【嵌入式网络编程终极指南】:基于LwIP的C语言TCP/IP协议栈实现全路径教程

深入理解lwip:协议栈文档与实战指南 lwIP(lightweight IP)是一个开源的TCP/IP协议栈实现,专门设计用于资源受限的嵌入式系统中。由于其小巧的代码尺寸和灵活的配置选项,lwIP能够有效减少对硬件资源的需求,同时提供完整的网络协议支持,包括但不限于IP、TCP和UDP。本章节将对lwIP进行基础性介绍,包括它的起源、设计原则以及适用场景。lwIP由Adam Dunkels开发,最初是作为瑞典皇家理工学院的一个研究项目。该项目的目标是开发一个可在微控制器上运行的高效网络协议栈。 阅读详情

第一章:嵌入式网络编程与LwIP协议栈概述

在资源受限的嵌入式系统中实现稳定高效的网络通信,是物联网设备开发的核心需求之一。轻量级TCP/IP协议栈LwIP(Lightweight IP)为此类场景提供了理想的解决方案。它专为嵌入式环境设计,在保证基本网络功能的同时,显著降低了内存占用和处理器开销。

LwIP的设计目标与特性

  • 支持完整的TCP、UDP、IP、ICMP等核心协议
  • 可配置性强,允许根据硬件资源裁剪功能模块
  • 提供三种API接口:RAW API、Socket API和Netconn API,适应不同开发需求
  • 支持多网卡、ARP、DHCP、DNS等常用网络服务

典型应用场景对比

应用场景内存需求LwIP优势
智能家居传感器<16KB RAM低功耗、小体积协议栈
工业网关<64KB RAM支持多连接与高可靠性传输
可穿戴设备<8KB RAM可裁剪至最小网络功能集

初始化LwIP协议栈示例


#include "lwip/init.h"
#include "lwip/netif.h"
#include "lwip/sys.h"

// 初始化LwIP核心组件
void network_init(void) {
    lwip_init(); // 启动协议栈

    struct netif g_netif;
    ip4_addr_t ip, netmask, gw;

    // 配置静态IP地址
    IP4_ADDR(&ip, 192, 168, 1, 100);
    IP4_ADDR(&netmask, 255, 255, 255, 0);
    IP4_ADDR(&gw, 192, 168, 1, 1);

    // 绑定网络接口
    netif_add(&g_netif, &ip, &netmask, &gw, NULL, 
              ethernet_if_init, ethernet_input);
    netif_set_default(&g_netif);
    netif_set_up(&g_netif);
}
上述代码展示了LwIP协议栈的基本初始化流程,包括协议栈启动、IP参数设置及网络接口注册。执行后系统即可参与IP网络通信。

第二章:LwIP协议栈架构与核心组件解析

2.1 TCP/IP协议栈分层模型与LwIP实现原理

TCP/IP协议栈采用四层模型,分别为链路层、网络层、传输层和应用层。每一层职责明确,通过封装与解封装实现数据的端到端传输。
LwIP架构设计特点
轻量级IP(LwIP)专为嵌入式系统设计,在保证协议完整性的同时显著降低资源消耗。其核心通过宏配置实现模块裁剪,适应不同硬件平台。
内存与缓冲管理
LwIP使用pbuf结构管理数据包,支持链式组合,提升零拷贝能力:

struct pbuf {
  struct pbuf *next;     /* 多段数据链接 */
  void *payload;         /* 数据载荷指针 */
  u16_t tot_len, len;    /* 总长与当前段长度 */
  pbuf_type type;        /* 存储类型:RAM/PBUF_ROM等 */
};
该结构允许高效拼接协议头,减少内存复制开销。
协议层功能
链路层帧封装、MAC寻址
网络层IP路由、ICMP处理
传输层TCP可靠传输、UDP无连接通信
应用层Socket/API接口支持

2.2 内存管理机制:pbuf与内存池设计

在嵌入式网络协议栈中,内存资源极为有限,高效的内存管理是性能保障的核心。LwIP通过`pbuf`(packet buffer)结构实现数据包的灵活封装与零拷贝传输。
pbuf结构设计
`pbuf`采用链表形式组织数据块,支持PBUF_RAM和PBUF_ROM两种类型,减少内存复制:

struct pbuf {
  struct pbuf *next;     /* 下一个pbuf指针 */
  void *payload;         /* 数据载荷指针 */
  u16_t tot_len;         /* 总长度(包含后续pbuf) */
  u16_t len;             /* 当前pbuf数据长度 */
  pbuf_type type;        /* 类型:PBUF_RAM/PBUF_ROM等 */
};
该结构允许将大数据分片存储,提升内存利用率。
内存池优化分配
使用内存池预分配固定大小的pbuf,避免碎片化:
  • MEMP_POOL定义多种pbuf尺寸池
  • 运行时从对应池中快速获取/释放
  • 显著降低malloc/free开销

