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计算机网络是指相互连接的计算设备，它们可以相互交换数据和共享资源。这些联网的设备使用一套规则系统，称为通信协议，通过物理或无线技术传输信息。

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• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等概率论
• Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
• Statistical Machine Learning 统计机器学习
• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

计算机代写|计算机网络代写computer networking代考|Throughput in Computer Networks

In addition to delay and packet loss, another critical performance measure in computer networks is end-to-end throughput. To define throughput, consider transferring a large file from Host A to Host B across a computer network. This transfer might be, for example, a large video clip from one computer to another. The instantaneous throughput at any instant of time is the rate (in bits/sec) at which Host B is receiving the file. (Many applications display the instantaneous throughput during downloads in the user interface-perhaps you have observed this before! You might like to try measuring the end-to-end delay and download throughput between your and servers around the Internet using the speedtest application [Speedtest 2020].) If the file consists of $F$ bits and the transfer takes $T$ seconds for Host B to receive all $F$ bits, then the average throughput of the file transfer is $F / T$ bits/sec. For some applications, such as Internet telephony, it is desirable to have a low delay and an instantaneous throughput consistently above some threshold (for example, over 24 kbps for some Internet telephony applications and over $256 \mathrm{kbps}$ for some real-time video applications). For other applications, including those involving file transfers, delay is not critical, but it is desirable to have the highest possible throughput.

To gain further insight into the important concept of throughput, let’s consider a few examples. Figure 1.19(a) shows two end systems, a server and a client, connected by two communication links and a router. Consider the throughput for a file transfer from the server to the client. Let $R_s$ denote the rate of the link between the server and the router; and $R_c$ denote the rate of the link between the router and the client. Suppose that the only bits being sent in the entire network are those from the server to the client. We now ask, in this ideal scenario, what is the serverto-client throughput? To answer this question, we may think of bits as fluid and communication links as pipes. Clearly, the server cannot pump bits through its link at a rate faster than $R_s$ bps; and the router cannot forward bits at a rate faster than $R_c$ bps. If $R_s<R_c$, then the bits pumped by the server will “flow” right through the router and arrive at the client at a rate of $R_s$ bps, giving a throughput of $R_s$ bps. If, on the other hand, $R_c<R_s$, then the router will not be able to forward bits as quickly as it receives them. In this case, bits will only leave the router at rate $R_c$, giving an endto-end throughput of $R_c$. (Note also that if bits continue to arrive at the router at rate $R_s$, and continue to leave the router at $R_c$, the backlog of bits at the router waiting for transmission to the client will grow and grow-a most undesirable situation!)

计算机代写|计算机网络代写computer networking代考|Layered Architecture

Before attempting to organize our thoughts on Internet architecture, let’s look for a human analogy. Actually, we deal with complex systems all the time in our everyday life. Imagine if someone asked you to describe, for example, the airline system. How would you find the structure to describe this complex system that has ticketing agents, baggage checkers, gate personnel, pilots, airplanes, air traffic control, and a worldwide system for routing airplanes? One way to describe this system might be to describe the series of actions you take (or others take for you) when you fly on an airline. You purchase your ticket, check your bags, go to the gate, and eventually get loaded onto the plane. The plane takes off and is routed to its destination. After your plane lands, you deplane at the gate and claim your bags. If the trip was bad, you complain about the flight to the ticket agent (getting nothing for your effort). This scenario is shown in Figure $1.21$.

Already, we can see some analogies here with computer networking: You are being shipped from source to destination by the airline; a packet is shipped from source host to destination host in the Internet. But this is not quite the analogy we are after. We are looking for some structure in Figure 1.21. Looking at Figure 1.21, we note that there is a ticketing function at each end; there is also a baggage function for already-ticketed passengers, and a gate function for already-ticketed and already-baggage-checked passengers. For passengers who have made it through the gate (that is, passengers who are already ticketed, baggage-checked, and through the gate), there is a takeoff and landing function, and while in flight, there is an airplanerouting function. This suggests that we can look at the functionality in Figure $1.21$ in a horizontal manner, as shown in Figure 1.22.

Figure $1.22$ has divided the airline functionality into layers, providing a framework in which we can discuss airline travel. Note that each layer, combined with the layers below it, implements some functionality, some service. At the ticketing layer and below, airline-counter-to-airline-counter transfer of a person is accomplished. At the baggage layer and below, baggage-check-to-baggage-claim transfer of a person and bags is accomplished. Note that the baggage layer provides this service only to an already-ticketed person. At the gate layer, departure-gate-to-arrival-gate transfer of a person and bags is accomplished. At the takeoff/landing layer, runway-to-runway transfer of people and their bags is accomplished. Each layer provides its service by (1) performing certain actions within that layer (for example, at the gate layer, loading and unloading people from an airplane) and by (2) using the services of the layer directly below it (for example, in the gate layer, using the runway-to-runway passenger transfer service of the takeoff/landing layer).

