数据链路层与传输层的异同？

一、数据链路层与传输层的异同？

数据链路层和传输层的主要区别是：他们的功能和作用不一样。数据链路层负责建立和管理节点间的链路。主要功能是通过各种控制协议，将有差错的物理信道变为无差错的、能可靠传输数据针的数据链路。传输层是通信子网和资源子网的接口和桥梁。主要任务是：向用户提供可靠的端到端的差错和流量控制，保证报文的正确传输。另外传输层的环境比数据链路层的环境要复杂得多。这是由于传输层的环境是两个主机以整个子网为通信信道进行通信，并且传输的数据是报文。而数据链路层的环境是两个分组交换结点直接通过一条物理信道进行通信。传输的数据是信息帧。扩展资料：

1、分割与重组数据。

2、按端口号寻址。

3、连接管理。

4、差错控制和流量控制，纠错的功能。数据链路层的基本功能：1、链路连接的建立，拆除，分离。2、帧定界和帧同步。链路层的数据传输单元是帧，协议不同，帧的长短和界面也有差别，但无论如何必须对帧进行定界。3、顺序控制，指对帧的收发顺序的控制。4、差错检测和恢复。还有链路标识，流量控制等等。差错检测多用方阵码校验和循环码校验来检测信道上数据的误码，而帧丢失等用序号检测。各种错误的恢复则常靠反馈重发技术来完成。

二、视图与数据表有什么异同？

视图和数据表是数据库中的两种不同的对象，它们之间存在以下异同点：异同点：1. 数据存储：数据表是实际物理存储数据的对象，数据存储在磁盘上。而视图是逻辑上存在的虚拟表，不直接存储数据，仅仅是对一个或多个数据表的查询结果的映射。2. 数据结构：数据表有自己的数据结构，包括字段和数据类型，定义了数据表中的列以及每列存储的数据类型。视图没有自己的数据结构，它是对一个或多个数据表查询结果的呈现。3. 更新操作：数据表可以进行插入、更新、删除等操作，对数据表中的数据进行修改。视图一般是只读的，不能直接对视图进行数据修改，但可以通过视图对应的数据表进行对数据的修改。4. 数据来源：数据表中的数据是实际存储的，可以通过数据表进行直接查询。视图的数据来源可以是一个或多个数据表，也可以是其他视图，甚至是其他查询结果的组合。差异点：1. 存储方式：数据表以行列的方式存储数据，视图不存储实际数据，只是对查询结果的呈现。2. 可见性：数据表是实际存在的，可以直接通过表名访问，视图是虚拟的，只有在查询视图时才可见。3. 定义方式：数据表通过CREATE TABLE语句创建，定义表名、字段名和数据类型等信息。视图通过CREATE VIEW语句创建，定义视图的查询条件和字段映射信息。总之，数据表是实际存储数据的对象，具有自己的数据结构和操作权限。而视图是虚拟表，对一个或多个数据表查询结果的映射，具有查询的简便性和安全性。

三、信息与数据的异同,并举例说明有些信息不是数据？

某些情况下，数据就是信息。例如：常用的数字式血压计，它所显示的信息就是数据

有时数据是信息组成部分。例如：据张四提供的信息，明天来参观的人有100人。句中数据是该信息的部分。

也有时，信息不是数据。例如：小张提供信息説，明天某超市要搞活动，许多商品有优惠，快去吧。

四、数据科学与大数据技术和人工智能怎么选？

简答：要根据自己的兴趣、职业规划和需求来选择，数据科学与大数据技术注重数据的获取、处理和分析，而人工智能则关注模型和算法的开发与应用。

详细分析：

1. 数据科学与大数据技术：数据科学与大数据技术是指通过收集、存储、处理和分析大量数据，从中提取有价值的信息和洞察，并为决策和解决问题提供支持的一门学科。它包括数据挖掘、机器学习、数据库管理、数据可视化等方面的知识和工具。

2. 人工智能：人工智能是模拟和实现人类智能的一门学科，旨在使计算机系统具备感知、理解、学习、推理和决策等能力。它涉及机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等技术，用于构建智能系统、解决复杂问题和实现自主决策。

3. 如何选择：

- 兴趣和激情：考虑自己对数据科学、大数据技术和人工智能的兴趣及激情程度，选择更符合个人兴趣和追求的领域。

- 职业发展：了解各个领域的就业前景和发展机会，根据个人职业规划选择更适合自己的方向。

- 技能需求：评估自己的技能和背景，选择与已有技能相辅相成或可快速学习掌握的领域。

优质丰富的可行性建议：

1. 探索交叉领域：数据科学、大数据技术和人工智能之间存在一定的交叉。可以选择在其中一门领域打下坚实基础，并深入了解其他领域的基本概念和技术，以拓宽自己的视野。

2. 学习核心技能：无论选择哪个领域，都需要掌握相关的核心技能和工具。例如，在数据科学和大数据技术方面，需要学习统计分析、数据处理语言（如Python、R）和大数据平台（如Hadoop、Spark）；在人工智能方面，需要学习机器学习算法、深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）等。

3. 实践项目经验：通过参与真实的数据科学、大数据或人工智能项目，积累实际经验。可以参加开源项目、参与竞赛、自主完成个人项目等方式，提升自己的实践能力和解决问题的能力。

