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  • 文章目录概念什么是网络?什么叫做互联网?网络的作用?信息是如何在网络传递的?各层的作用?运输层协议TCP特点UDP特点:应用场景 概念 什么是网络? 计算机网络由若干节点和连接这些节点的链路组成,计算机网络中...

    概念

    什么是网络?

    计算机网络由若干节点和连接这些节点的链路组成,计算机网络中的节点可以是计算机、集线器、交换机和路由器等。

    什么叫做互联网?

    如果把网络再通过路由器连接在一起就形成了互联网。世界上最大的互联网就是因特网。(网络的网络)

    网络的作用?

    信息的传递,当然我们要知道的是仅仅有网络是无法进行信息传递的,我们还需要在计算机上安装相应的软件才可以。

    信息是如何在网络传递的?

    将网络人为划分若干层,然后分层去进行讨论。
    常见的网络的划分形式有三种协议划分形式如下:
    在这里插入图片描述
    我们在研究的时候通常采用的是五层协议

    各层的作用?

    在这里插入图片描述
    发送方:
    5应用层 应用层协议:http协议…… 产生信息,交给运输层
    4运输层 进程间的通信,保证信息传递的准确(UDP TCP协议 对应用层的数据进行封装)
    3网络层 唯一确定一台主机。Ip协议(每一台主机都有一个全局唯一的32位地址)使用Ip协议对数据进行封装
    2数据链路层 局域网通信(比如主机到路由器)
    1物理层 指的并不是光纤电缆。承上启下的作用:处理数据链路层传递下来的信息,保证此信息能在具体的物理设备上传输。

    接收方:
    1物理层 物理设备传递过来的信息 数据链路层是能够解析 传递给数据链路层
    2数据链路层 局域网通信
    3网络层 去掉IP协议的封装
    4运输层 去掉UDP或TCP协议的封装
    5应用层 处理接收到的信息,展示给用户

    运输层协议

    TCP特点

    TCP协议是可靠的

    1. 面向连接:通信之前通信的两方必须建立连接
    2. 每一条TCP连接只能是点对点的(一对一);连接建立好之后只能连接建立的双方之间进行通信
    3. 提供可靠交付的服务:通过TCP连接传输的数据,无差错,不丢失,不重复。保证了数据的安全性
    4. 提供全双工通信:A可以给B发消息,B也可以给A发消息
    5. 面向字节流。那这里字节流和之前IO的字节流稍有不同。之前所说的字节流是操作文件的,今天所说的字节流是进行网络传输的 信息传输时必须借助于字节流进行传输
    6. 首部开销较大 占20字节
    UDP特点:

    UDP协议是不可靠的

    1. 无连接:A和B之间并没有建立连接其实UDP协议他只是在A和B之间建立了一种关系 让A知道消息是要发给B的
    2. 尽最大努力交付,不保证消息的可靠性
    3. 面向报文
    4. 无拥塞控制: 不会因为网络拥塞导致发送速率降低,对于某些实用的应用很重要 比如IP通话 视频会议等
    5. 支持一对一、一对多、多对一和多对多的交互通信;因为不需要建立连接,所以在发送的时候其实可以发给任意用户
    6. 首部开销小只有8个字节(只有四个字段:源端口、目的端口、长度、检验和)
    应用场景

    UDP:首部小,实时性要求比较高,信息安全要求比较低
    可用在视频通话。
    TCP:数据安全要求很高 可用在文本信息

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  • 【数据结构必备基础知识】之图的基本概念详解

    万次阅读 多人点赞 2018-11-03 23:39:36
    从今天开始就给大家分享有关于图的概念和代码啦,不知道大家有没有看够树的相关内容呢?以后还会慢慢给大家再分享的,代码要一遍一遍过,一轮一轮学习。第一轮树就先到这里,等第二轮还会给大家分享的。 图应该是...

