探索RFC3621：深入理解SIP协议标准文档

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0 下载量 156 浏览量 更新于2024-10-27 收藏 51KB ZIP 举报
资源摘要信息:"本资源为关于SIP（会话初始化协议）的RFC文档，文件名中包含'555SIP.zip_RFC3621_WWW。3621_rfc_sip'，表明其与RFC3621标准文档相关。RFC文档是互联网标准和协议的官方文档，RFC 3621则是SIP协议的一个官方标准文件。SIP是互联网通信的一个核心协议，用于创建、修改和终止包含语音、视频及消息应用的会话。其全称为Session Initiation Protocol，会话发起协议，它是多媒体通信系统中的信令协议，广泛应用于VoIP（Voice over Internet Protocol，互联网协议电话）以及实时通信服务。 在文件描述中提到的RFC3621可能是指与SIP相关的某个特定的标准或建议，例如可能涉及特定的SIP头字段规范或实现细节。由于RFC文档通常包含协议的详细说明、使用场景、消息格式以及协议操作的指导，因此本资源对于理解和实现SIP通信至关重要。 标签中提及的'rfc3621'、'www。3621'和'rfc'、'sip'为关键词，它们指明了资源的主题范围和文档类型。'rfc3621'表明这是一份与RFC3621相关的文档；'www。3621'可能是指一个网址或是某个具体网站上的资源页面，尽管存在拼写错误（应为***），它仍然暗示了这个文档是与互联网上的某个资源相关联的；'rfc'表示这是一个请求评论(Request For Comments)文档，是互联网标准的正式文档；而'sip'则是指文档与会话初始化协议直接相关。 在压缩包文件名称列表中，'SIP 标题头.doc'可能是一份关于SIP协议中标题头部分的文档，标题头是SIP消息中的一部分，用于携带各种控制信息，对会话的建立、管理和终止至关重要。而'***.txt'文件可能包含有关PUDN网站（***）的信息，PUDN是一个提供各种编程资源、文档和工具的平台，用户可以从该网站下载相关的技术资料。然而，文件列表中的'***.txt'文件内容不明，可能需要进一步查看该文件以确定其具体信息。 综合以上信息，本资源为SIP协议的技术支持者和开发者提供了官方的参考文献，对于需要深入研究或实现SIP协议功能的人员来说，它是一个珍贵的学习和参考资料。"

444RFC3621(sip).zip_RFC36_RFC3621_rfc SIP_sip

2022-07-14 上传
标题中的“444RFC3621(sip).zip_RFC36_RFC3621_rfc SIP_sip”表明这是一个与SIP（Session Initiation Protocol）相关的压缩文件，其中包含了对RFC3621标准的讨论。SIP是一种用于创建、修改和终止多媒体通信会话的...

rfc3262.txt.zip_rfc3261_rfc3261.txt_rfc3262_sip 3261

2022-09-23 上传
标题中的"rfc3262.txt.zip_rfc3261_rfc3261.txt_rfc3262_sip 3261"表明这是一个与SIP（Session Initiation Protocol）相关的压缩文件，其中包含了RFC3261和RFC3262这两个重要的互联网标准文档。描述中提到的"sip_rfc...

SIP协议.RFC3621中文版.zip_RFC 3621_RFC3621_sip_sip rfc3621_sip协议

2022-07-14 上传
本SIP （会话初始协议）和这些协议一样，同样允许使用Internet 端点（用户代理）来寻找参与者并且允许建立一个可共享的会话描述。为了能够定位精确的会话参与者，并且也为了其他的目的， SIP 允许创建基础的network ...

