Muduo库编译学习(1)

Linux平台下muduo网络库源码编译安装与测试,包含boost库的安装与测试!!!! 最近在学习muduo网络库,先来记录一下如何在Linux平台下编译安装以及测试muduo网络库源码。 阅读详情

1.muduo库简介

muduo是由Google大佬陈硕开发,是一个基于非阻塞IO和事件驱动的现代C++网络库,原生支持one loop per thread这种IO模型,该库只支持Linux系统,网上大佬对其褒贬不一,作为小白用来学习就无可厚非了。
git仓库:https://github.com/chenshuo/muduo

2.准备事项

  1. muduo采用Cmake为build system,安装如下:
$ sudo apt-get install cmake
  1. muduo依赖于Boost,安装如下:
$ sudo apt-get install libboost-dev libboost-test-dev
  1. curl、c-ares DNS、Google Protobuf这3个库非必须安装,如果安装了cmake会多编译一些示例,安装如下:
$ sudo apt-get install libcur14-openssl-dev libc-ares-dev
$ sudo apt-get install protobuf-compiler libprotobuf-dev

3.编译

  1. 下载muduo-master解压后,执行编译脚本
// 切换路径
$ cd muduo-master/
//编译muduo库,默认release版,生成build文件夹
$ ./build.sh -j2
// 将muduo头文件和库文件安装到release-install目录下的include和lib文件夹
$ ./build.sh install
// 将头文件拷贝到系统路径
$ cd build/release-install-cpp11/include/
$ cp -r muduo/ /usr/local/include/
// 将库文件拷贝到系统路径
$ cd build/release-install-cpp11/lib/
$ cp * /usr/local/lib/

4.测试demo

  1. EchoServer.h
#include <muduo/net/TcpServer.h>
#include <muduo/base/Logging.h>


class EchoServer
{
    public:
        EchoServer(muduo::net::EventLoop* loop,
        const muduo::net::InetAddress& listenAddr);

        void start();

    private:
        void onConnection(const muduo::net::TcpConnectionPtr& conn);

        void onMessage(const muduo::net::TcpConnectionPtr& conn,
        muduo::net::Buffer* buf,
        muduo::Timestamp time);

        muduo::net::EventLoop* loop_;
        muduo::net::TcpServer server_;

};
  1. EchoServer.cpp
#include "EchoServer.h"
#include <boost/bind/bind.hpp>

using namespace boost::placeholders;

EchoServer::EchoServer(muduo::net::EventLoop* loop,const muduo::net::InetAddress& listenAddr)
        :loop_(loop),
        server_(loop, listenAddr, "EchoServer")
        {
            server_.setConnectionCallback(
                boost::bind(&EchoServer::onConnection, this, _1));
            server_.setMessageCallback(
                boost::bind(&EchoServer::onMessage,  this, _1, _2, _3));
        }

void EchoServer::onConnection(const muduo::net::TcpConnectionPtr& conn)
{
    LOG_INFO << "EchoServer - " << conn->peerAddress().toIpPort() << " -> "
            << conn->localAddress().toIpPort() << " is "
            << (conn->connected()? "UP" : "DOWN");
}

void EchoServer::onMessage(const muduo::net::TcpConnectionPtr& conn,
        muduo::net::Buffer* buf,
        muduo::Timestamp time)
{
    muduo::string msg(buf->retrieveAllAsString());
    LOG_INFO << conn->name() << "echo - " << msg.size() << " bytes, "
            << " data received at " << time.toString();
    conn->send(msg);
}

void EchoServer::start()
{
        server_.start();
}
  1. test.cpp
#include "EchoServer.h"

#include <muduo/net/EventLoop.h>
#include <muduo/base/Logging.h>

using namespace muduo;
using namespace muduo::net;

int main()
{
    LOG_INFO << "pid = "<< getpid();
    muduo::net::EventLoop loop;
    muduo::net::InetAddress listenAddr(2007);
    EchoServer server(&loop,listenAddr);
    server.start();
    loop.loop();
}
  1. 在编译的时候出现好多未定义的错误,最后排查是因为编译的时候链接库的顺序有要求,编译如下:
$ g++ EchoServer.cpp test.cpp -o test -lmuduo_base -lmuduo_net -lpthread

错误消息如下:
在这里插入图片描述

5.测试

执行test.out程序启动服务端,再通过终端模拟客户端建立连接,在客户端发送消息会同时接收服务端回复的相同消息。
在这里插入图片描述

详细muduo的使用(二)——安装与使用 Muduo是什么? muduo是陈硕大神个人开发的C++的TCP网络编程库。muduo基于Reactor模式实现。Reactor模式也是目前大多数Linux端高性能网络编程框架和网络应用所选择的主要架构,例如内存数据库Redis和Java的Netty库等。 陈硕的《Linux多线程服务器端编程》一书对muduo整个架构进行了非常详尽的介绍和分析,可以说是学习muduo源码和设计理念最好的资料了... 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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