【網路協議】專題總結以及網路協議高頻面試題彙總(8篇)
這是一份超詳細的HTTP協議攻略，內容大綱如下：
內容如下（點選即可跳轉）：
這是一份超詳細的TCP/IP協議攻略，內容大綱如下：
內容如下（點選即可跳轉）：
初次接觸，可能對所謂三次握手四次揮手理解過於抽象？沒關係，來看動態圖版本的文章，讓你從抽象到具象：
三次握手動圖：
更多動圖請看：
但是看了那麼多文章，還是回答不好網路協議相關問題？沒關係，上面的文章已經為你係統構建了網路協議相關的知識點，現在，我手把手帶你走一遍面試官喜歡問的高頻面試題吧。
相關推薦
【網路協議】專題總結以及網路協議高頻面試題彙總(8篇)
這是一份超詳細的HTTP協議攻略，內容大綱如下： 內容如下（點選即可跳轉）： 一篇文章帶你詳解 HTTP 協議（上） 一篇文章帶你詳解 HTTP 協議之報文首部及欄位詳解（中） 一篇文章帶你詳解 HTTP 協議（下） 這是一份超詳細的TCP/IP協議
【秋招】京東_資料分析崗_面試題整理
1. 怎麼做惡意刷單檢測 分類問題用機器學習方法建模解決，我想到的特徵有： 1）商家特徵：商家歷史銷量、信用、產品類別、發貨快遞公司等 2）使用者行為特徵：使用者信用、下單量、轉化率、下單路徑、瀏覽店鋪行為、支付賬號 3）環境特徵（主要是避免機
【quant!quant!!】一家國外金融公司的quant面試題
zz from http://bbs.yingjiesheng.com/thread-785069-1-1.html Jane Street Capital， 一家quantitative trading公司。主要是靠arbitrage來創利。和hedge fund不同的是這家公司不替任何客戶管理資本。這家
【轉載儲存】Java丨jsoup網路爬蟲登入得到cookie並帶上cookie訪問
優秀文章:https://blog.csdn.net/wisdom_maxl/article/details/65631825 jsoup使用cookie： Set<Cookie> cookie_set = LoadCSDN.load(); // WebClient
【深度學習】卷積神經網路
講卷積神經網路之前說說為什麼能夠進行分類識別？按照傳統的SIFT，HOG演算法都是先進行特徵的提取過程，那麼卷積神經網路怎麼進行特徵的提取呢？ 下面，我們就開始吧！ 先提一個小問題：“你是通過什麼瞭解這個世界的？” 當一輛汽車從你身邊疾馳而過，你是通過哪些資訊知道那是一
【深度學習】卷積神經網路的卷積層和池化層計算
一、簡介 \quad\quad 卷積神經網路（Convolutional neural network, CNN），
2、【網路程式設計】TCP報文段/網路位元組序/主機位元組序/網-主位元組序轉換函式
一、TCP報文段格式 TCP雖然是面向位元組流的，但TCP傳送的資料單元卻是報文段。一個TCP報文段分為首部和資料兩個部分。TCP報文段首部的前20個位元組是固定的，後面有4n位元組是根據需要增加的選項。TCP首部的最小長度是20位元組，最大長度是60位元組。
【深度學習】GAN生成對抗網路原理詳解（1）
一個 GAN 框架，最少（但不限於）擁有兩個組成部分，一個是生成模型 G，一個是判別模型 D。在訓練過程中，會把生成模型生成的樣本和真實樣本隨機地傳送一張（或者一個 batch）給判別模型 D。判別模型 D 的目標是儘可能正確地識別出真實樣本（輸出為“真”，或者1），和儘可能
【小知識】淺析深度信念網路DBN
首先我們明確機器學習的任務：將經典的統計學演化為人工智慧。 經典統計學： 處理低維資料（100維以下）； 資料被大量噪聲汙染； 資料不存在複雜的結構形式，一般可以用非常簡單的模型建模； 主要問題是從噪聲中尋找到真實的資料結構。 人工智
【機器學習】生成式對抗網路模型綜述
生成式對抗網路模型綜述 摘要 生成式對抗網路模型(GAN)是基於深度學習的一種強大的生成模型，可以應用於計算機視覺、自然語言處理、半監督學習等重要領域。生成式對抗網路最最直接的應用是資料的生成，而資料質量的好壞則是評判GAN成功與否的關鍵。本文介紹了GAN最初被提出時的基本思想，闡述了其一步
