考资源。

transformers教程

以下是一些学习transformers的教程和资源： 1. Transformers官方文档：https://huggingface.co/transformers/ 2. The Illustrated Transformer：一篇图文并茂的transformer解释文章，非常易懂：http://jalammar.github.io/illustrated-transformer/ 3. The Annotated Transformer：一篇注释版的transformer论文，对于理解transformer非常有帮助：http://nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.html 4. Attention Is All You Need（原始transformer论文）：https://arxiv.org/abs/1706.03762 5. 《深入浅出Transformer》一书，作者是李宏毅，详细介绍了transformer的原理、实现和应用：https://www.gitbook.com/book/hankcs/transformer/details 6. 《动手学深度学习》一书，其中包含了transformer的实现和应用案例，非常适合入门：https://zh.d2l.ai/ 7. Transformers实战教程：https://huggingface.co/course/chapter1 以上是一些学习transformers的教程和资源，可以根据自己的需求和兴趣进行选择和学习。

Let us first see how a color constant descriptor may be computed by the brain. Ebner (2004) introduced a parallel algorithm for color constancy based on local space average color. This algorithm can also be mapped to what is known about the human visual system (Ebner, 2007c). Local space average color is assumed to be computed within visual area V4 of the brain using resistively coupled neurons. These neurons form a resistive grid. Once local space average color has been computed, a color constant descriptor can be computed by subtracting local space average color from the color measured by the retinal receptors. This algorithm and its mapping to the visual system is illustrated in Figure 2.

Ebner（2004）引入了一种基于局部空间平均颜色的颜色不变算法。该算法也可以映射到人类视觉系统已知的知识（Ebner，2007c）。局部空间平均颜色被认为是在视觉区域V4中使用电阻耦合神经元计算的。这些神经元形成一个电阻网格。一旦计算出局部空间平均颜色，就可以通过将局部空间平均颜色从视网膜感受器测量的颜色中减去来计算颜色常数描述符。该算法及其在视觉系统中的映射如图2所示。

根据上述算法模型，请给出一些具体的参考文献或者csdn博客链接

以下是一些关于 GPT 算法的参考文献和 CSND 博客链接： 1. GPT-3: Language Models are Few-Shot Learners - https://arxiv.org/abs/2005.14165 2. The Illustrated GPT-2 (Visualizing Transformer Language Models) - https://jalammar.github.io/illustrated-gpt2/ 3. How to Fine-Tune GPT-2 on Specific Tasks - https://skimai.com/fine-tuning-gpt2-for-specific-tasks/ 4. Text Generation with OpenAI’s GPT-2: Let’s Have Some Fun! - https://towardsdatascience.com/text-generation-with-openais-gpt-2-letting-ai-write-for-me-5d8cbdfbdf9 5. ChitGPT: Building a Chatbot using GPT-2 and Flask - https://www.c-sharpcorner.com/article/chitgpt-building-a-chatbot-using-gpt-2-and-flask/ 希望对您有帮助！

有没有transformer的使用链接

以下是 Transformer 的使用链接： 1. 《Attention Is All You Need》原论文：https://arxiv.org/abs/1706.03762 2. 《The Illustrated Transformer》：https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/ 3. PyTorch 官方 Transformer 教程：https://pytorch.org/tutorials/beginner/transformer_tutorial.html 4. TensorFlow 官方 Transformer 教程：https://www.tensorflow.org/tutorials/text/transformer 5. Hugging Face Transformers 库：https://huggingface.co/transformers/ 6. 使用 Transformer 构建聊天机器人的教程：https://towardsdatascience.com/how-to-build-a-state-of-the-art-conversational-ai-with-transfer-learning-2d818ac26313 7. 使用 Transformer 构建机器翻译模型的教程：https://towardsdatascience.com/how-to-build-a-state-of-the-art-neural-machine-translation-model-with-transformer-in-tensorflow-ef6bc057f1d 8. 使用 Transformer 构建语音识别模型的教程：https://towardsdatascience.com/how-to-build-a-state-of-the-art-speech-recognition-system-for-your-business-f820ce52fc2a

