实时传输协议RTP详解:RFC_3550中文版

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"RFC_3550_中文版.pdf" 实时传输协议(RTP)是一种针对实时数据传输设计的协议,如交互式音频和视频。它为这类数据提供端到端的传输服务,包括负载类型识别、序列编码、时间戳以及传输监控。RTP通常与用户数据报协议(UDP)一起使用,利用其多路技术,同时,RTP也可以与其他合适的协议结合。然而,RTP本身并不提供实时性保障或服务质量(QoS)保证,这些依赖于底层网络。RTP的序列号用于接收端重新排序和检测丢失的报文,对于视频解码尤其关键。 RTP最初是为了多媒体会议设计,但其应用范围已扩展到连续数据存储、交互式分布式仿真、活动徽章系统以及管理和测量应用。RTP协议包含两部分:RTP本身用于实时数据传输,而实时控制协议(RTCP)则用于监控QoS并传递会话参与者信息。RTCP对于松散控制的会话是足够的,但不涵盖所有应用的控制需求,这可能由单独的会话控制协议实现。 RTP遵循应用级框架和集成层处理的设计理念,允许容易扩展以适应特定应用,并常被集成到应用处理中。RTP的设计不完整,允许根据需要添加或修改头部字段,如5.3节和6.4.3节所示。除了RFC 3550文档,特定应用还需要其他文档,如剖面详述文档(定义负载码字和映射格式)和有效载荷格式说明文档(定义如何在RTP中携带特定数据,如音频和视频编码)。RFC 3551提供了音频和视频的剖面示例。 RTP不处理资源预留,不保证实时服务的QoS,也不保证数据顺序。它的设计目标是为实时应用提供基本的传输服务,但依赖于底层网络来提供更高级别的功能。RTCP则负责收集反馈信息,帮助评估传输质量,并辅助同步和流控制,对于确保良好的用户体验至关重要。 RFC 3550定义的RTP协议是实时通信领域的一个基础组件,通过与RTCP协同工作,它能够支持多样化的实时应用,同时保持了足够的灵活性以适应未来的技术发展和应用需求。
2023-06-09 上传
2023-05-29 上传

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取训练集和测试集数据 train_data = pd.read_csv(r'C:\ADULT\Titanic\train.csv') test_data = pd.read_csv(r'C:\ADULT\Titanic\test.csv') # 统计训练集和测试集缺失值数目 print(train_data.isnull().sum()) print(test_data.isnull().sum()) # 处理 Age, Fare 和 Embarked 缺失值 most_lists = ['Age', 'Fare', 'Embarked'] for col in most_lists: train_data[col] = train_data[col].fillna(train_data[col].mode()[0]) test_data[col] = test_data[col].fillna(test_data[col].mode()[0]) # 拆分 X, Y 数据并将分类变量 one-hot 编码 y_train_data = train_data['Survived'] features = ['Pclass', 'Age', 'SibSp', 'Parch', 'Fare', 'Sex', 'Embarked'] X_train_data = pd.get_dummies(train_data[features]) X_test_data = pd.get_dummies(test_data[features]) # 合并训练集 Y 和 X 数据,并创建乘客信息分类变量 train_data_selected = pd.concat([y_train_data, X_train_data], axis=1) print(train_data_selected) cate_features = ['Pclass', 'SibSp', 'Parch', 'Sex', 'Embarked', 'Age_category', 'Fare_category'] train_data['Age_category'] = pd.cut(train_data.Fare, bins=range(0, 100, 10)).astype(str) train_data['Fare_category'] = pd.cut(train_data.Fare, bins=list(range(-20, 110, 20)) + [800]).astype(str) print(train_data) # 统计各分类变量的分布并作出可视化呈现 plt.figure(figsize=(18, 16)) plt.subplots_adjust(hspace=0.3, wspace=0.3) for i, cate_feature in enumerate(cate_features): plt.subplot(7, 2, 2 * i + 1) sns.histplot(x=cate_feature, data=train_data, stat="density") plt.xlabel(cate_feature) plt.ylabel('Density') plt.subplot(7, 2, 2 * i + 2) sns.lineplot(x=cate_feature, y='Survived', data=train_data) plt.xlabel(cate_feature) plt.ylabel('Survived') plt.show() # 绘制点状的相关系数热图 plt.figure(figsize=(12, 8)) sns.heatmap(train_data_selected.corr(), vmin=-1, vmax=1, annot=True) plt.show() sourceRow = 891 output = pd.DataFrame({'PassengerId': test_data.PassengerId, 'Survived': predictions}) output.head() # 保存结果 output.to_csv('gender_submission.csv', index=False) print(output) train_X, test_X, train_y, test_y = train_test_split(X_train_data, y_train_data, train_size=0.8, random_state=42) print("随机森林分类结果") y_pred_train1 = train_data.predict(train_X) y_pred_test1 = train_data.predict(test_X) accuracy_train1 = accuracy_score(train_y, y_pred_train1) accuracy_test1 = accuracy_score(test_y, y_pred_test1) print("训练集——随机森林分类器准确率为:", accuracy_train1) print("测试集——随机森林分类器准确率为:", accuracy_train1)

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