【開放原始碼】基於IOCP的網路底層庫XSE2.0原始碼（包含C\C++\C#示例）
XSE全名為 X Server Engine，是在IOCP基礎上建立的一個網路底層庫。使用APP/SERVICE/CONNECTION的架構方式。這個方式在我之前的隨筆中有介紹。（ASS）特性： 可定製的各種引數 可定製的行為 對外提供虛介面和C介面，以隱藏IOCP實現，增強跨平臺的能力。
【電腦科學】【2017.05】基於深度神經網路的特徵選擇
本文為比利時列日國立大學（作者：Nicolas Vecoven）的碩士論文，共77頁。 變數和特徵選擇已經成為許多研究的焦點，特別是在生物資訊學中有許多應用。機器學習是選擇特徵的有力工具，然而並非所有的機器學習演算法在特徵選擇方面都處於同等的地位。事實上，人們已經提出了許多方法來利
【Tensor'flow】第一個FCN網路
學習Tensorflow，寫一個超級簡單的全卷積，效果沒有，只是能跑通，沒有dropout。 #!/usr/bin/env python #coding:utf-8 from __future__ import absolute_import from __future
【深度學習】卷積神經網路CNN基本知識點
卷積神經網路與前面學的常規神經網路很相似，也有輸入、權重、偏差、損失函式、啟用函式、全連線層等概念，之前的一些小的技巧也仍然適用。 與常規神經網路的對比 卷積神經網路（Convolutional Neural Networks，CNNs / ConvNe
【深度學習】卷積神經網路（CNN）
卷積神經網路（Convolutional Neural NetWork，CNN）： 自然語言處理、醫藥發現、災難氣候發現、人工智慧程式。 輸入層： 整個神經網路的輸入 卷積層： 卷積神經網路中最重要的部分，卷積層中每一個節點的輸入只是上一層神經網路的一小塊，一般為3
【樹莓派】系統安裝和網路連線
<---不能算極客，剛開始玩，小白一隻，只是記錄一下自己的方法和歷程---> 材料： ----------樹莓派3一個 ----------Kingston 16G micro SD卡一張 ----------讀卡器一個 ----------隨便找的一
【TensorFlow實戰】2.完整神經網路例子
# coding=utf-8 import tensorflow as tf #NumPy是科學計算工具包，呼叫生成模擬資料集 from numpy.random import RandomState #定義訓練資料batch的大小 batch_size = 8 #定
【學習筆記】CentOS 7.5 網路連線問題：ifconfig command not found解決
問題描述 在VMware上裝的CentOS-7-x86_64-DVD-1804.iso，網上搜了一下原因，可能是CentOS 7.5的最小化安裝少了一些工具，比如 ifconfig 及 netstat 等。因此解決辦法很簡單，把它們安裝上就好了。首先判斷一下是不
【Deep learning】卷積神經網路CNN演算法原理
寫在前面在上一篇【Deep learning】卷積神經網路CNN結構中我們簡單地介紹了CNN的結構。接下來我們看看這種結構的CNN模型是怎麼執行的，包括CNN的前向傳播和反向傳播演算法。1.CNN前向傳播演算法（1）輸入層前向傳播到卷積層輸入層的前向傳播是CNN前向傳播演算法
【Learning Notes】生成式對抗網路（Generative Adversarial Networks，GAN）
在學習 Variational Auto-Encoder時，同時注意到了 GAN 研究的火熱。但當時覺得 GAN 非常不成熟（訓練不穩定，依賴各種說不清的 tricks；沒有有效的監控指標，需要大量的人工判斷，因此難以擴展到圖像之外的高維數據）。在讀了 Good