detr和transformer

DETR是一种基于Transformer的端到端目标检测模型。它结合了Transformer的自注意力机制和CNN的特征提取能力，通过将输入图像转换为一组特征向量，并使用Transformer进行特征加权，以实现目标检测任务。 与传统的基于区域提议的目标检测方法不同，DETR直接从整个图像中预测目标的位置和类别，避免了繁琐的候选框生成和筛选过程。DETR的整体架构由一个Transformer编码器和一个解码器组成。编码器将图像特征进行编码表示，解码器通过自注意力机制在编码器输出的特征上进行迭代操作，以逐步预测目标的位置和类别。 DETR的关键操作在forward函数中实现，其中对输入特征进行变换操作，将形状为NxCxHxW的特征张量展平为形状为HWxNxC的张量。这个操作是为了方便后续的自注意力计算。 如果你对Transformer模型的细节感兴趣，我推荐你阅读这篇博客：http://jalammar.github.io/illustrated-transformer/，它详细介绍了Transformer模型的原理和实现细节。

Rab GTPases serve as master regulators of membrane trafficking. They can be activated by guanine nucleotide exchange factors (GEF) and be inactivated by GTPase-activating proteins (GAPs). The roles of some GAPs have been explored in Saccharomyces cerevisiae, but are largely unknown in filamentous fungi. Here, we investigated the role of GAP Gyp3 gene, an ortholog of S. cerevisiae Gyp3, in an entomopathogenic fungus, Metarhizium acridum. We found that MaGyp3 is mainly localized to the endoplasmic reticulum (ER) of vegetative hyphae, nuclei of mature conidia, and both ER and nuclei in invasive hyphae. Lack of MaGyp3 caused a decreased tolerance to hyperosmotic stress, heat-shock and UV-B radiation. Moreover, the ΔMaGyp3 mutant showed a significantly decreased pathogenicity owing to delayed germination, reduced appressorium-mediated penetration and impaired invasive growth. Loss of MaGyp3 also caused impaired fungal growth, advanced conidiation and defects in utilization of carbon and nitrogen sources, while overexpression of MaGyp3 exhibited delayed conidiation on nutrient-rich medium and conidiation pattern shift from microcycle conidiation to normal conidiation on nutrient-limited medium. Mavib-1, a tanscription factor invloved in conidiation by affecting nutrient utilizaiton, can directly bind to the promoter of MaGyp3. ΔMaGyp3 and ΔMavib-1 mutants shared similar phenotypes, and overexpression mutants of MaGyp3 and Mavib-1 (Mavib-1-OE) exhibited similar phenotypes in growth, conidiation and pathogenicity. Reintroduction of the Magyp3 driven by strong promoter gpd in ΔMavib-1 mutant recovered the defects in growth and conidiation for dysfunction of Mavib1. Taken together, our findings uncovered the role of GAP3 in a filamentous pathogenic fungus and and illustrated the upstream regulatory mechanism by direct interaction with Mavib-1.

研究表明，GAP Gyp3基因（与酵母菌S. cerevisiae Gyp3的同源基因）在害虫真菌Metarhizium acridum中发挥着重要作用。MaGyp3主要分布于营养菌丝的内质网，成熟孢子的细胞核以及侵染性菌丝的内质网和细胞核。缺乏MaGyp3导致抗高渗应激，热激和UV-B辐射能力降低，并且由于孢子萌发延迟，贴附体介导的侵入受损以及侵染性生长受限，而导致病原性大幅度降低。此外，MaGyp3缺失还导致营养菌丝生长受限，孢子产量增加以及碳氮源利用能力受损。研究发现，Mavib-1，一种参与孢子形成的转录因子，可以直接结合MaGyp3的启动子。综上所述，我们揭示了GAP3在菌丝性病原真菌中的作用，并阐明了Mavib-1通过直接与MaGyp3的互作来调节MaGyp3的上游调控机制。

transformer画图

在Transformer模型中，有多个Encoder和多个Decoder组成。每个Encoder和Decoder内部都由多个层堆叠而成，通常是6层。每一层都包括Self-Attention、Multi-Headed Attention、Feed-Forward Network等模块。Encoder和Decoder之间没有权重共享。以下是Transformer的一个示意图： 123 #### 引用[.reference_title] - *1* [图解transformer | The Illustrated Transformer](https://blog.csdn.net/qq_36667170/article/details/124359818)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [Transformer完全图解](https://blog.csdn.net/weixin_44305115/article/details/101622645)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

