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Internet 校验和(Checksum)仅计算头部的正确性,这一点很重要,这意味着 IP 协议不检查 IPv4 packet 有效载荷部分的数据正确性.为了保证有效载荷部分的正常传输,其他协议必须通过自己的协议数据完整性检测机制来保护重要数据.我们可以看到在封装在 IP 的几乎所有协议(UDP.TCP.ICMP.IGMP)在自己头部中都有一个涵盖头部数据的校验和. IPv6 放弃了校验和字段.原因如下:位错误带来的后果一般是数据被投递到错误的目的地.数据的来源显示错误.有效载荷中的位错误.由…
题目传送门 题目大意: 给出n个商品的价格,排成一列,q次查询,每次查询如果你有x的钱,从l格子走到r格子,每种商品有无数个,能买就买,最后还会剩多少钱. 思路: 每一次买都要找离自己最近的且买的起的商品,这样可以二分区间,用线段树(rmq问题,可以用st表)找到离自己最近且买得起的商品,然后不断的向r逼近,最后就是答案. 这个思路为什么不会超时的呢,因为可以想象,每次买完一个商品,你的剩余的钱最多也是这个商品价格的余数,而后面你买的起的商品价格肯定比这个小,所以稍微举几个例子就发现不会枚举几次…
TCP-IP详解笔记3 地址解析协议 IP协议的设计目标是为跨越不同类型物理网络的分组交换提供互操作. 网络层软件使用的地址和底层网络硬件使用的地址之间进行转换. 对于TCP/IP网络,地址解析协议(ARP)提供了一种在IPv4地址和各种网络技术使用的硬件地址之间的映射. ARP仅能用于IPv4,IPv6使用邻居发现协议,它被合并于ICMPv6. 网络层地址和链路层地址由不同部门分配的: 硬件地址,主地址由设备制造商定义,并存储在设备的永久性内存中,它不会改变. 网络接口的IP地址可能改变,是由…
有了前四章知识的铺垫,第五章进入了统计研究的正题——样本的研究.样本可以说是统计学研究中最基本的对象,样本的数学性质也是最重要的研究课题,统计学的一大任务就是从一大堆样本中提取出有价值的知识,正如对原子和分子的研究之于化学一样.下面是这一章的思维导图,…
PCA(Principal Component Analysis)是一种常用的数据分析方法.PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维 数据的降维.网上关于PCA的文章有很多,但是大多数只描述了PCA的分析过程,而没有讲述其中的原理.这篇文章的目的是介绍PCA的基本数学原理,帮助 读者了解PCA的工作机制是什么. 当然我并不打算把文章写成纯数学文章,而是希望用直观和易懂的方式叙述PCA的数学原理,所以整个文章不会引入严格的数学推导.希望读…
PCA(Principal Component Analysis)是一种常用的数据分析方法.PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维数据的降维.网上关于PCA的文章有很多,但是大多数只描述了PCA的分析过程,而没有讲述其中的原理.这篇文章的目的是介绍PCA的基本数学原理,帮助读者了解PCA的工作机制是什么. 当然我并不打算把文章写成纯数学文章,而是希望用直观和易懂的方式叙述PCA的数学原理,所以整个文章不会引入严格的数学推导.希望读者在…
PCA(Principal Component Analysis)是一种常用的数据分析方法.PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维数据的降维.网上关于PCA的文章有很多,但是大多数只描述了PCA的分析过程,而没有讲述其中的原理.这篇文章的目的是介绍PCA的基本数学原理,帮助读者了解PCA的工作机制是什么. 当然我并不打算把文章写成纯数学文章,而是希望用直观和易懂的方式叙述PCA的数学原理,所以整个文章不会引入严格的数学推导.希望读者在…
IP是TCP/IP协议族中的核心协议,TCP.UDP.ICMP.IGMP数据都通过IP数据报传输.IP提供了一种"尽力而为.无连接"的数据交付服务:尽力而为表示不保证IP数据报能成功到达目的地:无连接意味着IP不维护网络单元中数据报相关的任何链接状态信息,每个数据报独立于其他数据报来处理,这也意味着IP数据报的可不按顺序交付. IPv4头部 如下是IPv4的数据报结构图: 这里主要关注IPv4的头部信息,一个典型的IPv4基本头部(指不包括IP选项)包含20字节.包含: 1. 版本标识…
PCA的数学原理 前言 数据的向量表示及降维问题 向量的表示及基变换 内积与投影 基 基变换的矩阵表示 协方差矩阵及优化目标 方差 协方差 协方差矩阵 协方差矩阵对角化 算法及实例 PCA算法 实例 进一步讨论 前言 PCA(Principal Component Analysis)是一种常用的数据分析方法.PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维数据的降维.网上关于PCA的文章有很多,但是大多数只描述了PCA的分析过程,而没有讲述其中…
引言: 最近一直在学习主成分分析(PCA),所以想把最近学的一点知识整理一下,如果有不对的还请大家帮忙指正,共同学习. 首先我们知道当数据维度太大时,我们通常需要进行降维处理,降维处理的方式有很多种,PCA主成分分析法是一种常用的一种降维手段,它主要是基于方差来提取最有价值的信息,虽然降维之后我们并不知道每一维度的数据代表什么意义,但是它将主要的信息成分保留了下来,那么PCA是如何实现的呢? 本文详细推导了PCA的数学原理,最后以实例进行演算. PCA的数学原理 (一)降维问题 大家都知道,PC…