Sequence

TCP三次握手

≯℡__Kan透↙ 提交于 2020-04-07 13:43:56
本文经过借鉴书籍资料、他人博客总结出的知识点,欢迎提问 序列号seq:占4个字节,用来标记数据段的顺序,TCP把连接中发送的所有数据字节都编上一个序号,第一个字节的编号由本地随机产生;给字节编上序号后,就给每一个报文段指派一个序号;序列号seq就是这个报文段中的第一个字节的数据编号。 确认号ack:占4个字节,期待收到对方下一个报文段的第一个数据字节的序号;序列号表示报文段携带数据的第一个字节的编号;而确认号指的是期望接收到下一个字节的编号;因此当前报文段最后一个字节的编号+1即为确认号。 确认ACK:占1位,仅当ACK=1时,确认号字段才有效。ACK=0时,确认号无效 同步SYN:连接建立时用于同步序号。当SYN=1,ACK=0时表示:这是一个连接请求报文段。若同意连接,则在响应报文段中使得SYN=1,ACK=1。因此,SYN=1表示这是一个连接请求,或连接接受报文。SYN这个标志位只有在TCP建产连接时才会被置1,握手完成后SYN标志位被置0。 终止FIN:用来释放一个连接。FIN=1表示:此报文段的发送方的数据已经发送完毕,并要求释放运输连接 PS:ACK、SYN和FIN这些大写的单词表示标志位,其值要么是1,要么是0;ack、seq小写的单词表示序号。 字段 含义 URG 紧急指针是否有效。为1,表示某一位需要被优先处理 ACK 确认号是否有效,一般置为1。 PSH

oracle 体系_第四章 redo日志

|▌冷眼眸甩不掉的悲伤 提交于 2020-04-07 13:25:16
第四章: redo 日志 4.1 作用和特征 作用:数据 recovery 特征: 1 )记录数据库的变化( DML 、 DDL) 2 )用于数据块的 recover 3 )以组的方式管理 redo file ,最少两组 redo ,循环使用 4 )和数据文件存放到不同的磁盘上,需读写速度快的磁盘 ( 比如采用 RAID10) 5 )日志的 block 和数据文件的 block 不是一回事 4.2 日志组及切换 1 )最少两组,最好每组有两个成员(多路复用),并存放到不同的磁盘 ( 不同路径 ) 上,大小形同,互相镜像 2 )日志在组写满时将自动切换 ①归档模式:将历史日志连续的进行保存。 ②非归档:历史日志被覆盖 ③切换产生 checkpoint (考虑性能有延迟),通知 dbwn 写脏块 并且更新控制文件 3) 在归档模式,日志进行归档,并把相关的信息写入 controlfile 4.3 添加日志组和成员 1)三个重要视图 SQL> select * from v$log; SQL> select * from v$logfile; SQL> select name,sequence# from v$archived_log; 2)增加一个组group4, SQL> alter database add logfile group 4 '/u01/oradata/prod

第七周作业

混江龙づ霸主 提交于 2020-04-07 10:35:54
1、简述osi七层模型和TCP/IP五层模型 OSI七层模型: 1、物理层:位于最低层,是传送 信号 的物理实体。它的功能是:通过机械和电气的方式将各站点连接起来,组成物理通路,以便使数据流通过。 2、数据链路层:数据链路层在物理层所提供的数据传输电路的基础上,提供了一条无差错的数据链路。其作用是进行二进制数据流的传输,并进行差错检测和流量控制。 3、网络层:处理报文分组,完成分组的多路复用和分组交换,以及通信子网络间的数据据传输。 4、传输层:实现端点到端点的可靠数据传输。 5、会话层:用于建立、控制和终止终端用户的实用进程间的逻辑信道的连接,并提供支持同步和管理应用进程间的对话服务,验证会话双方的身份,恢复下位层不呆恢复的差错。 6、 表示层:为用户应用进程提供了一系列统一的数据表示方式的服务,解决不同系统不同终端所用的信息代码和控制字符等的差异。 7、应用层:直接为端点用户提供服务 TCP/IP五层模型: 1、应用层(application layer) (1)直接为用户的应用进程提供服务。 (2)在因特网中的应用层协议有很多,eg:支持万维网应用的http协议,支持电子邮件的smtp协议,支持文件传送的ftp协议。 2、运输层(transport layer) (1)负责向两个主机中进程之间的通信提供服务。 (2)由于一个主机可同时运行多个进程,因此运输层有复用和分用的功能

