1.5 计算机网络的类别
思维导图:

1.5.1 计算机网络的定义
我的笔记:
#### 精确定义:
计算机网络没有统一的精确定义,但一种较为接近的定义是:计算机网络主要由一些通用的、可编程的硬件互连而成,这些硬件并非专门用来实现某一特定目的,如传送数据或视频信号。这些可编程的硬件能够用来传送多种不同类型的数据,并能支持广泛的和日益增长的应用。
#### 关键点:
1. **可编程的硬件**:计算机网络所连接的硬件一定包含有中央处理机CPU,这类硬件不仅限于一般的计算机,也包括智能手机等设备。
2. **多功能性**:计算机网络并非仅用来传送数据,它可以支持多种应用,包括可能出现的未来应用,如传送音频和视频文件等,其应用范围已远远超过一般通信的范畴。
#### 注意事项:
- **“计算机通信网”**这一名词容易使人误解,可能被误认为这是一种专门为了通信而设计的计算机网络。计算机网络应具有通信的功能,但这种通信功能并非计算机网络最主要的功能,因此本书避免使用“计算机通信网”这一名词。
#### 总结:


计算机网络的定义并非固定且统一的,但通常来说,它包含一系列通用、可编程的硬件设备,如中央处理单位和智能手机。这些硬件不仅能够执行数据传输,还能支持广泛的应用和服务,超越了传统通信网络的功能范畴。而“计算机通信网”这个术语可能会导致一些误解,因为通信只是计算机网络功能的一部分,而非其主要功能。

1.5.2 几种不同类别的计算机网络

我的笔记:
### 1.5.2 几种不同类别的计算机网络
计算机网络有多个不同的分类,可以基于网络的作用范围、网络的使用者、以及接入方式等方面来进行。
#### 1. **按照网络的作用范围进行分类**
a. **广域网 (WAN, Wide Area Network)**
- 范围:几十到几千公里,也称为远程网。
- 特点:是互联网的核心部分,主要任务是运送主机所发送的数据跨越长距离,例如跨国。连接广域网的链路一般都是高速链路。
b. **城域网 (MAN, Metropolitan Area Network)**
- 范围:一个城市,大约为5~50 km。
- 特点:可以是私有的,也可以是公用设施,将多个局域网进行互连,常用以太网技术。
c. **局域网 (LAN, Local Area Network)**
- 范围:较小,如1km左右。
- 特点:使用高速通信线路连接微型计算机或工作站,常用于学校或企业内部,现多用于互连的局域网,如校园网或企业网。
d. **个人区域网 (PAN, Personal Area Network)**
- 范围:非常小,大约10m左右。
- 特点:连接个人工作地方的个人使用的电子设备,通常采用无线技术。
#### 2. **按照网络的使用者进行分类**
a. **公用网 (Public Network)**
- 由电信公司建造,所有愿意按公司规定交纳费用的人都可以使用。
- 可提供多种服务,如传送计算机数据,则为公用计算机网络。
b. **专用网 (Private Network)**
- 某个部门为满足特殊业务工作的需要而建造,不向本单位以外的人提供服务。
- 如军队、铁路、银行等各有自己的专用网。
#### 3. **用来把用户接入到互联网的网络 (Access Network, AN)**
- 也称为本地接入网或居民接入网,它允许用户通过各种技术接入互联网。
- 不属于互联网的核心部分,也不属于互联网的边缘部分,起到桥梁作用,连接用户和互联网。
- 随着多种宽带接入技术的出现,宽带接入网已成为热门课题。
### 总结:
计算机网络按照作用范围、用户和接入方式等有着不同的分类,每一种网络都有其特定的应用范围和使用场景。随着技术的发展,不同类别的计算机网络都在不断地演变和发展,以满足不断变化和增长的需求。

