2、网络基础与TCP/IP协议套件及Python语言概述

网络基础与TCP/IP协议套件及Python语言概述

1. 互联网概述

互联网对不同的人而言有着不同的意义。对于网络工程师和系统工程师来说,互联网是一个提供各种信息的全球计算机网络,它实际上是一个将大大小小的网络连接在一起的互联网络。

以家庭网络为例,家庭交换机将智能手机、平板电脑、计算机和电视等设备连接在一起,使它们能够相互通信。当需要与外界通信时,信息会传递给家庭路由器,路由器将家庭网络连接到更大的网络,即互联网服务提供商(ISP)。ISP通常由边缘节点组成,这些节点将流量聚合到其核心网络,核心网络通过高速网络将这些边缘网络相互连接。在特殊的边缘节点,ISP会连接到其他ISP,以便将流量适当地传递到目的地。数据从目的地返回家庭计算机、平板电脑或智能手机的路径可能与发送路径相同,也可能不同。

互联网主要由以下组件构成:
- 主机 :网络上与其他节点进行通信的终端节点。在当今时代,主机可以是传统计算机,也可以是智能手机、平板电脑或电视。随着物联网(IoT)的兴起,主机的定义可以扩展到包括IP摄像机、电视机顶盒以及农业、农业、汽车等领域使用的越来越多的传感器。
- 服务器 :为多个节点提供服务的特殊超级节点,通常具有更高的硬件规格。我们在互联网上请求的服务,如网页、电子邮件、文件传输等,都是由服务器提供的。
- 网络组件 :连接主机和服务器的“道路和高速公路”,如路由器、交换机、光纤电缆、同轴电缆、双绞线和一些密集波分复用(DWDM)设备等。

2. 数据中心的兴起

由于服务器对硬件容量的要求较高,

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring BootVue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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