oracle 体系_第四章 redo日志

[亡魂溺海] 提交于 2020-04-07 10:20:52
第四章: redo 日志 4.1 作用和特征 作用:数据 recovery 特征: 1 )记录数据库的变化( DML 、 DDL) 2 )用于数据块的 recover 3 )以组的方式管理 redo file ,最少两组 redo ,循环使用 4 )和数据文件存放到不同的磁盘上,需读写速度快的磁盘 ( 比如采用 RAID10) 5 )日志的 block 和数据文件的 block 不是一回事 4.2 日志组及切换 1 )最少两组,最好每组有两个成员(多路复用),并存放到不同的磁盘 ( 不同路径 ) 上,大小形同,互相镜像 2 )日志在组写满时将自动切换 ①归档模式:将历史日志连续的进行保存。 ②非归档:历史日志被覆盖 ③切换产生 checkpoint (考虑性能有延迟),通知 dbwn 写脏块 并且更新控制文件 3) 在归档模式,日志进行归档,并把相关的信息写入 controlfile 4.3 添加日志组和成员 1)三个重要视图 SQL> select * from v$log; SQL> select * from v$logfile; SQL> select name,sequence# from v$archived_log; 2)增加一个组group4, SQL> alter database add logfile group 4 '/u01/oradata/prod

Effetive C++: reinterpret_cast

谁说我不能喝 提交于 2020-04-06 22:02:49
语法: reinterpret_cast < new_type > ( expression ) 不像 static_cast ,但是 const_cast , reinterpret_cast 会生成CPU instructions(CPU指令).它是完全由编译器来实现的通过对 the sequence of bit操作来实现 old_type 到 new_type. 只有以下几点可用于 reinterpret_cast: 1, 整数(integer), 枚举(enumeration), 指针(pointer), 成员指针(pointer to member)的表达式转为自身同类型,转换后的结果不受到影响. 2, 任何指针类型都可以转为一个足够大的整数. 3, 整数(integer), 枚举(enumeration)可以转为一个指针类型,当该指针类型转为回原来的类型的或者比原来的类型更大的类型的时候是安全的也会丢失精度. 如果是转为比原来小的类型是不安全的(unsafe)而且编译器也不保证转换成功. 4, 任何std::nullptr_t的值都可以转为任意integer类型,类似: (void*)0. 5, Ty1* obj1 可以转为 Ty2* obj2, 如果Ty2的内存对齐要求没有Ty2严格那么再次cast回来也是安全的. 6, Ty1& obj1(Ty1&称为

隐马尔可夫模型学习笔记(之一,概率计算问题)

自古美人都是妖i 提交于 2020-04-06 17:12:51
###隐马尔可夫模型的定义 隐马尔可夫模型是关于时序的概率模型,描述由一个隐藏的马尔可夫链随机生成不可观测的状态随机序列,再由各个状态生成一个观测而产生观测随机序列的过程。 隐马尔可夫链随机生成的状态的序列,称为状态序列(state sequence);每个状态生成一个观测,而由此产生的观测的随机序列,称为观测序列(observation sequence)。序列的每一个位置又可以看作是一个时刻。 设Q是所有可能的状态的集合,V是所有可能的观测的集合。 Q = { q 1 , q 2 , . . . q N } , V = { v 1 , v 2 , . . . v M } Q = \{q_1,q_2,...q_N\}, V = \{v_1,v_2,...v_M\} Q = { q 1 ​ , q 2 ​ , . . . q N ​ } , V = { v 1 ​ , v 2 ​ , . . . v M ​ } 其中, N N N 是可能的状态数, M M M 是可能的观测数。状态 q q q 是不可见的,观测 v v v 是可见的。应用到词性标注系统,词就是 v v v ,词性就是 q q q 。应用到语音识别系统,语音就是 v v v ,语素就是 q q q 。 I I I 是长度为 T T T 的状态序列, O O O 是对应的观测序列。 I = { i 1 , i 2 ,

