计算机网络(自顶向下方法)学习笔记

时间: 2023-09-26 08:15:04 浏览: 112
计算机网络(自顶向下方法)是一本以自顶向下的方式介绍计算机网络的教材。该教材从网络的层次结构开始,逐层介绍网络的各个方面,包括应用层、运输层、网络层和数据链路层等。教材还包括对移动互联网和网络安全的讨论。 在自顶向下的学习方法中,首先介绍网络的高层次概念和原则,然后逐步深入到底层细节。这种学习方法帮助读者建立全局的网络认知,并且能够更好地理解网络的运行原理和设计理念。 此外,教材还引入了软件定义网络(SDN)的概念。SDN是一种新兴的网络架构,它通过将网络的控制平面和数据平面进行分离,实现了网络的灵活性和可编程性。 回答完问题后的
相关问题

计算机自顶向下笔记java

《计算机自顶向下笔记Java》是一本介绍Java编程语言的书籍。本书以自顶向下的方式,从整体到细节的角度,逐步讲解Java的基础概念、语法和编程技巧。 首先,本书从面向对象的角度入手,介绍了Java的封装、继承和多态等基本概念。通过讲解类和对象的概念,读者可以了解如何定义和使用对象,如何利用继承和多态实现代码的可重用性和灵活性。 接着,本书详细介绍了Java的基本语法,包括变量、数据类型、运算符、流程控制语句等。通过实例和练习,读者可以学习如何正确地使用这些语法元素来编写Java程序。 此外,本书还介绍了Java的面向对象编程思想,并结合实际应用场景,讲解了如何使用面向对象的方法来设计和实现Java程序。读者可以通过学习本书,掌握Java常用的设计模式和编程技巧,提高自己的编程水平。 本书还包括了Java的图形用户界面编程、数据库编程、网络编程等内容,通过实际案例的演示和实践,读者可以了解如何使用Java编写各种应用程序。 总的来说,《计算机自顶向下笔记Java》是一本循序渐进地介绍Java编程的好书。无论是初学者还是有一定编程基础的读者,都可以通过学习本书,快速掌握Java编程的基本知识和技能。对于想要深入学习Java编程的读者来说,本书也提供了更高级的内容和进阶知识,可以作为他们进一步学习的参考资料。

计算机网络自顶向下 第二章

计算机网络自顶向下的第二章主要讨论了网络应用和网络核心设备。网络应用是计算机网络存在的理由,它们是能够在不同的端系统上运行,并通过网络相互通信的程序。这些应用程序可以通过编程来实现,以确保它们在网络中有效地运行。 IP地址是网络中的一个重要概念,它由4个字节组成,每个字节表示0~255的十进制数字,通过句点分隔开来。IP地址具有严格的层次结构,当我们从左至右扫描它时,我们可以得到越来越具体的关于主机位于因特网的哪个网络里的信息。这种层次结构帮助我们在网络中定位和识别不同的主机。 网络核心设备在网络中起到了重要的作用。它们主要在较低的网络层和网络核心层起作用,而不是在应用层。网络核心设备是为了管理和控制网络流量以及确保数据包在网络中的传输效率。这种设计使得应用软件可以在端系统上限制,并且使得网络的运行更加高效和可靠。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [计算机网络自顶向下第二章应用层笔记](https://blog.csdn.net/qq_56320213/article/details/122630105)[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: 100%"] [ .reference_list ]

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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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