相关文章:
1.5 计算机网络的类别
思维导图: 1.5.1 计算机网络的定义 我的笔记: #### 精确定义: 计算机网络没有统一的精确定义,但一种较为接近的定义是:计算机网络主要由一些通用的、可编程的硬件互连而成,这些硬件并非专门用来实现某一特…...
Go 基本数据类型和 string 类型介绍
Go 基础之基本数据类型 文章目录 Go 基础之基本数据类型一、整型1.1 平台无关整型1.1.1 基本概念1.1.2 分类有符号整型(int8~int64)无符号整型(uint8~uint64) 1.2 平台相关整型1.2.1 基本概念1.2.2 注意点1.2.3 获取三个类型在目标…...
Python中print()打印如何不换行?
文章目录 Python中print()打印如何不换行python2.xpython3.x print()函数语法objects基本语法sep基本语法end基本语法 Python中print()打印如何不换行 print() 函数用于打印输出,是python中最常见的一个内置函数。 如何在Python中打印两个或多个变量、语句时而不进…...
python 学习随笔 4
列表list 将序列前几个进行替换(数量可以不同) 将序列进行间隔替换(必须保证数量相同,否则报错) 删除序列内元素 向序列后新增一个元素 向序列后新增多个元素 将序列进行数乘(不是产生几个序列哦࿰…...
【网络安全-信息收集】网络安全之信息收集和信息收集工具讲解
一,域名信息收集 1-1 域名信息查询 可以用一些在线网站进行收集,比如站长之家 域名Whois查询 - 站长之家站长之家-站长工具提供whois查询工具,汉化版的域名whois查询工具。https://whois.chinaz.com/ 可以查看一下有没有有用的信息…...
设计模式12、代理模式 Proxy
解释说明:代理模式(Proxy Pattern)为其他对象提供了一种代理,以控制对这个对象的访问。在某些情况下,一个对象不适合或者不能直接引用另一个对象,而代理对象可以在客户端和目标对象之间起到中介的作用。 抽…...
ZXing - barcode scanning library for Java, Android
官网 GitHub - zxing/zxing: ZXing ("Zebra Crossing") barcode scanning library for Java, Android 使用说明 Getting Started Developing zxing/zxing Wiki GitHub 参考 Android中二维码的扫描与生成(zxing库)_android 二维码生成-C…...
MySQL存储引擎:选择合适的引擎优化数据库性能
什么是存储引擎? 在MySQL中,存储引擎是数据库管理系统的一部分,负责数据的存储、检索和管理。 常见的MySQL存储引擎 InnoDB InnoDB是MySQL的默认存储引擎,它支持事务和行级锁定,适用于大多数在线事务处理ÿ…...
用向量数据库Milvus Cloud 搭建AI聊天机器人
加入大语言模型(LLM) 接着,需要在聊天机器人中加入 LLM。这样,用户就可以和聊天机器人开展对话了。本示例中,我们将使用 OpenAI ChatGPT 背后的模型服务:GPT-3.5。 聊天记录 为了使 LLM 回答更准确,我们需要存储用户和机器人的聊天记录,并在查询时调用这些记录,可以用…...
深入理解JVM虚拟机第十一篇:详细介绍JVM中运行时数据区
文章目录 前言 一:运行时数据区详解 1:线程私有和线程公有区域 2:阿里的运行时数据区图...
mysql面试题17:MySQL引擎InnoDB与MyISAM的区别
该文章专注于面试,面试只要回答关键点即可,不需要对框架有非常深入的回答,如果你想应付面试,是足够了,抓住关键点 面试官:MySQL引擎InnoDB与MyISAM的区别 InnoDB和MyISAM是MySQL中两种常见的存储引擎,它们在功能和性能方面有一些区别。下面将详细介绍它们之间的差异。…...
第2篇 机器学习基础 —(1)机器学习方式及分类、回归
前言:Hello大家好,我是小哥谈。机器学习是一种人工智能的分支,它使用算法和数学模型来使计算机系统能够从经验数据中学习和改进,而无需显式地编程。机器学习的目标是通过从数据中发现模式和规律,从而使计算机能够自动进…...
uniapp echarts 适配H5与微信小程序
文章目录 前言一、修改 ec-canvas组件1.1 在ec-canvas组件methods中定义一个initChart方法1.2 用initChart全局替换this.ec.onInit1.3 监听数据变化1.4 ec-canvas完整代码参考 二、H5 echarts组件三、供外部调用的组件外部调用组件 uni-chart代码使用uni-chart 前言 接上文&…...
第46节——redux中使用不可变数据+封装immer中间件——了解
一、为什么redux中要使用不可变数据 Redux 要求使用不可变数据,是因为它遵循了函数式编程的原则。在函数式编程中,数据不可变是一项重要的原则,这有助于避免状态更改产生的不可预知的副作用。 在 Redux 中,每当 action 被分发&a…...
《数字图像处理-OpenCV/Python》连载(10)图像属性与数据类型
《数字图像处理-OpenCV/Python》连载(10)图像属性与数据类型 本书京东优惠购书链接:https://item.jd.com/14098452.html 本书CSDN独家连载专栏:https://blog.csdn.net/youcans/category_12418787.html 第2章 图像的数据格式 在P…...