UVA481 What Goes Up【LIS+DP】

社会主义新天地 提交于 2020-04-06 13:49:07
Write a program that will select the longest strictly increasing subsequence from a sequence of integers. Input The input file will contain a sequence of integers (positive, negative, and/or zero). Each line of the input file will contain one integer. Output The output for this program will be a line indicating the length of the longest subsequence, a newline, a dash character (‘-’), a newline, and then the subsequence itself printed with one integer per line. If the input contains more than one longest subsequence, the output file should print the one that occurs last in the input file. Hint

UVA497 Strategic Defense Initiative【LIS+DP】

大城市里の小女人 提交于 2020-04-06 13:28:19
“Commander! Commander! Please wake up commander!” “… mmmph. What time is it?” “4:07 am, Commander. The following message just arrived on the emergency zeta priority classified scrambler, marked your eyes only.” You grudgingly take the letter, rub the sleep from your eyes, fleetingly wish that the ’Backer closed at an earlier hour, and start to read. ``Dear StarWars SDI Commander, Bad news, buddy. Crazy Boris had a bit too much vodka last night and when he woke up this morning, instead of the snooze button on his alarm clock, he … well, let me put it this way: we’ve got tons of nuclear missles

算法设计与分析/动态规划——最长公共子序列LCS及模板

瘦欲@ 提交于 2020-04-06 09:43:14
摘自 https://www.cnblogs.com/hapjin/p/5572483.html 这位大佬写的对理解DP也很有帮助,我就直接摘抄过来了,代码部分来自我做过的题 一,问题描述 给定两个字符串,求解这两个字符串的最长公共子序列(Longest Common Sequence)。比如字符串1: BD CA BA;字符串2:A BCBD AB 则这两个字符串的最长公共子序列长度为4,最长公共子序列是:BCBA 二,算法求解 这是一个动态规划的题目。对于可用动态规划求解的问题,一般有两个特征:①最优子结构;②重叠子问题 ①最优子结构 设 X=(x1,x2,.....xn) 和 Y={y1,y2,.....ym} 是两个序列,将 X 和 Y 的最长公共子序列记为LCS(X,Y) 找出LCS(X,Y)就是一个 最优化问题 。因为,我们需要找到X 和 Y中 最长的 那个公共子序列。而要找X 和 Y的LCS,首先考虑X的最后一个元素和Y的最后一个元素。 1)如果 xn=ym ,即X的最后一个元素与Y的最后一个元素相同,这说明该元素一定位于公共子序列中。因此,现在只需要找:LCS(X n-1 ,Y m-1 ) LCS(X n-1 ,Y m-1 )就是原问题的 一个 子问题。为什么叫子问题?因为它的规模比原问题小。(小一个元素也是小嘛....) 为什么是最优的子问题?因为我们要找的是X

算法设计与分析/动态规划——最长公共子序列LCS及模板

荒凉一梦 提交于 2020-04-06 09:31:52
摘自 https://www.cnblogs.com/hapjin/p/5572483.html 这位大佬写的对理解DP也很有帮助,我就直接摘抄过来了,代码部分来自我做过的题 一,问题描述 给定两个字符串,求解这两个字符串的最长公共子序列(Longest Common Sequence)。比如字符串1: BD CA BA;字符串2:A BCBD AB 则这两个字符串的最长公共子序列长度为4,最长公共子序列是:BCBA 二,算法求解 这是一个动态规划的题目。对于可用动态规划求解的问题,一般有两个特征:①最优子结构;②重叠子问题 ①最优子结构 设 X=(x1,x2,.....xn) 和 Y={y1,y2,.....ym} 是两个序列,将 X 和 Y 的最长公共子序列记为LCS(X,Y) 找出LCS(X,Y)就是一个 最优化问题 。因为,我们需要找到X 和 Y中 最长的 那个公共子序列。而要找X 和 Y的LCS,首先考虑X的最后一个元素和Y的最后一个元素。 1)如果 xn=ym ,即X的最后一个元素与Y的最后一个元素相同,这说明该元素一定位于公共子序列中。因此,现在只需要找:LCS(X n-1 ,Y m-1 ) LCS(X n-1 ,Y m-1 )就是原问题的 一个 子问题。为什么叫子问题?因为它的规模比原问题小。(小一个元素也是小嘛....) 为什么是最优的子问题?因为我们要找的是X