    一、前言

    从今天开始就给大家分享有关于图的概念和代码啦,不知道大家有没有看够树的相关内容呢?以后还会慢慢给大家再分享的,代码要一遍一遍过,一轮一轮学习。第一轮树就先到这里,等第二轮还会给大家分享的。

    图应该是数据结构中处于霸王地位的一部分了,图会涉及到图论的相关知识,咱们现在还涉及不到,等到以后分享数学基础,讲离散数学的时候,会给大家分享有关图论的内容。

    为什么称图是霸王地位呢?因为图应该是数据结构中最难的:

    1.图状结构是我们研究的结构里面最复杂的结构

    我们在讲解数据的逻辑结构时给大家讲到数据结构有如下四个:集合,线性结构,树形结构,图状结构或网状结构。集合只有同属于一个集合;线性结构存在一对一的关系;树形结构存在一对多的关系;图状结构存在多对多的关系

    2.图的相关关系非常复杂,相关概念非常多

    图有有向图,有无向图;有简单图,有多重图;有连通图,非连通图等等等等。如果把图画出来,我们人去看一个图比较简单,我们会有各种各样去分析这个图的方法,计算机不同,他们没有人这么强大的大脑,很多对于图的分析很死板,需要我们把图分析好了再做处理(如果人工智能发展比较好的话,这个问题可能会解决)。

    但是图又很重要,不管是地图,人物关系等,把每个人或者每个地方看作一个点,其他的点都会与之有上千万的联系。所有就都有及其复杂的网络,不管是路径规划,导航提醒还是警察在断案,其实本质上都是图的应用。

    所以,在这里把图的相关定义给大家分享一下,方便以后的学习。

    二、图的定义

    图G由顶点集V和边集E组成,记为G=(V,E),其中V(G)表示图G中顶点的有限非空集;E(G)表示图G中顶点之间的关系(边)的集合。

    注意:线性表可以是空表,树可以是空树,图不可以是空图,图可以没有边,但是至少要有一个顶点

    1.有向图

    若E是有向边(简称弧)的有限集合时,则G为有向图。弧是顶点的有序对,记为<v,w>,其中 v,w 是顶点,v 是弧尾,w 是弧头。称为从顶点v到顶点w的弧。

    有向图

     如上图所示G可表示为:

    G=(V,E)
    V={1,2,3}
    E={<1,2>, <2,1>, <2,3>}

    2.无向图

    若E是无向边(简称边)的有限集合时,则G为无向图。边是顶点的无序对,记为 (v,w) 或(w,v) ,且有 (v,w) =(w,v) 。其中 v,w 是顶点。

    无向图

    如上图所示,无向图G可表示为:

    G=(V, E)
    
    V={1,2,3,4}
    
    E={(1,2), (1,3), (1,4), (2,3), (2,4), (3,4)}

    3.简单图

    简单图满足以下两条内容:

    1)不存在重复边

    2)不存在顶点到自身的边

    所以上面的有向图和无向图都是简单图。与简单图相对的是多重图,即:两个结点直接边数多于一条,又允许顶点通过同一条边与自己关联。但是我们在数据结构中仅讨论简单图,所以多重图不单独讲解啦。

    4.完全图

    无向图中任意两点之间都存在边,称为无向完全图;如无向图中的示例就是完全图。

    有向图中任意两点之间都存在方向向反的两条弧,称为有向完全图;如示例中的图就不是完全图,但如果没有顶点3和指向顶点3 的边,就是一个完全图。即下图是一个完全图。

    有向完全图

    5.子图

    若有两个图G=(V,E),G1=(V1,E2),若V1是V的子集且E2是E的子集,称G1是G的子图。

    如上面的有向完全图是有向图的一个子图。

    6.连通、连通图、连通分量

    在无向图中,两顶点有路径存在,就称为连通的。若图中任意两顶点都连通,同此图为连通图。无向图中的极大连通子图称为连通分量。

    以下面两个图为例,下面的图是上面的图的连通分量,并且下面的图是连通图。上面图中I与J也是连通的。

     

    上图的一个连通分量

    7.强连通图、强连通分量

    在有向图中,两顶点两个方向都有路径,两顶点称为强连通。若任一顶点都是强连通的,称为强连通。有向图中极大强连通子图为有向图的强连通分量。

    以下面的图为例:下图就是一个强连通图,并且是下面图的强连通分量。

    强连通图

     

    8.生成树和生成森林

    连通图的生成树是包含图中全部顶点的一个极小连通子图,若图中有n个顶点,则生成树有n-1条边。所以对于生成树而言,若砍去一条边,就会变成非连通图。

    在非连通图中,连通分量的生成树构成了非连通图的生成森林。

    无向图的一个生成树

    9.顶点的度、入度和出度

    顶点的度为以该顶点为一个端点的边的数目。

    对于无向图,顶点的边数为度,度数之和是顶点边数的两倍

    对于有向图,入度是以顶点为终点,出度相反。有向图的全部顶点入度之和等于出度之和且等于边数。顶点的度等于入度与出度之和

    注意:入度与出度是针对有向图来说的

    10.边的权和网

    图中每条边上标有某种含义的数值,该数值称为该边的权值。这种图称为带树图,也称作网。

    11.路径、路径长度和回路

    两顶点之间的路径指顶点之间经过的顶点序列,经过路径上边的数目称为路径长度。若有n个顶点,且边数大于n-1,此图一定有环。

    12.简单路径、简单回路

    顶点不重复出现的路径称为简单路径。

    除第一个顶点和最后一个顶点外,其余顶点不重复出现的回路称为简单回路。

    13.距离

    若两顶点存在路径,其中最短路径长度为距离。

    14.有向树

    有一个顶点的入度为0,其余顶点的入度均为1的有向图称作有向树。如下图:

