computer networking a top-down第qi版答案

时间: 2023-09-04 19:01:48 浏览: 56
"Computer Networking: A Top-Down Approach" 是一本计算机网络的经典教材,现已出版到第七版。该书的第七版对计算机网络的概念和技术进行了全面的介绍和讲解。 这本书从“自上而下”的角度来讲解计算机网络,即从高层协议开始讲起,逐步深入介绍各个层次的协议和技术。这种方法使得读者能够首先了解网络应用层的协议和特性,然后逐步学习和理解底层的传输层、网络层和链路层等协议。 在第七版中,作者对网络中的各个重要主题进行了全面的更新和扩展。他们涵盖了最新的技术和发展趋势,包括云计算、物联网、软件定义网络等。此外,书中还介绍了一些实际应用和案例来帮助读者理解和应用所学知识。 这本书的关键特点之一是它的清晰结构和丰富的例子和图表。每个章节以一个具体的网络场景开始,然后逐步引入相关的概念和技术,最后以问题和练习结束。这种结构使得读者能够系统地学习和理解每个主题,同时也方便了老师进行教学。 总的来说,“Computer Networking: A Top-Down Approach” 第七版是一本理论与实践并重的优秀教材,适用于计算机科学和网络工程等相关专业的学生和研究者。它将读者引导到计算机网络领域的入门知识,帮助他们深入理解网络的运行原理和关键技术。同时,该书还提供了一些案例和练习,帮助读者将所学知识应用到实际的网络设计和管理中。
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computer networking a top-down 第七

《计算机网络——自顶向下方法》第七版是一本介绍计算机网络的经典教材。本书主要从应用层、运输层、网络层、链路层和物理层五个层次来探讨计算机网络的各个方面。 在应用层,本书介绍了不同类型的应用程序和文件传输协议。在运输层,作者讨论了传输控制协议(TCP)和用户数据报协议(UDP)以及一些运输层协议的特点和优缺点。在网络层,介绍了各种路由算法,包括距离向量路由算法和链路状态路由算法。在链路层和物理层中,作者讨论了各种网络硬件设备和协议。 本书的核心理念是自顶向下的方法。作者从应用层开始讲解,将复杂的网络技术简化为易于理解的概念。读者可以通过了解高层次的网络特征和功能,逐步学习和了解底层的细节和操作原理。 总之,《计算机网络——自顶向下方法》第七版是一本深入浅出的计算机网络教材,对初学者和专业人士都有极高的参考价值。

computer networking a top-down 5e

《计算机网络:自顶向下方法》是一本经典的计算机网络教材,是由James F. Kurose和Keith W. Ross合著的,已经进入了第五版(5e)。这本书以自顶向下的方法来介绍计算机网络的原理和实践,将网络设计与应用的重要概念融入学习过程中。 该书的主题是从应用层开始,逐步向底层推进,涵盖了计算机网络的各个层次。读者可以深入了解网络应用的工作原理、传输控制协议、网络层路由、数据链路层、物理层等内容。这种自顶向下的方法可以帮助读者从整体上了解计算机网络的运作机制,而不仅仅停留在细节上。 这本教材采用了非常清晰和易于理解的语言,配以丰富的图表和实例,能够帮助读者更好地理解和应用网络的概念。同时,每个章节还包含了一些问题和习题,帮助读者检验自己对所学内容的理解和掌握程度。 《计算机网络:自顶向下方法》适用于计算机网络课程的教学和学习,也适用于计算机领域的从业人员进行自学。该教材的第五版除了对最新的网络技术进行了更新,还增加了一些新的章节,如对网络安全和无线网络的讨论,使得该教材保持了与时俱进的特点。 总之,这本教材以其系统的结构、清晰易懂的语言以及针对实际应用的讨论,成为了学习计算机网络的经典教材,能够帮助读者全面理解计算机网络的运作原理,并能够应用于实际问题中。

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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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