1234roro - 博客园

2025年8月

摘要：介绍 cherry studio，是一个工具框架，其核心智能的计算等功能，均来自接入的模型服务商，需要通过使用对应模型厂商的API密钥，去调用对应模型的服务。源代码 https://github.com/CherryHQ/cherry-studio Cherry Studio 官方的 GitHub 阅读全文

posted @ 2025-08-05 16:22 1234roro 阅读(781) 评论(0) 推荐(0)

2025年2月

微积分重点回忆

摘要：一、微分用求导来得到微分，也就是函数的变化量。一阶导数：求一阶导数，之前在校时，大部分人接触它，主要是为了求极值。也就是另f`(x)=0的时候，这个x代入后的f(x)就是极值。实际上，求一阶导数，几何意义就是求变化率，所以，对于路程求时间的导数，就是速度，对于一个曲线，求x的导数，就是斜率。当f 阅读全文

posted @ 2025-02-13 16:36 1234roro 阅读(39) 评论(0) 推荐(0)

2024年7月

TCP重传机制

摘要：基于超时的重传原理发送方发送数据包后，启动一个计时器（重传定时器），重传间隔为RTO（Retransmission Timeout，RTO）。如果在定时器到期前，没有收到ACK，那就就会假定，数据包丢失，就要重传。RTO是根据RTT（Round-Trip Time，RTT）计算来的，更进一步，阅读全文

posted @ 2024-07-16 14:58 1234roro 阅读(117) 评论(0) 推荐(0)

TCP拥塞机制

摘要：说明 TCP的拥塞机制，包含慢启动、拥塞避免、快速重传、快速恢复、拥塞通知等一系列的方法。常规操作手段原理默认，TCP连接，都是慢启动，也可以关闭。因为还不了解网络的带宽，不了解服务器能接受的最大窗口。所以，第一个数据包，一般是1个或者2个MSS那么大，这也就是CWND，拥塞窗口的大小。如果发阅读全文

posted @ 2024-07-16 14:24 1234roro 阅读(129) 评论(0) 推荐(0)

QUIC

摘要：本文档只记录我个人认为应该着重进行一下笔记的部分。 RFC QUIC 基本内容介绍在RFC 9000，加密的实现在9001，丢包检测和拥塞机制在9002。简介是由Google开发的一种基于UDP的传输层协议，旨在提高网络传输的性能和安全性。关键要素：UDP 443端口，将TLS 1.3内置在QU 阅读全文

posted @ 2024-07-15 17:12 1234roro 阅读(52) 评论(0) 推荐(0)

机器学习--无监督学习--关联规则（预测行为）

摘要：应用场景找到事物和事物之间的联系。比如购物篮分析，根据顾客的购物篮情况，推测，哪些产品经常一起购买，这样商场更明白如何进行推销。常见算法 Apriori。通过对物品的支持度、置信度、提升度的计算，以此了解两个物品之间的关联性。这里其实涉及了两个目标： 1、了解我当前应该怎么捆绑销售，就是直接把某阅读全文

posted @ 2024-07-12 16:11 1234roro 阅读(94) 评论(0) 推荐(0)

机器学习--无监督学习--聚类

摘要：适用场景没有给定一些分类的标签，让你对现有数据基于算法，自己分堆儿（聚类）。常用算法 K-Means：核心思想就是，自己先假定，一共要分几个类，然后每个类里，你要定一个c位。然后对每个点，都算一下到每个类c位的距离，哪个最小，就划入哪个类。每个点都划分好以后，对每个类的c位进行一次更新。然后继续阅读全文

posted @ 2024-07-11 11:45 1234roro 阅读(30) 评论(0) 推荐(0)

JA3整理（JA3S类似）

摘要：概念&应用 JA3，是针对TLS握手过程中，clienthello报文的特征，生成指纹的一种方法。生成了指纹后，可以和在线指纹数据库（或者自己维护的数据信息）进行比对，识别、区分不同的TLS客户端。进而达到识别是否是恶意软件、是否是已知的攻击者、是否是异常行为（和自己当前常见的流量比对）。所以JA3 阅读全文

posted @ 2024-07-10 17:12 1234roro 阅读(414) 评论(0) 推荐(0)

HTTPS会话过程整理

摘要：整体交互图和数据包截图如上。具体分步骤解析如下： 1、client hello：客户端发送client hello，包含自己支持的TLS版本（服务器从中选择好版本后，客户端不需要再次回复自己也同意，默认就是同意了，不需要显式地回复）、随机数（一会用来计算对称密钥用的）、密码套件（非对称算法使用什么、阅读全文

posted @ 2024-07-03 16:56 1234roro 阅读(169) 评论(0) 推荐(0)

2024年6月

机器学习--有监督学习--分类算法（预测分类）

摘要：使用场景：做分类的，比如银行想做客户分类，看看新的这个客户，他是高风险用户还是低风险用户。原理使用：可以用贝叶斯分类，决策树算法，还有KNN，本篇主要整理KNN。 KNN原理：有N个样本点，对新纪录r，使用KNN进行分类，看它属于哪个分类。具体如下： 1、先确定k值，不建议太大，一般采用交叉验证法阅读全文

posted @ 2024-06-18 18:18 1234roro 阅读(50) 评论(0) 推荐(0)

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