    有向树

     

    图的概念很重要,后面会经常用到,希望大家能够牢记于心,最好的记忆方式就是不断练习,不断重复。

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  • 计算机网络基本概念

    千次阅读 多人点赞 2018-07-06 16:06:23
    本篇目录:一、计算机网络的性能指标:(1)、速率:数据的传送速率。也称数据率或者比特率。单位:bit/s=b/s=bps(bit per second) ==&gt; 平时人们说的40G的速率指的是40Gbit/s。既4*10^10bit/s....

    本篇目录:


    一、计算机网络的性能指标:

    (1)、速率:数据的传送速率。也称数据率或者比特率。

    单位:bit/s=b/s=bps(bit per second)   ==>  平时人们说的40G的速率指的是40Gbit/s。既4*10^10bit/s.

    一般提到的网络上的速率时,指的是额定速率或者标称速率,并非网络上的实际速率。

    (2)、带宽:在单位时间内网络中的某信道所能通过的“最高数据率”,单位是bit/s.

    (3)、吞吐量:在单位时间内通过某个网络(或信道、接口)的实际的数据量。

    吞吐量受网络带宽和网络的额定速率的限制。

    (4)、时延:指数据(一个报文或者分组、甚至比特)从网络(或链路)的一段传送到令一端所需的时间。

    总时延=发送时延+传播时延+处理时延+排队时延

    发送时延:也叫传输时延。指的是从发送数据帧的第一个比特算起,到该帧的最后一个比特发送完毕所需要的时间。既主机或者路由器发送数据帧所需要的时间。

    发生在机器内部的发送器中,一般是网络适配器。

    发送时延=数据帧长度(bit)/发送速率(bit/s)

    传播时延:指电磁波在信道中传播一定距离需要花费的时间。

    传播时延=信道长度(m)/电磁波在信道上的传播速率(m/s)

    处理时延:主机或者路由器在收到一个分组时要花费一定的时间进行处理,例如分析首部、从分许中提取数据部分、进行差错检验或者查找适当的路由。

    排队时延:分组进入路由器后要在输入排队队列中等待处理,在路由器确定转发接口后,要在输出队列中排队等待转发,产生排队时延。

    (5)、时延带宽积:以比特为单位的链路长度。

    时延带宽积=传播时延*带宽

    (6)、往返时间RTT(Round-Trip Time):发送端和接受端双向交换一次所需的时间。

    (7)、利用率

    信道利用率:指出某信道有百分之几的时间是被利用的(有数据通过)。完全空闲的信道利用率是零。

    网络利用率:全网络的信道利用率的加权平均。

    二、计算机网络的非性能指标

    费用

    质量

    标准化

    可靠性

    可扩展性和可升级性

    易于管理的维护

    三、计算机网络体系结构

    OSI(Open System Interconnection,开放系统互连)的七层协议体系结构。  较复杂

    TCP/IP是一个四层的体系结构。最下面的网络接口层并没有什么具体内容。

    在学习的时候,采用折中的方法,综合OSI和TCP/IP的优点,采用五层协议的体系。


    应用层:通过应用进程之间的交互来完成特定网络应用。把应用层交互的数据单元称为报文

    运输层:负责向两台主机中进程之间的通信提供通用的数据传输服务。“通用的”是指并不针对某个特定网络应用,而是多种应用可以使用同一个运输层服务。

    主要的协议:

    传输控制协议TCP(Transmission Contral Protocol)-提供面向连接的额、可靠的数据传输服务,数据传输单位是报文段

    用户数据报协议UDP(User Datagram Protocol)-提供无连接的、尽最大努力交付的数据传输服务(不保证数据传输的可靠性),数据传输单位是用户数据报

