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网络协议：

传输控制协议：TCP协议，面向连接，可靠的，基于字节流的传输层通信协议。传输层协议（OSI模型，物理层，数据链路层（点对点PTP协议，异步传输ATM，链路控制HDLC协议），网络层（IP协议，ARP地址解析协议，RARP，ICMP，IGMP），传输层（TCP，UDP），会话层，表示层，应用层）

用户数据报协议：UDP，面向无连接，不可靠的传输层通信协议

网际协议：IP协议，不可靠，无连接。

网际控制报文协议：ICMP。

同源策略SOP

 

 

 

数据结构：

二叉树遍历：

先序遍历：根左右

中序遍历：左根右

后续遍历：左右根

 

 

算法：

SVM：支持向量机，用来模式识别，分类，回归。有监督，使用非线性映射将将低维线性不可分数据投影到高维数据线性可分，从而使得高维特征空间采用线性算法对样本的非线性特征进行线性分析成为可能。

 

Adaboost：一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器（强分类器）。其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权值。将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练，最后将每次训练得到的分类器最后融合起来，作为最后的决策分类器。

 

随机森林：随机森林指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。

 

BP（Back Propagation）算法又称为误差 反向传播算法，是人工神经网络中的一种监督式的学习算法。BP 神经网络算法在理论上可以逼近任意函数，基本的结构由非线性变化单元组成，具有很强的非线性映射能力。而且网络的中间层数、各层的处理单元数及网络的学习系数等参数可根据具体情况设定，灵活性很大，在优化、信号处理与模式识别、智能控制、故障诊断等许多领域都有着广泛的应用前景。

 

 

EM算法：最大期望（EM）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variable）

 

概念模型是对真实世界中问题域内的事物的描述，不是对软件设计的描述。概念模型表征了待解释的系统的学科共享知识。为了把现实世界中的具体事物抽象、组织为某一数据库管理系统支持的数据模型，人们常常首先将现实世界抽象为信息世界，然后将信息世界转换为机器世界。也就是说，首先把现实世界中的客观对象抽象为某一种信息结构，这种信息结构并不依赖于具体的计算机系统，不是某一个数据库管理系统（DBMS）支持的数据模型，而是概念级的模型，称为概念模型。

 

K-means：-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。