sheng的学习笔记-【中文】【吴恩达课后测验】Course 2 - 改善深层神经网络 - 第三周测验
课程2_第3周_测验题 目录:目录 第一题 1.如果在大量的超参数中搜索最佳的参数值,那么应该尝试在网格中搜索而不是使用随机值,以便更系统的搜索,而不是依靠运气,请问这句话是正确的吗? A. 【 】对 B.…...
LLMs 用强化学习进行微调 RLHF: Fine-tuning with reinforcement learning
让我们把一切都整合在一起,看看您将如何在强化学习过程中使用奖励模型来更新LLM的权重,并生成与人对齐的模型。请记住,您希望从已经在您感兴趣的任务上表现良好的模型开始。您将努力使指导发现您的LLM对齐。首先,您将从提示数据集…...
iMazing 2.17.10官方中文版含2023最新激活许可证码
iMazing 2.17.10官方中文版是一款iOS设备管理软件,该软件支持对基于iOS系统的设备进行数据传输与备份,用户可以将包括:照片、音乐、铃声、视频、电子书及通讯录等在内的众多信息在Windows/Mac电脑中传输/备份/管理。 iMazing 2.17.10官方中文…...
如何在windows系统环境下使用tail命令查看日志
答案是: 使用tail for Windows工具 tail for Windows 是便携式软件不需要安装,它可用于显示文件的最后一行并跟踪/监视文件的更改。 下载地址: https://tail-for-windows.en.softonic.com/ 点击直接下载 解压使用 解压后需将tail.exe放入 c:…...
设计模式——访问者模式
访问者模式是什么? 表示一个作用于某对象结构中的各元素的操作,它使你可以再不改变各元素的类的前提下定义作用于这些元素的新操作 访问者模式解决什么问题? 男女在不同情境下表现的不同 abstract class Person {protected String action…...
调用支付宝接口响应40004 SYSTEM_ERROR问题排查
在对接支付宝API的时候,遇到了一些问题,记录一下排查过程。 Body:{"datadigital_fincloud_generalsaas_face_certify_initialize_response":{"msg":"Business Failed","code":"40004","sub_msg…...
【Linux】C语言执行shell指令
在C语言中执行Shell指令 在C语言中,有几种方法可以执行Shell指令: 1. 使用system()函数 这是最简单的方法,包含在stdlib.h头文件中: #include <stdlib.h>int main() {system("ls -l"); // 执行ls -l命令retu…...
LeetCode - 394. 字符串解码
题目 394. 字符串解码 - 力扣(LeetCode) 思路 使用两个栈:一个存储重复次数,一个存储字符串 遍历输入字符串: 数字处理:遇到数字时,累积计算重复次数左括号处理:保存当前状态&a…...
React Native在HarmonyOS 5.0阅读类应用开发中的实践
一、技术选型背景 随着HarmonyOS 5.0对Web兼容层的增强,React Native作为跨平台框架可通过重新编译ArkTS组件实现85%以上的代码复用率。阅读类应用具有UI复杂度低、数据流清晰的特点。 二、核心实现方案 1. 环境配置 (1)使用React Native…...
Auto-Coder使用GPT-4o完成:在用TabPFN这个模型构建一个预测未来3天涨跌的分类任务
通过akshare库,获取股票数据,并生成TabPFN这个模型 可以识别、处理的格式,写一个完整的预处理示例,并构建一个预测未来 3 天股价涨跌的分类任务 用TabPFN这个模型构建一个预测未来 3 天股价涨跌的分类任务,进行预测并输…...
全球首个30米分辨率湿地数据集(2000—2022)
数据简介 今天我们分享的数据是全球30米分辨率湿地数据集,包含8种湿地亚类,该数据以0.5X0.5的瓦片存储,我们整理了所有属于中国的瓦片名称与其对应省份,方便大家研究使用。 该数据集作为全球首个30米分辨率、覆盖2000–2022年时间…...
视频字幕质量评估的大规模细粒度基准
大家读完觉得有帮助记得关注和点赞!!! 摘要 视频字幕在文本到视频生成任务中起着至关重要的作用,因为它们的质量直接影响所生成视频的语义连贯性和视觉保真度。尽管大型视觉-语言模型(VLMs)在字幕生成方面…...
【AI学习】三、AI算法中的向量
在人工智能(AI)算法中,向量(Vector)是一种将现实世界中的数据(如图像、文本、音频等)转化为计算机可处理的数值型特征表示的工具。它是连接人类认知(如语义、视觉特征)与…...
根据万维钢·精英日课6的内容,使用AI(2025)可以参考以下方法:
根据万维钢精英日课6的内容,使用AI(2025)可以参考以下方法: 四个洞见 模型已经比人聪明:以ChatGPT o3为代表的AI非常强大,能运用高级理论解释道理、引用最新学术论文,生成对顶尖科学家都有用的…...
【碎碎念】宝可梦 Mesh GO : 基于MESH网络的口袋妖怪 宝可梦GO游戏自组网系统
目录 游戏说明《宝可梦 Mesh GO》 —— 局域宝可梦探索Pokmon GO 类游戏核心理念应用场景Mesh 特性 宝可梦玩法融合设计游戏构想要素1. 地图探索(基于物理空间 广播范围)2. 野生宝可梦生成与广播3. 对战系统4. 道具与通信5. 延伸玩法 安全性设计 技术选…...