    网络层:负责为分组交换网上的不同主机提供通信服务。网络层把运输层产生的报文段或者用户数据报封装成分组或者进行传送。

    数据链路层:通过使用专门的链路层协议,使在两个相邻结点之间传送数据时,数据链路层将网络层交下来的IP数据报组装成,在两个相邻结点间的链路上传送帧。每一个帧包括数据和必要的控制信息(如同步信息、地址信息、差错控制)。

    物理层:传送数据的单位是比特。考虑用多大电压代表“0”“1”,以及接收方如何识别发送方所发送的比特。确定连接电缆的插头应当有多少根引脚以及各引脚之间如何连接。(注:确定传递信息的一些物理媒介,如双绞线、同轴电缆、光缆、无限信道等,并不在物理层协议之内而在物理层协议的下面。)

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  • 一、基本概念

    2020-08-05 14:39:11
    一、基本概念 (浙江大学数据结构课程笔记)课程网址:https://www.icourse163.org/learn/ZJU-93001?tid=1207006212#/learn/content?type=detail&id=1212031623 文章目录一、基本概念1. 什么是数据结构2. 什么是...

    一、基本概念

    (浙江大学数据结构课程笔记)课程网址:https://www.icourse163.org/learn/ZJU-93001?tid=1207006212#/learn/content?type=detail&id=1212031623

    1. 什么是数据结构

    数据结构和算法这两个词经常在一起。

    三个例子:

    例子1:如何在书架上摆放图书?

    给定一些书架和一堆书,如何把书放到书架上去呢?换言之,给了一堆数据,然后给定一些存储空间,如何存储数据?

    这个问题不科学,因为未限定书架的样子。当问一个数据如何组织的时候,其实是和这个数据规模有关系,不一样规模的问题,其处理难度不一样。难度在于放这个书是为了做事情用。

    图书的摆放要使得2个相关操作方便实现:

    操作1:新书如何插入?

    操作2:如何找到某本指定的书?

    • 方法1:随便放

      ​ 操作1:新书插入:哪儿有空就放哪,一步到位

      ​ 操作2:如何找到某本指定的书?:累死,工作量特别大

    • 方法2:按照书名的拼音字母顺序排放

      操作1:新书插入:比较麻烦,若要插入A开头的书本,则需要将后面的书每个都向后挪一位。

      操作2:如何找到某本指定的书?

      ​ 二分查找:假设查找书书名以S开头,如果当前书名第一个字母为L,则第二次查找在L-Z这个区间查找,若第二次得到的书书名第一个字母为X,则第三次在L-S这个范围查找,以此类推直到找到目标书本。

    • 方法3:把书架划分为几块区域,每块区域指定摆放某种类别的图书,在每种类别内,按照书名的拼音字母顺序排放

      操作1:新书插入:

      ​ 先定类别,二分查找确定位置,移出空位

      操作2:如何找到某本指定的书?

      ​ 先定类别,再二分查找

      问题:

      ​ 1.书架的每块区域划分大小如何确定?即空间如何分配?

      ​ 2.书架应该划分为几块区域?

      区域太少,则每次查找工作量依旧很大;区域太多,则难以查找类别。

    例子1得出的结论:解决问题方法的效率跟数据的组织方式有关。

    [详细的二分查找算法] https://www.cnblogs.com/kyoner/p/11080078.html

    例子2:写程序实现一个函数PrintN,使得传入一个正整数为N的参数后,能顺序打印从1到N的全部正整数。

    // 循环实现:
    		void PrintN(int N)
    		{
    			int i;
    			for (i = 1; i <= N; i++)
    				printf("%d\n", i);
    		}
    		// 当N为十万时,可以正常运行。
    // 递归实现:
    		void PrintN(int N)
    		{
    			if (N)
    			{
    				printN(N - 1);
    				printf("%d\n", N);
    			}
    		}
    		// 当N为十万时,无法正常运行。空间不够,程序非正常终止。
    		//(计算机非常不喜欢递归程序,过于占用空间)
    

    例子2得到的结论是解决问题方法的效率,跟空间的利用效率有关。

    例子3:写程序计算给定多项式在给定点x处的值

    image-20200805113710997.png

    • 方法1:
      在这里插入图片描述

      double f(int n, double a[], double x)
      {
      	int i;
      	double p = a[0];
      	for (i = 1; i < n; i++)
      	{
      		p += (a[i] * pow(x, i));
      	}
      	return p;
      }
      
    • 方法2:

    在这里插入图片描述

    double f(int n, double a[], double x)
    {
    	int i;
    	double p = a[n];
    	for (i = n; i > 0; i--)
    	{
    		p = a[i - 1] + x * p;
    	}
    	return p;
    }
    

