HTTP/1.1协议标准:Hypertext Transfer Protocol的应用与扩展

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HTTP/1.1协议详解 HTTP(Hypertext Transfer Protocol)是一种应用层协议,用于分布式、协作的超媒体信息系统。它是一个通用的、无状态的协议,可以用于许多超越超文本的任务,如名称服务器和分布式对象管理系统,通过扩展其请求方法、错误代码和头信息。 **HTTP/1.1协议的特点** 1. **应用层协议**:HTTP是一个应用层协议,位于OSI七层模型的第七层,负责处理应用程序之间的通信。 2. **分布式、协作的超媒体信息系统**:HTTP支持分布式、协作的超媒体信息系统,可以实现多种类型的信息共享和交换。 3. **通用的、无状态的协议**:HTTP是一个通用的、无状态的协议,不保存任何会话信息,所有的请求和响应都是独立的。 4. **可扩展性**:HTTP协议可以通过扩展请求方法、错误代码和头信息来实现新的功能和应用。 **HTTP/1.1协议的组成部分** 1. **请求方法**:HTTP/1.1协议定义了多种请求方法,如GET、POST、HEAD、PUT、DELETE等,每种方法都有其特定的作用和应用场景。 2. **状态代码**:HTTP/1.1协议定义了一系列状态代码,用于表示服务器对客户端请求的响应结果,如200 OK、404 Not Found、500 Internal Server Error等。 3. **头信息**:HTTP/1.1协议定义了一系列头信息,用于传输附加信息,如Content-Type、Content-Length、Set-Cookie等。 **HTTP/1.1协议的应用** 1. **Web服务**:HTTP/1.1协议是Web服务的基础协议,用于实现Web服务器和客户端之间的通信。 2. **名称服务器**:HTTP/1.1协议可以用于名称服务器的实现,用于提供域名解析和IP地址解析服务。 3. **分布式对象管理系统**:HTTP/1.1协议可以用于分布式对象管理系统的实现,用于提供对象存储和管理服务。 **RFC2616规范** RFC2616是HTTP/1.1协议的规范文档,由Internet Engineering Task Force(IETF)发布,提供了HTTP/1.1协议的详细定义和实现规范。 **HTTP/1.1协议的优点** 1. **灵活性**:HTTP/1.1协议非常灵活,可以用于各种应用场景和系统环境。 2. **可扩展性**:HTTP/1.1协议可以通过扩展请求方法、错误代码和头信息来实现新的功能和应用。 3. **普及性**:HTTP/1.1协议是互联网上最广泛使用的协议之一,具有很高的普及性和兼容性。
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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