综上所述，选择数据科学与大数据技术和人工智能之间需基于个人兴趣、职业规划和技能需求进行综合考量，并通过学习核心技能和实践项目经验来不断提升自己。

五、人工智能与数据科学与大数据有哪些区别？

人工智能、数据科学和大数据都是当前备受关注的技术领域，但它们之间有一些区别和不同的重点。

1、人工智能：人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能涵盖了多个领域，如机器学习、计算机视觉和自然语言处理等，旨在模拟人类的智能行为和思维能力，包括自我学习、推理、判断和决策等。

2、数据科学：数据科学是一门跨学科的学科，涵盖了统计学、计算机科学、数学、社会科学和工程学等多个领域。它的重点是通过对数据的收集、处理、分析和解释，来提取有价值的信息和知识，以支持决策和问题解决。数据科学的过程包括数据采集、清洗、可视化、建模和解释等。

3、大数据：大数据指的是规模巨大、复杂多样的数据集合，其处理和分析需要使用先进的技术和方法。大数据关注的是如何有效地处理和分析大量数据，以提取有价值的信息和洞见。大数据的处理包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等多个环节。

虽然这三者之间有一些重叠和关联，但它们的核心重点和目标有所不同。人工智能注重模拟和扩展人类的智能，数据科学侧重于从数据中提取信息和知识，而大数据则关注处理和分析大规模的数据集。在实际应用中，这些技术领域可以相互结合，共同用于解决复杂的问题和推动创新。

六、区块链与大数据：探讨异同

区块链和大数据是当今科技领域中备受瞩目的两大概念。它们分别代表着信息技术和数据管理的新趋势，但在实际应用中又有诸多差异。本文将从技术原理、应用范围以及发展趋势等方面，对区块链与大数据进行深入比较，以期为读者提供更清晰的认识和理解。

技术原理

区块链是一种去中心化的数据库，它将数据以区块的形式链接在一起，每个区块包含了上一个区块的哈希值，确保了数据的完整性和安全性。而大数据则侧重于数据的收集、存储、处理和分析，运用了各种技术和工具来处理传统数据库中无法处理的海量数据。

应用范围

区块链技术最初被应用于加密货币领域，随着技术的不断发展，逐渐扩展到供应链管理、身份验证、投票系统等领域。而大数据则广泛应用于商业智能、市场营销、金融风控、医疗保健等诸多领域，通过对海量数据的分析挖掘，为决策提供支持。

发展趋势

当前，区块链技术正在不断完善，提升了数据的安全性和透明性，逐渐向跨行业、跨领域应用发展。而大数据技术也在不断创新，推动着人工智能、机器学习等领域的发展，并与云计算、物联网等技术深度融合。

综上所述，区块链和大数据作为两大热门技术，各自在不同领域展现出强大的应用价值。随着技术的进步和融合，它们必将为各行各业带来更多机遇和变革。期待未来，区块链与大数据的碰撞与融合，必将创造出更多奇迹。

感谢您阅读本文，相信通过本文的探讨，您对区块链与大数据的异同有了更清晰的认识。希望这些信息能为您在科技发展的路上提供一些帮助。

七、亮光与烛光异同？

亮光是亮的光芒，烛光是蜡烛的光，说明亮光是指光的亮，烛光是蜡烛发出来的光，所以亮光是自然而然的光明，光芒，比如日光，太阳光，月亮光这些都是亮光，但蜡烛的光必须要燃烧蜡烛才能发光，不燃烧蜡烛就不会有烛光，所以亮光与烛光是不同的，前者是自然亮光，后者是燃烧发出来的烛光

八、海马与海龙异同？

答：海马和海龙具体的区别如下：

1、范围不同：海马和海龙所属的纲、目和科虽然相同，不过二者包括的属是不同的，范围也不同。海马是海龙科、海马属的，海龙则可以包括海龙科中的多个属。可以说海马所指的范围小，而海龙的所包含的范围更大。若是将海龙科中的所有动物都叫做海龙，那么海马也属于海龙的一类。

2、体型不同：海马和海龙科中其它动物的体型是不同的。海马的体型较小，它们的身体长度一般在5-30厘米之间。而海龙科中其它的动物身体长度则一般在20-40厘米，普遍比海马要大一些。

九、datreader与detdet异同？

我们分析一下DataSet控件和DataReader控件的区别。

1、与数据库连接

DatSet 连接数据库时是非面向连接的。把表全部读到Sql中的缓冲池，并断开于数据库的连接。

Datareader 连接数据库时是面向连接的。读表时，只能向前读取，读完数据后有用户决定是否断开连接。

2、处理数据速度

DataSet读取、处理速度较慢。

DataReader读取、处理速度较快。

3、更新数据库

在对DataSet数据集中的数据进行更新后，可以把数据更新回原来的数据库。

在对DataReader中的数据进行更新后，没有办法进行数据库更新。

4、支持分页排序

在DataSet中支持分页、动态排序等操作。

在DataReader中没有分页、动态排序的功能。

5、占用内存

DataSet在 IIS 服务器上所使用的内存较多。

DataReader在 IIS 服务器上所使用的内存较少。

　　综上所述得出DataSet和DataReader有各自适用的场合。

十、萨克斯与单簧管异同？

萨克斯分降B降E高萨（直萨）低萨不同的萨克斯出来的音色不同单簧管一般也分降B和降E的萨克斯一般在管乐队爵士乐队比较普遍单簧管在交响乐队管乐队有些爵士乐队也会用共同点通过哨片的震动发音单簧管的音域较为广萨克斯则根据不同的来分析~~