    两个方法的运行时间:

    在这里插入图片描述

    函数运行太快,运行时间不到一个tick,此时可以重复跑,总时间除以重复次数

    在这里插入图片描述

    第一个算法比第二个算法相差了一个数量级。

    例子3得出的结论为:解决问题方法的效率,跟算法的巧妙程度有关

    到底什么是数据结构:

    • 数据对象在计算机中的组织方式

      ​ 逻辑结构:

      ​ 物理存储结构:

    • 数据对象必定与一系列加在其上的操作相关联

    • 完成这些操作所用的方法就是算法

    描述数据结构的方法为抽象数据类型(Abstract Data Type)

    数据类型:

    • 数据对象集:是什么东西

    • 数据集合相关联的操作集:函数

    抽象:描述数据类型的方法不依赖与具体实现

    • 与存放数据的机器无关
    • 与数据存储的物理结构无关
    • 与实现操作的方法和编程语言均无关

    只描述数据对象集和相关操作集“是什么”,并不涉及“如何做到”的问题。

    在这里插入图片描述

    何谓抽象:

    1. 只说明是值,具体类型不关心。

    2. 只说明矩阵为M*N,不关心实现

    3. 描述函数的时候没有描述具体实现方法和语言实现。

    2. 什么是算法

    算法(Algorithm)

    • 一个有限指令集

    • 接受一些输入(有些情况下不需要输入)

    • 产生输出

    • 一定在有限步骤之后终止

    • 每一条指令必须

      • 有充分明确的目标,不可以有歧义
      • 计算机能处理的范围之内
      • 描述应该不依赖于任何一种计算机语言以及具体的实现手段

    在这里插入图片描述

    抽象:

    • list到底是数组还是链表,虽然看上去很像数组
    • swap用函数还是用宏实现?

    选择排序算法:

    从没有排序的元素中选择一个最小的元素,贴在已经排好序的元素的最后面。最后得到的就是一个从小到大排好序的序列。

    3. 什么是好的算法?

    ​ 空间复杂度S(n)—根据算法写成的程序在执行时占用存储单元的长度。这个长度往往与输入数据的规模有关。空间复杂度过高的算法可能导致使用的内存超限,造成程序非正常中断。

    ​ 时间复杂度T(n)—根据算法写成的程序在执行时耗费时间长度。这个长度往往也与输入数据的规模有关。时间复杂度过高的低效算法可能导致我们有生之年都等不到运行结果。

    在这里插入图片描述

    因为使用空间是有限的,当N非常大时,有限空间就爆掉了,程序就退出了。

    循环实现只涉及了一个变量和for循环,未设计函数调用,所以不管N多大,它占用的空间始终都是一个固定的,占用空间量是个常量,不会随着N的增长而增长。

    计算函数运行效率的时候,基本等于数函数做了多少次乘除法,加减法可以忽略不记。

    在这里插入图片描述

    当n很大时,n平方远远超过n。

    在这里插入图片描述

    一般分析采用最坏情况的复杂度

    复杂度的渐进表示法:我们关心的是随着数据规模增大,复杂读增长性质会咋样。对算法不做非常精确的分析,只需要粗略知道其增长趋势就可以了。从而有了渐进表示法

    我们在讨论算法上界和下界时,要注意一个算法的上界和下界不是唯一的,有可能有无穷多个。但是太大的上界和太小的下界,对我们分析一个算法效率而言是没有帮助的。我们分析算法效率时,是希望不管是上界还是下界,都尽可能跟它们的真实情况越贴近越好。所以上界一般取能找到的最小上界,取下界时取能找到的最大下界。

    在这里插入图片描述

    对于复杂度为n平方的算法,应该想办法将其复杂度降为nlog(n)。

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    4. 应用实例:最大子列和问题

    给定K个整数组成的序列{ N1, N2, …, NK },“连续子列”被定义为{ Ni, Ni+1, …, Nj },其中 1≤i≤j≤K。“最大子列和”则被定义为所有连续子列元素的和中最大者。例如给定序列{ -2, 11, -4, 13, -5, -2 },其连续子列{ 11, -4, 13 }有最大的和20。现要求你编写程序,计算给定整数序列的最大子列和。

    在这里插入图片描述

    如果和为负数,返回0作为结束。

    • 算法1:算出所有连续序列的和,寻找出最大的一个。

    在这里插入图片描述

    • 算法2:去除第一个算法里面最里层的循环

    在这里插入图片描述

    • 算法3:分而治之

      把大的复杂的问题切割成小块,然后分头去解决它们。最后再将结果进行合并。

      具体实现:

