判断当前网络状况 Reachability使用

wifi 概率性自动断线(IpReachabilityMonitor)和 案例介绍 阅读详情

一:确认网络环境3G/WIFI

    一. 添加源文件和framework
    开发Web等网络应用程序的时候,需要确认网络环境,连接情况等信息。如果没有处理它们,是不会通过Apple的审(我们的)查的。
    Apple 的 例程 Reachability 中介绍了取得/检测网络状态的方法。要在应用程序程序中使用Reachability,首先要完成如下两部:
    
    1.1. 添加源文件:
    在你的程序中使用 Reachability 只须将该例程中的 Reachability.h 和 Reachability.m 拷贝到你的工程中。如下图:

    1.2.添加framework:
    将SystemConfiguration.framework 添加进工程。如下图:
    
    
    二. 网络状态
    Reachability.h中定义了三种网络状态:
    typedef enum {
        NotReachable = 0,            //无连接
        ReachableViaWiFi,            //使用3G/GPRS网络
        ReachableViaWWAN            //使用WiFi网络
    } NetworkStatus;
    
    因此可以这样检查网络状态:

    Reachability *r = [Reachability reachabilityWithHostName:@“www.apple.com”];
    switch ([r currentReachabilityStatus]) {
            case NotReachable:
                    // 没有网络连接
                    break;
            case ReachableViaWWAN:
                    // 使用3G网络
                    break;
            case ReachableViaWiFi:
                    // 使用WiFi网络
                    break;
    }
    
    三.检查当前网络环境
    程序启动时,如果想检测可用的网络环境,可以像这样
    // 是否wifi
    + (BOOL) IsEnableWIFI {
        return ([[Reachability reachabilityForLocalWiFi] currentReachabilityStatus] != NotReachable);
    }

    // 是否3G
    + (BOOL) IsEnable3G {
        return ([[Reachability reachabilityForInternetConnection] currentReachabilityStatus] != NotReachable);
    }
    例子:
    - (void)viewWillAppear:(BOOL)animated {    
    if (([Reachability reachabilityForInternetConnection].currentReachabilityStatus == NotReachable) && 
            ([Reachability reachabilityForLocalWiFi].currentReachabilityStatus == NotReachable)) {
            self.navigationItem.hidesBackButton = YES;
            [self.navigationItem setLeftBarButtonItem:nil animated:NO];
        }
    }

    四. 链接状态的实时通知
    网络连接状态的实时检查,通知在网络应用中也是十分必要的。接续状态发生变化时,需要及时地通知用户:
    
    Reachability 1.5版本
    // My.AppDelegate.h
    #import "Reachability.h"

    @interface MyAppDelegate : NSObject <UIApplicationDelegate> {
        NetworkStatus remoteHostStatus;
    }

    @property NetworkStatus remoteHostStatus;

    @end

    // My.AppDelegate.m
    #import "MyAppDelegate.h"

    @implementation MyAppDelegate
    @synthesize remoteHostStatus;

    // 更新网络状态
    - (void)updateStatus {
        self.remoteHostStatus = [[Reachability sharedReachability] remoteHostStatus];
    }

    // 通知网络状态
    - (void)reachabilityChanged:(NSNotification *)note {
        [self updateStatus];
        if (self.remoteHostStatus == NotReachable) {
            UIAlertView *alert = [[UIAlertView alloc] initWithTitle:NSLocalizedString(@"AppName", nil)
                         message:NSLocalizedString (@"NotReachable", nil)
                        delegate:nil cancelButtonTitle:@"OK" otherButtonTitles: nil];
            [alert show];
            [alert release];
        }
    }

    // 程序启动器,启动网络监视
    - (void)applicationDidFinishLaunching:(UIApplication *)application {
    
        // 设置网络检测的站点
        [[Reachability sharedReachability] setHostName:@"www.apple.com"];
        [[Reachability sharedReachability] setNetworkStatusNotificationsEnabled:YES];
        // 设置网络状态变化时的通知函数
        [[NSNotificationCenter defaultCenter] addObserver:self selector:@selector(reachabilityChanged:)
                                                 name:@"kNetworkReachabilityChangedNotification" object:nil];
        [self updateStatus];
    }

    - (void)dealloc {
        // 删除通知对象
        [[NSNotificationCenter defaultCenter] removeObserver:self];
        [window release];
        [super dealloc];
    } 
    
    Reachability 2.0版本
    

    // MyAppDelegate.h
    @class Reachability;

        @interface MyAppDelegate : NSObject <UIApplicationDelegate> {
            Reachability  *hostReach;
        }

    @end

    // MyAppDelegate.m
    - (void)reachabilityChanged:(NSNotification *)note {
        Reachability* curReach = [note object];
        NSParameterAssert([curReach isKindOfClass: [Reachability class]]);
        NetworkStatus status = [curReach currentReachabilityStatus];
    
        if (status == NotReachable) {
            UIAlertView *alert = [[UIAlertView alloc] initWithTitle:@"AppName""
                              message:@"NotReachable"
                              delegate:nil
                              cancelButtonTitle:@"YES" otherButtonTitles:nil];
                              [alert show];
                              [alert release];
        }
    }
                              
    - (void)applicationDidFinishLaunching:(UIApplication *)application {
        // ...
                  
        // 监测网络情况
        [[NSNotificationCenter defaultCenter] addObserver:self
                              selector:@selector(reachabilityChanged:)
                              name: kReachabilityChangedNotification
                              object: nil];
        hostReach = [[Reachability reachabilityWithHostName:@"www.google.com"] retain];
        hostReach startNotifer];
        // ...
    }


附:

什么是UDP和TCP的区别是什么?
TCP的全称为传输控制协议。这种协议可以提供面向连接的、可靠的、点到点的通信。
UDP全称为用户数据报协议,它可以提供非连接的不可靠的点到多点的通信。
用TCP还是UDP,那要看你的程序注重哪一个方面?可靠还是快速?


TCP/IP 建立连接的过程 
在TCP/IP协议中,TCP协议提供可靠的连接服务,采用三次握手建立一个连接。 
第一次握手:建立连接时,客户端发送连接请求到服务器,并进入SYN_SEND状态,等待服务器确认; 
第二次握手:服务器收到客户端连接请求,向客户端发送允许连接应答,此时服务器进入SYN_RECV状态; 
第三次握手:客户端收到服务器的允许连接应答,向服务器发送确认,客户端和服务器进入通信状态,完成三次握手。 
(所谓的三次握手就是要有三次连接信息的发送/接收过程
。TCP连接的建立需要进行三次连接信息的发送/接收。)

 


掌握iOS网络可达性检测:Reachability库使用手册 在移动应用开发中,网络状态的实时监测是确保用户良好体验的关键因素之一。Reachability库作为iOS开发者常用的网络状态检测工具,已经成为项目中不可或缺的一部分。本章节将介绍Reachability库的基本概念、特点以及其在网络通信中的重要性,为接下来深入探讨其功能和应用打下坚实基础。Reachability库是什么?Reachability是一个由开发者维护的开源项目,旨在提供一个简单而强大的API,使开发者能够轻松监测网络可达性状态的变化。 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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