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【网络原理】TCP/IP四层模型中的重点网络协议

实际上,每个程序对协议的数据格式进行自定义,但是如果每个程序都定义的不一样没那么就不太灵活,双方都要按照不太的方式去解析和编码请求和响应内容,于是大佬们对一些常用的应用场景做了一些特殊协议并确定下来,形成了标准常见的应用层协议,原因:消息在网络传输的过程中:操作系统->网卡->交换机->路由器->其他的网络设备,每个设置都有自己的负载能力,如果超出了范围,当前的数据包就可能阻塞或者丢弃。四次是可以

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#网络#网络协议#tcp/ip
【数据结构】哈希表

通过上述操作:将数组的具体数值转化为了新布尔数组的下标,此时要查找某个元素,在新数组中已经知道了该数组的索引下标,因此查找起来非常快。但是这样也有一个问题,就是如果我这个数组中的数据范围很分散,比如[10,100000,1000000000]这种,那我最少要创建一个1000000000+1大小长度的新数组,太不划算了。JDK中的HashMap的factor默认是0.75,而在阿里的实验室论证中,在

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#数据结构#散列表
【数据结构】栈, 队列, 数组,链表

数据结构(栈, 队列, 数组,链表)

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#java
【 Spring AOP学习二】统一功能处理:拦截器&异常&返回数据格式

Component@Override//判断是否登录:如果session为空,不去创建if(session!=null){//说明是登录状态,不进行拦截//否则说明不是登录状态,直接返回:给出提示:没有权限登录//实现WebMvcConfigurer@Autowired//重写addInterceptors方法@Override//添加拦截器//先要有一个拦截器对象:方式1:直接new出来//方式

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#spring boot#java#前端
Pytorch中nn.Parameter()参数的使用

这两天在学习怎么对网络的两个输出f1,f2,分别得到两个权重值w1,w2,然后做一个自适应的加权融合,得到最终的结果Q。在网上百度,发现了这个函数的使用nn.Parameter(),从而记录一下。1、含义解读:讲的很清楚,引用!Parameter:参数。在做神经网络的训练时,其实就是训练一个模型,这个模型就是去学习一个函数,这个函数可以准确的学习到我们想要到的东西,比如正确的对物体进行分类。函数的

#python#其他
【HTTP】HTTP协议 && HTTPS 协议

HTTP(超文本传输协议)是一种应用非常广泛的应用层协议。HTTPs 是在 HTTP基础之上做了一个加密解密的工作。平时我们打开一个网站,就是通过HTTP协议来传输数据的。(所谓 "超文本" 的含义, 就是传输的内容不仅仅是文本(比如 html, css 这个就是文本), 还可以是一些其他的资源, 比如图片, 视频, 音频等二进制的数据)一个完整应用是由前端+后端构成的,而前后端之间的通讯是要依靠

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#http#网络协议#网络
Pytorch中nn.Parameter()参数的使用

这两天在学习怎么对网络的两个输出f1,f2,分别得到两个权重值w1,w2,然后做一个自适应的加权融合,得到最终的结果Q。在网上百度,发现了这个函数的使用nn.Parameter(),从而记录一下。1、含义解读:讲的很清楚,引用!Parameter:参数。在做神经网络的训练时,其实就是训练一个模型,这个模型就是去学习一个函数,这个函数可以准确的学习到我们想要到的东西,比如正确的对物体进行分类。函数的

#python#其他
到底了