计算机网络代考

计算机代写|计算机网络代写computer networking代考|Throughput in computer Networks

.吞吐量

除了延迟和丢包外，计算机网络的另一个关键性能指标是端到端吞吐量。要定义吞吐量，请考虑通过计算机网络将一个大文件从主机a传输到主机B。例如，这种传输可能是从一台计算机到另一台计算机的大型视频剪辑。任意时刻的瞬时吞吐量是主机B接收文件的速率(以比特/秒为单位)。(许多应用程序在用户界面中显示下载期间的瞬时吞吐量——您以前可能已经注意到这一点!您可能想尝试使用speedtest应用程序[speedtest 2020]测量您和Internet上的服务器之间的端到端延迟和下载吞吐量。)如果文件包含$F$位，主机B接收所有$F$位需要$T$秒，则文件传输的平均吞吐量为$F / T$位/秒。对于某些应用程序，如Internet电话，最好具有低延迟和始终高于某些阈值的瞬时吞吐量(例如，对于某些Internet电话应用程序，超过24 kbps，对于某些实时视频应用程序，超过$256 \mathrm{kbps}$)。对于其他应用程序，包括那些涉及文件传输的应用程序，延迟不是关键，但最好具有尽可能高的吞吐量

为了进一步了解吞吐量这一重要概念，让我们考虑几个例子。图1.19(a)显示了两个端系统，一个服务器和一个客户端，由两条通信链路和一个路由器连接。考虑从服务器到客户机的文件传输的吞吐量。让$R_s$表示服务器和路由器之间的链路速率;$R_c$表示路由器和客户端之间的链路速率。假设整个网络中唯一被发送的比特是从服务器发送到客户机的比特。我们现在要问，在这个理想的场景中，服务器到客户机的吞吐量是多少?要回答这个问题，我们可以把比特想象成流体，把通信链接想象成管道。显然，服务器不能以比$R_s$ bps更快的速度通过其链接泵送比特;路由器转发比特的速度不能超过$R_c$ bps。如果是$R_s<R_c$，那么由服务器泵送的比特将直接通过路由器“流动”，并以$R_s$ bps的速率到达客户机，吞吐量为$R_s$ bps。另一方面，如果是$R_c<R_s$，那么路由器将无法像接收比特一样快速转发比特。在这种情况下，比特仅以$R_c$的速率离开路由器，端到端吞吐量为$R_c$。(还要注意，如果比特继续以$R_s$的速率到达路由器，并继续以$R_c$的速率离开路由器，那么等待传输到客户机的比特在路由器上的积压将越来越多——这是最不希望出现的情况!)

计算机代写|计算机网络代写computer networking代考|Layered Architecture

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在试图组织我们对互联网架构的思考之前，让我们先来寻找一个人类的类比。实际上，我们在日常生活中一直在处理复杂的系统。想象一下，如果有人让你描述，例如，航空系统。这个复杂的系统包括票务人员、行李检查人员、登机口人员、飞行员、飞机、空中交通管制，以及一个全球范围内的飞机航线系统。描述这个系统的一种方法可能是描述当你乘坐航空公司的飞机时，你所采取的一系列行动(或其他人为你采取的一系列行动)。你买了机票，托运行李，走到登机口，最后登上飞机。飞机起飞并被安排到目的地。飞机降落后，您在登机口下飞机并领取您的行李。如果旅途不愉快，你会向售票员抱怨航班的问题(你的努力没有得到任何回报)。该场景如图$1.21$所示。

我们已经可以看到一些与计算机网络的类比:你被航空公司从出发地运送到目的地;一个信息包在因特网上从源主机传送到目标主机。但这并不是我们想要的类比。我们在图1.21中寻找一些结构。查看图1.21，我们注意到两端都有一个票务功能;此外，还为已检票的旅客提供行李功能，为已检票和已检票的旅客提供登机口功能。对于已经通过登机口的乘客(即已经检票、托运行李并通过登机口的乘客)，有一个起飞和降落功能，在飞行中，有一个飞机出航功能。这表明我们可以以水平的方式查看图$1.21$中的功能，如图1.22所示

图$1.22$将航空公司的功能划分为几层，提供了一个框架，我们可以在其中讨论航空旅行。注意，每一层与它下面的层结合，实现一些功能和服务。在票务层及以下，完成一个人从航空公司柜台到航空公司柜台的转移。在行李层及以下，完成了人员和行李从行李托运到行李认领的转移。请注意，行李层只向已经购票的旅客提供这项服务。在登机口层，完成人员和行李的从登机口到登机口的转移。在起飞/降落层，完成人员和行李在跑道之间的转移。每一层通过(1)在该层内执行某些操作(例如，在登机口层，从飞机上装卸人员)和(2)使用其正下方层的服务(例如，在登机口层，使用起飞/降落层的跑道到跑道的乘客转移服务)提供服务

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写

随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

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MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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