from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score from lime.lime_tabular import LimeTabularExplainer import numpy as np import pandas as pd # 准备数据 data = load_breast_cancer() # df=pd.DataFrame(data.data,columns=data.feature_names) # df['target']=data.target # print(df.head()) X = data.data y = data.target # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # 训练模型 rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) rfc.fit(X_train, y_train) # 预测结果 y_pred = rfc.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f"Accuracy:{accuracy:.3f}") # 解释模型结果 def explain_sample(x, model, feature_names): explainer = LimeTabularExplainer(X_train, feature_names=feature_names, class_names=data.target_names) exp = explainer.explain_instance(x, model.predict_proba, num_features=len(feature_names)) return exp # 随机选择一个测试样本并解释 idx = np.random.randint(len(X_test)) x=X_test[idx] exp=explain_sample(x,rfc,data.feature_names) fig=exp.as_pyplot_figure() print(f"Sample index:{idx}") fig.show()优化一下这段代码，让可视化图片不要一闪而过

2023-06-09 上传
rfc.fit(X_train, y_train) # 预测结果 y_pred = rfc.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f"Accuracy:{accuracy:.3f}") # 解释模型结果 def explain_sample(x, model, ...

accuracy_lst_rfc = [] precision_lst_rfc = [] recall_lst_rfc = [] f1_lst_rfc = [] auc_lst_rfc = [] rfc_sm = RandomForestClassifier() #rfc_params = {} rfc_params = {'max_features' : ['auto', 'sqrt', 'log2'], 'random_state' : [42], 'class_weight' : ['balanced','balanced_subsample'], 'criterion' : ['gini', 'entropy'], 'bootstrap' : [True,False]} rand_rfc = RandomizedSearchCV(rfc_sm, rfc_params, n_iter=4) for train, val in sss.split(X_train_sm, y_train_sm): pipeline_rfc = imbalanced_make_pipeline(SMOTE(sampling_strategy='minority'), rand_rfc) # SMOTE happens during Cross Validation not before.. model_rfc = pipeline_rfc.fit(X_train_sm, y_train_sm) best_est_rfc = rand_rfc.best_estimator_ prediction_rfc = best_est_rfc.predict(X_train_sm[val]) accuracy_lst_rfc.append(pipeline_rfc.score(X_train_sm[val], y_train_sm[val])) precision_lst_rfc.append(precision_score(y_train_sm[val], prediction_rfc)) recall_lst_rfc.append(recall_score(y_train_sm[val], prediction_rfc)) f1_lst_rfc.append(f1_score(y_train_sm[val], prediction_rfc)) auc_lst_rfc.append(roc_auc_score(y_train_sm[val], prediction_rfc)) print('---' * 45) print('') print("accuracy: {}".format(np.mean(accuracy_lst_rfc))) print("precision: {}".format(np.mean(precision_lst_rfc))) print("recall: {}".format(np.mean(recall_lst_rfc))) print("f1: {}".format(np.mean(f1_lst_rfc))) print('---' * 45)

2023-05-29 上传
然后，使用RandomizedSearchCV构造了一个带有随机森林分类器和随机搜索优化器的管道(pipeline_rfc)，并将其作为模型进行训练。注意，在管道中，使用了SMOTE算法对训练集进行了过采样处理，以解决数据不平衡的问题。 ...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt reg.fit(X,y).feature_importances_ threshold = np.linspace(0,(reg.fit(X,y).feature_importances_).max(),20) score = [] for i in threshold:    X_embedded = SelectFromModel(reg,threshold=i).fit_transform(X,y)    once = cross_val_score(RFC_,X_embedded,y,cv=5).mean()    score.append(once) plt.plot(threshold,score) plt.show()这段代码中的’X_embedded = SelectFromModel(reg,threshold=i).fit_transform(X,y)‘报错“invalid non-printable character U+00A0”，如何解决

2023-07-14 上传
once = cross_val_score(RFC_, X_embedded, y, cv=5).mean() score.append(once) plt.plot(threshold, score) plt.show() ``` 在这个修正后的代码中，我假设你已经定义了一个随机森林分类器`reg`。请确保你已经...

