.Net C# Socket通信

实现了本机两个进程之间的通信 c#.net socket 在没学c# .net socket编程之前。感觉实现这个好难,一点眉目都没有。 但是,真的下决心去学以后。看一看基础,看一看前人的思路,实际的例子。稍稍用点心,体会体会,自己写几遍,就掌握了。然后,觉得好简单啊。如果当初 有畏难情绪,一直不下决心开始。那么,现在,依然觉得是难的,没有一点头绪,不知如何下手。 想做,有必要做,需要做,那就去做。下定决心,咬定青山不放松,想法设法去做到。就做到了。 这个风格不仅适用于计算机网络编程的学习。也适用于任何想做要做又没做过的事。 阅读详情
  IPAddress ipAddress = IPAddress.Parse(this.textBox_Ip.Text);
            IPEndPoint localEndPoint = new IPEndPoint(ipAddress, int.Parse(this.textBox_Port.Text));
            socketwatch = new Socket(AddressFamily.InterNetwork, SocketType.Stream, ProtocolType.Tcp);

 try
            {
                socketwatch.Bind(localEndPoint);
                socketwatch.Listen(1000);


                //创建一个监听线程  
                threadwatch = new Thread(watchconnecting);
                //将窗体线程设置为与后台同步,随着主线程结束而结束  
                threadwatch.IsBackground = true;
                //启动线程     
                threadwatch.Start();
                //启动线程后 textBox3文本框显示相应提示  
                textBox_code.AppendText("开始监听客户端传来的信息!" + "\r\n");


            }
            catch (Exception ex)
            {
                Console.WriteLine(ex.ToString());
            }
  private void watchconnecting()
        {
            Socket connection = null;

            while (true)  //持续不断监听客户端发来的请求     
            {
                try
                {
                  

                    connection = socketwatch.Accept();
                 

                    //获取客户端的IP和端口号  
                    IPAddress clientIP = (connection.RemoteEndPoint as IPEndPoint).Address;
                    int clientPort = (connection.RemoteEndPoint as IPEndPoint).Port;



                    RemoteEndPoint = connection.RemoteEndPoint.ToString(); //客户端网络结点号  
                    textBox_code.AppendText("成功与" + RemoteEndPoint + "客户端建立连接!\t\n");     //显示与客户端连接情况  


                      
                    IPEndPoint netpoint = connection.RemoteEndPoint as IPEndPoint;


                    if (!myThread.ContainsKey(connection))
                    {
                        //创建一个通信线程      
                        Worker MyWorker = new Worker();
                        MyWorker.IsRun = true;
                        MyWorker.Cus_Minute = textBox_Save_Minute;
                        MyWorker.MyLog = textBox_code;
                        Thread thread = new Thread(MyWorker.StartWork);
                        myThread.Add(connection, MyWorker);

                        thread.IsBackground = true;//设置为后台线程,随着主线程退出而退出     
                                                   //启动线程     
                        thread.Start(connection);
                    }
                }
                catch (Exception ex)
                {

                    this.textBox_code.AppendText(ex.Message + " watchconnecting"); //提示套接字监听异常  
                                                          
                    connection.Close();//关闭之前accept出来的和客户端进行通信的套接字 
                    connection.Dispose();

                }
            }
            
        }
  public void StartWork(object socketclientpar)
        {
            ///     
            /// 接收客户端发来的信息      
            ///     
            ///客户端套接字对象    

            Socket socketServer = socketclientpar as Socket;

           

            while (isrun)
            {
                try
                {
                    //
                    //将接收到的信息存入到内存缓冲区,并返回其字节数组的长度  
                    byte[] arrServerRecMsg = new byte[1024];
                    int length = socketServer.Receive(arrServerRecMsg);

                    //将机器接受到的字节数组转换为人可以读懂的字符串 
                    //string strSRecMsg = Encoding.UTF8.GetString(arrServerRecMsg, 0, length);
                    string SixMessage = BitConverter.ToString(arrServerRecMsg, 0, length).Replace("-", " ");

                    string[] SisMessArr = SixMessage.Split(' ');

                    int mingling_length = SisMessArr.Length;
                }
            }
}

 

Unity 与 .net core 服务器(C#) Socket通信 前言本来按着前面是想用nodejs来做游戏服务器的,但是后面查资料,看着看着,好像发现一个新东西.net core。似乎nodejs对帧同步这种要求服务器运算量较大的,不算很好(但是可以nodejs + c++),而且既然.net core是最新的技术,那就与时俱进的研究看看。(目前对服务器不太了解,对.net core也不了解,自己找的资料也不多,有错误请大神指点一二),本文还是从与unity的... 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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终于掌握了最基本的socket通信在.net框架下用c#语言

哈哈,努力了有10天吧。从开始学C#的语法,再学计算机网络的基本原理,然后去看别人c# socket 编程的例子。理解了,自己能写出了,完全是自己写出的。还是很有感觉的。

CGGUANG的博客 4826

.NET平台下C# socket通信(下)

这边一起来分析一下多线程的代码,大家也可以在上一篇文章附带的Demo进行尝试。 我们点击启动服务按钮,服务器: // 创建负责监听的套接字,注意其中的参数socketWatch newSocket(AddressFamily.InterNetwork,SocketType.Stream,ProtocolType.Tcp); // 获得文本框中的IP对象; ...

邵小黑的博客 497

C#/.NET Socket的使用

客户端 /// <summary> /// 发起socket请求 /// </summary> class Program { static void Main(string[] args) { try { Console.WriteLine("启动一个Socket客户端链接"); ...

一点一滴 1万+

C#.NET和C++结构体Socket通信与数据转换

<br />C#.NET和C++结构体Socket通信与数据转换<br />最近在用C#做一个项目的时候,Socket发送消息的时候遇到了服务端需要接收C++结构体的二进制数据流,这个时候就需要用C#仿照C++的结 构体做出一个结构来,然后将其转换成二进制流进行发送,之后将响应消息的二进制数据流转换成C#结构。<br />1、仿照C++结构体写出C#的结构来Code<br /> 1using System.Runtime.InteropServices;<br /> 2<br /> 3     [Ser

Zfrong繁荣的IT技术、IT项目、解决方案专栏Blog-上海 1787

Unity3D C# Socket通信详解之Protobuf.net使用详解

1 介绍 2 Protobuf-Net的使用 3 Protobuf的使用 3.1 简单使用 3.2 批处理

老王的博客 2659

.NET编程——利用C#实现TCP协议的异步通信Socket套接字(WinForm)

基于TCP协议通信的Socket实现服务器与客户端之间的数据传输

吾门的博客 7149
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Little_Code
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