dounine's blog

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0. 前言

Chapter 2 Application Layer

《计算机网络——自顶向下方法》第2章的学习笔记。笔记中，部分标题经过我修改，跟书本不一致。

应用层是相对贴近于我们的一层，也是相对简单的一层。

正如其名，它是为了处理应用 application 之间通信而存在的，比如：浏览器应用如何从云端服务器应用中获取资源（我们需要知道资源的位置、资源的数据格式、服务器的状态等）；邮箱应用如何将邮件发送给另一个邮箱应用；QQ应用如何与另一个QQ应用通信等等。

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0. 前言

鉴于计算机网络的重要性，以及即将开设的计算机网络课程，我决定利用寒假的时间认真研读 《计算机网络——自顶向下方法》第7版，并撰写阅读笔记。

愚以为，计算机网络是计算机领域中基础且重要的部分，必须牢固掌握。相对于各种新兴框架，计算机网络才是提高计算机素养的关键之一。值得我们花时间去阅读、研究和实践。

我接触计算机网络，是从一本叫做《网络是如何连接》的小书开始的。这本书十分不错，帮我打开了计算机网络的大门。但这本书中的知识并不深入，也没帮我形成完整的知识体系。所以，此次选择更加权威而全面的《计算机网络——自顶向下方法》进行阅读，希望我能从中收获更多。

这篇是《计算机网络——自顶向下方法》第1章的学习笔记。由于我结合了英文版的内容，所以笔记中用到了一些英文，请大家见谅。不过，个人认为英语对计算机学生还是很重要的（后悔自己英语不好）。同时，笔记中既有原文内容，也有我自己的理解部分。如果存在某些名词跟原文不符，我希望大家不要纠结。（愚以为，重要的在于理解思想，而不在于名词解释、或者概念背诵）

那话不多说，冲冲冲。

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0. 前言

学习函数式语言

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0. 前言

记得在学习《计算机系统组成原理》和阅读CSAPP时，对异常控制流(异常)、并发等内容似懂非懂、雾里看花。

在学习了汇编语言课程后，才总算有所领会，于是打算进行相应的归纳。

0. 前言

出于汇编语言课程设计要求，设计一个由nasm汇编语言编写的贪吃蛇程序，可在“裸机”上运行。

详细代码见github。

0. 前言

记录js使用过程中遇到的重难点。

0. 前言

有幸，在软件可靠性课程的实验中，被要求实现BP神经网络模型。虽然，我觉得这门课程搭配这样的实验很无厘头，但正好趁这个机会，重新学习一下神经网络知识。学校的课程设计总归是不太令人满意的，但只要能学到有益的知识，就是赚到了。至于学分、绩点多少，就无关紧要了。

BP神经网络模型简介：

BP神经网络模型是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是目前应用最广泛的神经网络。

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0. 前言

结合之前卓越班《软件开发环境与工具》课程所教的junit，以及此次的软件测试大赛，决定入门学习一下junit。

此处使用IDEA作为开发工具。

0. 前言

在用python实现正态分布等概率分布函数时，混淆了直方图和条形图，又由于概率论没学到位，导致实现中遇到了不小的困难。

因而，借此篇博客复习一下，高中所学的直方图和条形图。。。

0. 前言

鉴于在卓越班暑期学习中，接触到机器学习的内容，索性深入研究一番，蹭一蹭机器学习的热度。

众所周知，学习机器学习之前，必须学习数据分析。而numpy则是数据分析的第一道关。

numpy的官网中，如此介绍：

NumPy是Python中科学计算的基础包。它是一个Python库，提供多维数组对象，各种派生对象（如掩码数组和矩阵），以及用于数组快速操作的各种API，有包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、输入输出、离散傅立叶变换、基本线性代数，基本统计运算和随机模拟等等。

由此可见，numpy是一个以数组为基础，包含各种骚操作和数学运算的框架。