BERT大火却不懂Transformer？读这一篇就够了

如果你想了解为什么BERT大火却不懂Transformer，我建议你阅读一篇名为"The Illustrated Transformer"的文章。这篇文章通过图文并茂的方式详细解释了Transformer的原理和工作机制。同时，你还可以阅读"Attention Is All You Need"这篇论文，这是Transformer模型最早被提出的地方。此外，还可以参考Tensor2Tensor announcement和Łukasz Kaiser的介绍，深入了解Transformer模型和其细节。另外，Google AI的官方博客也有一篇关于Transformer的文章，可以进一步了解该模型的发展和应用。阅读这些资料将有助于你更好地理解BERT和Transformer之间的关系。1234

transformer实现文本分类

Transformer可以用于实现文本分类任务。它是一种基于自注意力机制的神经网络模型，它能够对输入的文本进行编码和理解，从而有效地捕捉文本的语义信息。Transformer通过多层的编码器和解码器构成，其中编码器负责对输入文本进行特征提取，解码器则负责生成输出。在文本分类任务中，可以使用Transformer的编码器部分来进行特征提取，并将提取到的特征输入到全连接层进行分类。引用中提到的文章《The Illustrated Transformer》以及《The Annotated Transformer》可以帮助你更好地理解Transformer的机制和原理。另外，引用中提到的Happy Transformer这个工具包可以简化Transformer模型的实现和训练过程。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [6. 文本分类——transformer模型](https://blog.csdn.net/qq_38293297/article/details/105027845)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [【NLP】使用Transformer模型进行文本分类](https://blog.csdn.net/fengdu78/article/details/120878265)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

transformer的文献 来源

最初是由谷歌公司的研究员提出的，其论文名为《Attention Is All You Need》。您可以在以下网址找到该论文的原文：https://arxiv.org/abs/1706.03762。除此之外，还有很多关于Transformer的论文和文章，例如引用中提到的《The Illustrated Transformer》和引用中提到的Jay Alammar的文章。这些文章都可以帮助您更好地理解Transformer的原理和应用。

transformer实践

回答: Transformer是一种用于自然语言处理的模型，它在Google的论文"Attention is All You Need"中被提出。为了方便实现和调用Transformer，Google开源了一个基于TensorFlow的第三方库Tensor2Tensor。此外，也有研究者贡献了一个基于PyTorch的Transformer实现。\[2\] Transformer的网络结构包括编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分。编码器负责将输入序列转换为一系列的隐藏表示，而解码器则根据编码器的输出和之前的预测结果生成目标序列。具体来说，Transformer由多个编码器层和解码器层组成，每个层都包含自注意力机制和前馈神经网络。\[3\] 在实践中，我们可以使用一些工具代码来帮助实现Transformer模型。例如，我们可以使用深拷贝来复制模块，使用layernorm计算来进行归一化操作，使用注意力机制相关的代码来计算自注意力和多头注意力，使用全连接网络来进行特征映射，使用mask来处理解码器的输出，以及使用embedding计算概率等。\[3\] 如果你对Transformer的实践感兴趣，你可以参考一些相关的链接和文献，如Illustrated Transformer网站、CSDN博客和Harvard大学的Annotated Transformer项目。此外，你还可以在GitHub上找到完整的代码和测试用例。\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* [Transformer(四)--实现验证：transformer 机器翻译实践](https://blog.csdn.net/nocml/article/details/125711025)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [Transformer原理到实践详解](https://blog.csdn.net/Enjoy_endless/article/details/88344750)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [transformer原理及代码实践](https://blog.csdn.net/THUChina/article/details/123441732)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

transformer必看

对于想要了解 Transformer 模型的人来说，有几篇论文和文章是必读的。首先，你可以阅读 "Attention is All You Need" 这篇论文，它是 Transformer 模型最早的介绍和提出者之一。这篇论文详细介绍了 Transformer 模型的结构和原理。 另外一篇值得阅读的是 "BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding"，这篇论文介绍了 BERT 模型，它是基于 Transformer 模型的预训练语言模型，在自然语言处理任务中取得了很好的效果。 此外，你可以阅读 Jay Alammar 的一篇博客文章 "The Illustrated Transformer"，它以图文并茂的方式解释了 Transformer 模型的核心思想和关键组件。这篇文章非常容易理解，对于初学者来说非常有帮助。 以上是我推荐的一些关于 Transformer 模型的必看资源，希望能帮助你更好地理解和应用这一模型。

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