计算机网络原理:拥塞控制详解与策略

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在"拥塞控制-计算机网络原理"的课程中,杨明福教授深入探讨了计算机网络中的关键概念和技术,特别是针对网络层拥塞控制的重要性。首先,课程介绍了拥塞现象的定义,它是指当网络中的数据流量超过网络设备处理能力时,导致网络服务质量下降的情况。拥塞控制的必要性在于防止这种状况,确保网络的稳定性和高效运行。 拥塞的发生往往源于分组过多,路由器处理速度无法跟上数据流的速度,这可能导致网络吞吐量减少,数据包丢失等问题。为了解决拥塞,课程讨论了两种主要的控制方法:开环控制和闭环控制。开环控制通常依赖于简单的阈值机制,而闭环控制则通过监控网络状态并根据反馈调整发送速率,例如通过TCP的滑动窗口机制。 此外,课程还提出了拥塞预防的策略,这些策略分为三个层面:数据链路层、网络层和传输层。数据链路层可以通过流量控制来避免数据过载,网络层可以通过路由算法优化流量分布,传输层如TCP则通过拥塞窗口管理机制来动态调整发送速率。 在网络层具体内容方面,课程涵盖了网络层的职责,即负责路由选择和数据包的传输。这一层的设计遵循分层体系结构的原则,每一层都有明确的协议要素,如语义、语法和定时,这些元素共同构成网络通信的基础架构。 此外,课程还回顾了计算机网络的发展历程,从最初的面向终端网络到现代的因特网和高速网络技术,以及未来网络的潜在趋势,如宽带网络、全光网络等。同时,课程详细介绍了计算机网络的分类,如拓扑结构、交换方式、覆盖范围和传输技术,以及标准化组织如ISO、ITU等在全球网络技术发展中的角色。 总结来说,杨明福教授的课程不仅涵盖了计算机网络的基本概念、体系结构和功能,还深入探讨了拥塞控制这一关键领域的技术和策略,为学习者提供了全面理解网络工作原理和应对网络挑战的视角。
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行