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有关于6lowpan最原始的文档,请参考下面的链接与截图: http://datatracker.ietf.org/wg/6lowpan/…
索引来源于http://www.packetizer.com/ipmc/sip/standards.html SIP Standards Core SIP Documents RFC Document Title RFC 2543 SIP: Session Initiation Protocol (obsolete) RFC 3261 SIP: Session Initiation Protocol RFC 3262 Reliability of Provisional Responses RF…
HTTP是一种很简单的请求.响应式协议,客户端发送一个请求.服务器返回一个响应.HTTP 1.1 版本规范由 RFC2616 定义.了解了 HTTP请求.响应消息在TCP数据流中的格式,很容易使用纯 socket 模拟HTTP客户端.HTTP服务器发送接收数据. RFC文档全是ASCII码,txt格式,但有其标准格式,用户可通过官方网站查阅(http://www.rfc-editor.org/),也可下载txt版本并使用阅读器(RFCReader.UE或写字板都可以,记事本打开时格式不规范,有网…
纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行 Web 开发过程中,相信大家都遇到过附件下载的场景,其中,各浏览器下载后的文件名中文乱码问题或许一度让你苦恼不已. 网上搜索一下,大部分都是通过Request Headers中的UserAgent字段来判断浏览器类型,根据不同的浏览器做不同的处理,类似下面的代码: // MicroSoft Browser if (agent.contains("msie") || agent.contains("trident") || agent.…
原文地址:TCPIP网络协议层对应的RFC文档作者:西木 RFC - Request For Comments 请求注解 TCP/IP层 网络协议 RFC文档 Physical Layer Data Link Layer ARP  - Address Resolution Protocol RFC826   ( EN CN ) RARP  - Reverse Address Resolution Protocol RFC903   ( EN CN ) Internet Protocol Laye…
TCPIP网络协议层对应的RFC文档 RFC - Request For Comments 请求注解 TCP/IP层 网络协议 RFC文档 Physical Layer Data Link Layer ARP  - Address Resolution Protocol RFC826   ( EN CN ) RARP  - Reverse Address Resolution Protocol RFC903   ( EN CN ) Internet Protocol Layer IP  - In…
你会看到很多网上关于标准的rfc文档. 如何阅读rfc 文档. https://juejin.im/post/5bf1948ff265da61553a6c97 从一个普通的RFC文档上升到Internet的正式标准要经过以下四个阶段: (1)草案(Internet Draft) (2)建议标准(Proposed Standard) (3)草案标准(Draft Standard) (4)正式标准(Official Standard)…
专栏:Python基础教程目录 专栏:使用PyQt开发图形界面Python应用 专栏:PyQt入门学习 老猿Python博文目录 老猿学5G博文目录 在<老猿学5G扫盲贴:3GPP规范中部分与计费相关的规范序列文档>介绍了部分3GPP与5G相关的规范,经过这两天的学习,发现了更多的规范,并找到了这些规范截止2020年5月8日的最新版本.因此在此将其列出供大家参考: 3GPP规范的再3GPP官网的下载地址为:https://www.3gpp.org/ftp/Specs/archive,不过从国内…
写在前面 最近对文档库的知识点进行了整理,也就有了这篇文章,当时查找这些接口,并用在实践中,确实废了一些功夫,也为了让更多的人走更少的弯路. 系列文章 sharepoint环境安装过程中几点需要注意的地方 Rest API的简单应用 rest api方式实现对文档库的管理 通过WebClient模拟post上传文件到服务器 WebHttpRequest在sharepoint文档库中的使用 [sharepoint]Rest api相关知识(转) [sharepoint]根据用户名获取该用户的权限…
学习排序(Learning to Rank) LTR(Learning torank)学习排序是一种监督学习(SupervisedLearning)的排序方法.LTR已经被广泛应用到文本挖掘的很多领域,比如IR中排序返回的文档,推荐系统中的候选产品.用户排序,机器翻译中排序候选翻译结果等等.IR领域传统的排序方法一般通过构造相关度函数,然后按照相关度进行排序.影响相关度的因素很多,比如上面提到的tf,idf,dl等.有很多经典的模型来完成这一任务,比如VSM,Boolean model,概率模型…