SIP扩展：请求历史信息

4244
History
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需积分: 9 3 下载量 16 浏览量 更新于2024-07-22 1 收藏 296KB DOC 举报
"RFC4244 - 一种用于请求历史信息的SIP扩展" 这篇文档定义了一种标准机制，用于捕获与会话初始化协议（SIP）请求相关的历史信息。这种能力使得通过提供呼叫如何以及为何到达特定应用或用户的信息，能够实现许多增强的服务。文档中提出了一种新的可选SIP头域——History-Info，用于在请求中记录历史信息。 1. 引言 1.1. 概览 RFC4244的目的是扩展SIP协议的功能，使其能够跟踪请求在其传输过程中的历史轨迹。这对于实现复杂的通信服务至关重要，比如路由决策、呼叫重定向和高级呼叫分析。通过提供请求的历史信息，服务提供商可以更好地理解和控制通信流，从而提供更高效、更个性化的用户体验。 1.2. 文档中使用的约定 文档遵循IETF（互联网工程任务组）的标准编写规范，包括对标准状态和进程的引用。文档内容的分布不受限制，并且受版权保护。 1.3. 背景：为什么定义一个通用的历史信息头域 在SIP中，原始请求可能经过多个代理服务器和重定向服务器，每次交互都会改变请求的路径。这种情况下，原有的信息可能会丢失，使得难以追踪请求的完整旅程。History-Info头域的引入就是为了保存这些重要的历史记录，使得服务提供商可以追溯到请求的起源和中间经过的节点。 2. SIP History-Info头域的详细说明 History-Info头域包含了每个中间节点在处理请求时添加的元数据，如服务器标识、时间戳、处理步骤等。这些信息对于实现诸如呼叫路由优化、智能呼叫分析、故障排查等高级功能是必不可少的。每个History-Info条目都是独立的，可以包含不同的信息，且可以链式传递，以便后续节点可以获取整个请求的完整历史。 3. 协议操作和兼容性 RFC4244定义的History-Info头域是可选的，这意味着并非所有SIP实体都必须支持它。然而，对于那些希望提供高级服务或者需要更精细控制通信流程的系统来说，这个头域的实现和使用是非常有价值的。此外，为了确保与其他SIP实体的兼容性，文档也详细说明了如何处理不理解或不支持History-Info头的节点。 4. 安全性和隐私考虑 随着History-Info头域提供了丰富的请求历史，也带来了潜在的安全和隐私问题。因此，文档中也讨论了如何通过加密、匿名化等手段来保护敏感信息，确保通信的隐私和安全。 5. 实现和部署 为了充分利用History-Info头域，网络运营商和设备制造商需要更新其SIP基础设施，包括SIP服务器、代理和客户端软件，以支持这一新特性。文档还提到了实施和部署时的建议和最佳实践。 RFC4244为SIP提供了一个强大的工具，通过History-Info头域增强了通信的透明度和可控性，促进了更智能、更灵活的通信服务的开发和应用。这个标准不仅扩展了SIP的协议功能，也为互联网社区带来了更多的创新可能性。

windows2003 snmp安装包.zip

2019-09-02 上传
软件介绍: snmp win2003安装包，windows server 2003在安装snmp时若提示添加i386时，可添加解压后的这个路径。ACCSERV.MI_AUTHSERV.MI_ClusDisk.sysDHCP.MI_EVNTAGNT.DL_EVNTCMD.EX_EVNTWIN.EX_FTP.EX_FTP.MI_HOSTMIB.DL_HOSTMIB.MI_HTTP.MI_INETSRV.MI_IPFORWD.MI_LMMIB2.DL_LMMIB2.MI_MCASTMIB.MI_MIB_II.MI_MIPX.MI_MRIPSAP.MI_MSFT.MI_MSIPBTP.MI_MSIPRIP2.MI_NIPX.MI_RFC2571.MI_SMI.MI_SNMP.EX_SNMPMIB.DL_SNMPTRAP.EX_WFOSPF.MI_WINS.MI_

HPE mib文件 mib.zip

2020-05-25 上传
HPE mib文件，解压后很多，根据自己需要筛选。

AP-TM57ML40_RFC_CLanguage_SV10.rar

2014-09-11 上传
TM57ML40是十速科技的1.5V单片机，这是其C语言demo与手册。

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, ...

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...

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
接着，定义了一个随机森林分类器(rfc_sm)，并设置了一些可能需要调整的参数(rfc_params)，这些参数将会在随机搜索中进行优化。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...

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
rfc.fit(X_train, y_train) # 预测测试集 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_...

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...

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...

importance=pd.DataFrame(rfc.feature_importances_,index=X.columns,columns=['importances']) importance importance['importances'].sort_values(ascending=False)

2023-07-10 上传
这段代码是使用随机森林分类器（RandomForestClassifier）计算特征的重要性，并将结果保存在一个名为 importance 的 DataFrame 中。具体来说，它使用了 feature_importances_ 属性来获取每个特征的重要性值，然后将...
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