bs模型和cs模型

阿新 • • 發佈：2018-11-29

bs模式
客戶端通過瀏覽器，瀏覽web伺服器上的網頁，這樣的模型叫bs模型，b指客戶端browser，s指服務端server。在客戶端和瀏覽器端之間走的報文是http協議（即超文字傳輸協議）

cs模型

客戶端（client）發報文，伺服器（server）收報文，伺服器收到報文之後處理。這與bs模式沒有很大區別，只不過是c與s間可以自定義資料傳送報文。cs模式一般走的協議是tcp協議

bs模式客戶端通過瀏覽器，瀏覽web伺服器上的網頁，這樣的模型叫bs模型，b指客戶端browser，s指服務端server。在客戶端和瀏覽器端之間走的報文是http協議（即超文字傳輸協議） cs模型客戶端（client）發報文，伺服器（

使用 sin cow ria regress gauss 生成 == 給定【摘要】 - 生成模型：無窮樣本==》概率密度模型 = 產生模型==》預測 - 判別模型：有限樣本==》判別函數 = 預測模型==》預測【簡介】簡單的說，假設o是觀察值，

修改 mar sock winsock 本地 margin 只需要後臺 tps C/S架構的優缺點： *優點： 1.客戶端因為是獨立設計，所以可以實現個性化 2.因為客戶端是需要進行安裝的，可以不需要重復安裝和加載 3.因為客戶端是獨立開發的，所以有能力對客戶端進

特征數據學習方法最大 mem 針對表示不能問題 1、定義：生成模型（或稱產生式模型）和判別模型（或稱判別式模型）的本質區別在於模型中觀測序列x和狀態序列y的決定關系。前者假設y決定x，後者假設x決定y。 2、生成模型特點 2.1、生成模型以“狀態序列y按照一定

cli browser 客戶端優點安裝客戶端 nbsp 等等關系瘦客戶端 B：browser 瀏覽器 S：server 服務器 C：client 客戶端 BS：瀏覽器和服務器的關系，通過瀏覽器來訪問服務器。比如：新浪、百度、等等。

alt 存在 body 所有維度 info 多層分享 post 星形模型雪花模型星型模型是所有維度表都是連接在一個事實表上面，雪花模型是將維度表拆分地更加詳細，是多層次的。在星型模型的維度表裏面，一張維度表儲存了眾多存在冗余的信息，為什麽冗余，在哪裏冗余，我

　　Akka/Erlang的actor模型與Go語言的協程Goroutine與通道Channel代表的CSP(Communicating Sequential Processes)模型有什麼區別呢？　　首先這兩者都是併發模型的解決方案，我們看看Actor和Channel這兩個方案的不同：

學習模型按照引數與維度還是樣本相關，可分為引數模型（引數與維度相關）和核模型（引數與樣本相關）。對於核模型的核方法或核函式說明有如下博文，參考《圖解機器學習》理解如下兩頁。 https://blog.csdn.net/fjssharpsword/article/details/8166

MVC模型 MVC 設計模型是一種使用 Model View Controller（模型-檢視-控制器）設計建立 Web 應用程式的模式。 Model（模型）：是應用程式中用於處理應用程式資料邏輯的部分。　　　　通常模型物件負責在資料庫中存取資料。 View（檢視）：是

監督學習方法可分為兩大類，即生成方法與判別方法，它們所學到的模型稱為生成模型與判別模型。判別模型：判別模型是學得一個分類面（即學得一個模型），該分類面可用來區分不同的資料分別屬於哪一類；生成模型：生成模型是學得各個類別各自的特徵（即可看成學得多個模型），可用這些

轉載自：https://www.cnblogs.com/zeze/p/7047630.html 判別式模型（discriminative model）產生式模型（generative model）

BS架構和CS架構的比對 1、CS、BS架構定義 CS（Client/Server）：客戶端----伺服器結構。C/S結構在技術上很成熟，它的主要特點是互動性強、具有安全的存取模式、網路通訊量低、響應速度快、利於處理大量資料。因為客戶端要負責絕大多數的業務邏輯和UI展示，又稱為胖客戶

定義：生成方法由資料學習聯合概率分佈P(x, y)，然後求出條件概率分佈P(y|x)作為預測的模型。包括樸素貝葉斯，貝葉斯網路，高斯混合模型，隱馬爾科夫模型等。判別方法由資料直接學習決策函式

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