from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score iris = datasets.load_iris() iris_X = iris.data iris_y = iris.target X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris_X, iris_y, test_size=0.3) knn = KNeighborsClassifier () knn.fit(X_train,y_train) y_knn = knn.predict(X_test) print('分类器得到的分类：\n ',y_knn) print('真实分类：\n ',y_test) print('准确率为：',accuracy_score(y_test,y_knn))采用随机森林模型来改写，用python

2023-05-31 上传
y_rfc = rfc.predict(X_test) # 输出分类结果和准确率 print('分类器得到的分类：\n ', y_rfc) print('真实分类：\n ', y_test) print('准确率为：', accuracy_score(y_test, y_rfc)) ``` 其中，`...

java DateTimeFormatter 中各种常量对应的日期格式解析，例如DateTimeFormatter.BASIC_ISO_DATE

2024-06-06 上传
2. **DateTimeFormatter.RFC_1123_DATE_TIME**: 格式类似于 "EEE, dd MMM yyyy HH:mm:ss zzz", 用于HTTP/1.1的日期时间，例如 "Sun, 15 Apr 2023 12:30:00 GMT"。 3. **DateTimeFormatter.ISO_LOCAL_DATE**: 表示...

# 导入相关库 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score,roc_auc_score,roc_curve # 读取数据 df = pd.read_csv('C:/Users/E15/Desktop/机器学习作业/第一次作业/第一次作业/三个数据集/Titanic泰坦尼克号.csv') # 数据预处理 df = df.drop(["Name", "Ticket", "Cabin"], axis=1) # 删除无用特征 df = pd.get_dummies(df, columns=["Sex", "Embarked"]) # 将分类特征转换成独热编码 df = df.fillna(df.mean()) # 使用平均值填充缺失值 # 划分数据集 X = df.drop(["Survived"], axis=1) y = df["Survived"] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 决策树 dtc = DecisionTreeClassifier(random_state=42) dtc.fit(X_train, y_train) y_pred_dtc = dtc.predict(X_test) # 剪枝决策树 pruned_dtc = DecisionTreeClassifier(random_state=42, ccp_alpha=0.015) pruned_dtc.fit(X_train, y_train) y_pred_pruned_dtc = pruned_dtc.predict(X_test) # 随机森林 rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) rfc.fit(X_train, y_train) y_pred_rfc = rfc.predict(X_test) # 计算评价指标 metrics = {"Accuracy": accuracy_score, "Precision": precision_score, "Recall": recall_score, "F1-Score": f1_score, "AUC": roc_auc_score} results = {} for key in metrics.keys(): if key == "AUC": results[key] = {"Decision Tree": roc_auc_score(y_test, y_pred_dtc), "Pruned Decision Tree": roc_auc_score(y_test, y_pred_pruned_dtc), "Random Forest": roc_auc_score(y_test, y_pred_rfc)} else: results[key] = {"Decision Tree": metrics[key](y_test, y_pred_dtc), "Pruned Decision Tree": metrics[key](y_test, y_pred_pruned_dtc), "Random Forest": metrics[key](y_test, y_pred_rfc)} # 打印评价指标的表格 results_df = pd.DataFrame(results) print(results_df)怎么打印auv图

2023-06-09 上传
fpr_rfc, tpr_rfc, thresholds_rfc = roc_curve(y_test, y_pred_rfc) # 绘制ROC曲线 plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.plot(fpr_dtc, tpr_dtc, label='Decision Tree') plt.plot(fpr_pruned_dtc, tpr_pruned_dtc, ...

from sklearn.feature_selection import SelectFromModel from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier as RFC RFC_=RFC(n_estimators=10,random_state=0) X_embedded=SelectFromModel(RFC_,threshold=0.005).fit_transform(x,y)

2023-07-20 上传
这段代码使用了特征选择方法 `SelectFromModel`，并结合随机森林分类器 `RFC` 进行特征选择。首先，通过 `RFC(n_estimators=10, random_state=0)` 创建了一个随机森林分类器对象 `RFC_`，其中 `n_estimators` 参数...
邓凌佳
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