      ​ 将数组一分为二,然后递归去解决左右两边的问题。分别得到左右两边的最大子列和,然后再求得跨越边界的最大子列和。整个数组的最大子列和为上述三个数中的最大值

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    • 算法4:在线处理

    在这里插入图片描述

    算法副作用:正确性不是特别明显,理解其工作原理比较困难。

    “在线”的意思是指每输入一个数据就进行即使处理,在任何一个地方终止输入,算法都能正确给出当前的解。

    课后习题

    1. 二分查找

    2. 并列和对应相同i但是不同j,即尾是0 选项编译不过

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

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    概述 HBase是一个构建在HDFS上的分布式列存储系统; HBase是基于Google BigTable模型开发的,典型的key/value系统; HBase是Apache Hadoop生态系统中的重要一员,主要用于海量结构化数据存储;...
  • AI基本概念和应用

    千次阅读 2017-11-09 22:13:58
    AI 的发展势头 5.17日美国旧金山Google I/O 大会上,Google CEO 开场就再次强调了公司战略从“Mobile first to AI first”,称 Google 会因此重新思考自己的所有产品,还要把人工智能用到学术研究、医学的层面。...
  • 面向对象基本概念

    万次阅读 多人点赞 2019-02-06 21:56:15
    面向对象就是:把数据及对数据的操作方法放在一起,作为一个相互依存的整体...对象即为人对各种具体物体抽象后的一个概念,人们每天都要接触各种各样的对象,如手机就是一个对象。 面向对象编程(OOP:object-orie...
  • MSTP基本概念

    千次阅读 2019-01-18 14:52:46
    MSTP是IEEE 802.1s中提出的一种STP和VLAN结合使用的新协议,它既继承了RSTP端口快速迁移的优点,又解决了RSTP中不同vlan必须运行在同一棵生成树上的问题 实例和域: 多生成树协议MSTP(Multiple Spanning Tree ...
  • K8s基本概念入门

    万次阅读 多人点赞 2018-03-19 00:00:00
    序言 没等到风来,绵绵小雨,所以写个随笔,聊聊k8s的基本概念。 k8s是一个编排容器的工具,其实也是管理应用的全生命周期的一个工具,从创建应用,应用的部署,应用提供服务,扩容缩容应用,应用更新,都非常的...
  • 对高等数学中的基本概念的剖析

    千次阅读 2016-11-09 21:38:49
    对高等数学中的基本概念的剖析  作者:温旭辉华南理工大学数学科学学院 高等数学是理工科大学生入学后的第一门基础课程,它是学生学习后续数学课程以及专业课程的基础和工具,学习高等数学不但要使...
  • Docker最详细的基本概念

    千次阅读 2018-06-27 08:41:44
    本文只是对Docker的概念做了较为详细的介绍,并不涉及...Docker思想、特点Docker容器主要解决什么问题容器 VS 虚拟机Docker基本概念: 镜像(Image),容器(Container),仓库(Repository)Docker 是世界领先的...
  • 数据库基本概念&SQL简介

    万次阅读 多人点赞 2018-05-08 21:37:58
    本篇内容转自维基百科一:数据库基本概念1,数据库 数据库,简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所,用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等操作。 所谓“数据库”系以一定方式储存在...
  • 深度学习基本概念

    千次阅读 2017-06-16 10:55:41
    一、实验介绍 ...本次实验将会带大家学习深度学习中的一些最基本概念,本次实验很重要,理解这些概念是继续深入学习的基础。 1.2 实验知识点 如何让机器“学习”神经网络的概念有监督与无监督学习
  • 聚类分析:基本概念梳理

    千次阅读 2015-12-05 18:02:23
    聚类分析的基础知识,初学者可以看一下,大致梳理一下思路 聚类分析:简称聚类(clustering),是一个把数据对象划分成子集的过程,每个子集是一个簇(cluster),使得簇中的对象彼此相似,但与 其他簇中的对象不...
  • 概率论基础知识(一)概率论基本概念

    万次阅读 多人点赞 2018-09-16 18:05:59
    概率论基础知识 0. 前言 ...本文主要旨在对概率论的基础概念与...1. 概率论的基本概念 1.1 基本概念 随机实验(E) (1)可以在相同的条件下重复地进行 (2)每次实验的可能结果不止一...

空空如也

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