RFC860:TELNET定时标记选项解析

需积分: 10 0 下载量 3 浏览量 更新于2024-09-09 收藏 37KB DOC 举报
"RFC860_Telnet定时标记选项.doc" RFC 860文档定义了TELNET协议中的定时标记(TIMING MARK)选项,这是一个用于ARPA Internet上的标准,旨在帮助主机之间进行同步和确认数据传输的完成。在TCP/IP的TELNET协议中,定时标记是一个关键的通信机制,允许用户或应用程序获取关于远程终端处理数据的反馈。 1. 命令名和代码: - TIMING-MARK:这是一个操作码,用62作为其八位字节代码。 - IAC (Interpret As Command) DOTIMING-MARK:此命令请求接收方在适当位置插入一个TIMING-MARK。 - IAC WILL TIMING-MARK:响应表明发送方同意在数据流中插入TIMING-MARK。 - IAC WON'T TIMING-MARK:拒绝在数据流中添加TIMING-MARK。 - IAC DON'T TIMING-MARK:取消先前接收的WILL TIMING-MARK命令,不再执行TIMING-MARK。 2. 命令意义: - IAC DOTIMING-MARK:请求接收方在数据传输的特定位置发送TIMING-MARK,以确认数据已被接收。 - IAC WILL TIMING-MARK:发送方同意在数据流中放置TIMING-MARK,以进行同步。 - IAC WON'T TIMING-MARK:发送方拒绝插入TIMING-MARK,可能因为不支持或不必要的原因。 - IAC DON'T TIMING-MARK:发送方指示接收方忽略先前的WILL TIMING-MARK,不再执行同步。 3. 默认值: 默认情况下,主机设置为WON'T TIMING-MARK和DON'T TIMING-MARK,即默认不启用TIMING-MARK选项,意味着不进行同步。 4. 选项产生原因: 有时,用户或应用程序需要知道通过TELNET发送的数据何时被远程终端处理完毕。例如,一个全双工服务器可能允许用户提前输入命令,而TIMING-MARK可以确保服务器正确处理这些输入。即使同步请求被拒绝,返回的拒绝响应也证实了数据已接收。 5. 具体描述: 在一个示例场景中,如果服务器启用了Suppress Go Ahead选项并提供了回显服务,TIMING-MARK可以帮助确认服务器已接收并处理了用户输入的命令。即使服务器不支持TIMING-MARK,其拒绝响应也能表明数据已成功到达。 RFC 860的TIMING MARK选项是TELNET协议中用于数据同步和确认的重要组成部分,特别是在需要实时反馈或精确控制通信时。通过这些命令,用户和应用程序能够更好地理解和管理网络交互,从而提高效率和可靠性。

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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