2.3 网络接口抽象层(netif)与设备驱动集成

网络接口抽象层(netif)是操作系统中连接上层协议栈与底层网络设备驱动的关键桥梁。它通过统一接口屏蔽硬件差异,使驱动开发更加模块化。
核心结构与职责
每个 netif 实例封装了 MAC 地址、MTU、发送函数等关键属性,并提供 netif_receive() 和 netif_transmit() 回调与驱动交互。

struct netif {
    uint8_t mac[6];
    int mtu;
    int (*transmit)(struct sk_buff *skb);
    void (*receive)(struct sk_buff *skb);
};
上述结构体定义了网络接口的基本能力。transmit 由上层调用触发数据发送,receive 则由中断上下文调用,将接收到的数据包提交至协议栈。
驱动注册流程
设备驱动初始化时需填充 netif 结构并注册到内核:
  • 分配 netif 实例
  • 设置硬件参数(如 MAC)
  • 绑定 transmit 和 receive 回调
  • 调用 register_netif() 激活接口

2.4 协议控制块(PCB)与连接状态管理

协议控制块(Protocol Control Block, PCB)是TCP/IP协议栈中用于维护连接状态的核心数据结构。每个TCP连接都对应一个唯一的PCB,其中保存了源/目的IP地址、端口号、序列号、窗口大小、重传定时器及当前连接状态等关键信息。
PCB结构示例
struct tcp_pcb {
    struct tcp_pcb *next;
    uint8_t state;
    ip_addr_t local_ip, remote_ip;
    uint16_t local_port, remote_port;
    uint32_t snd_nxt, rcv_nxt;
    uint16_t window;
    struct netbuf *unsent;
};
上述代码展示了典型TCP PCB的结构。其中snd_nxt表示下一个待发送的序列号,rcv_nxt为期望接收的下一个序列号,window用于流量控制,unsent指向尚未确认的报文缓冲队列。
连接状态转换
  • LISTEN:等待客户端SYN请求
  • ESTABLISHED:连接已建立,可双向通信
  • CLOSE_WAIT:被动关闭方等待应用调用close
  • TIME_WAIT:主动关闭方确保ACK被对方接收
状态迁移由接收到的TCP标志位(SYN、ACK、FIN)驱动,通过有限状态机精确控制连接生命周期。

2.5 事件驱动机制与回调函数编程模型

在现代异步编程中,事件驱动机制通过监听特定事件的发生来触发相应逻辑处理,极大提升了系统的响应效率和资源利用率。
回调函数的基本结构
回调函数是事件触发后执行的函数指针或闭包,常用于非阻塞操作完成后的后续处理。

function fetchData(callback) {
    setTimeout(() => {
        const data = { id: 1, name: 'Alice' };
        callback(null, data);
    }, 1000);
}

fetchData((err, result) => {
    if (err) console.error(err);
    else console.log('Received:', result);
});
上述代码模拟异步数据获取,setTimeout 模拟网络延迟,1秒后调用回调函数返回数据。参数 callback 是一个函数,接收错误对象和结果数据,实现控制反转。
事件注册与触发模式
  • 使用观察者模式绑定事件监听器
  • 事件发射器(EventEmitter)管理多个事件类型
  • 支持一次性监听、移除监听等高级控制

第三章:LwIP移植与平台适配实战

3.1 在裸机环境下的LwIP移植步骤详解

在嵌入式裸机环境中移植LwIP协议栈,需从底层硬件驱动到协议栈配置逐步搭建。
初始化硬件网络接口
确保以太网控制器(如STM32的ETH外设或W5500芯片)完成寄存器配置,支持数据收发。编写phy_linkoutput函数将数据帧送入MAC层。
配置LwIP编译选项
通过lwipopts.h启用必要功能:

#define NO_SYS                  1
#define LWIP_NETIF_STATUS_CALLBACK 1
#define ETHARP_SUPPORT_STATIC_ENTRIES 1
上述配置关闭操作系统模拟层,启用网络接口状态回调和静态ARP表项,适用于资源受限的裸机系统。
实现时间与中断处理
裸机环境下需在主循环中定期调用sys_check_timeouts(),并由定时器中断触发TCP超时检查,保障协议栈正常运行。

3.2 操作系统抽象层(sys_arch)接口实现

操作系统抽象层(sys_arch)是LwIP协议栈与底层操作系统之间的桥梁,它屏蔽了不同RTOS的差异,提供统一的线程、信号量、互斥量和时间管理接口。
核心接口函数
主要包含 sys_sem_new、sys_mutex_new、sys_mbox_new 和 sys_arch_protect 等函数,用于资源同步与临界区保护。

err_t sys_sem_new(sys_sem_t *sem, u8_t count) {
    if (xSemaphoreCreateCounting(1, count)) {
        return ERR_OK;
    }
    return ERR_MEM;
}
该函数创建一个计数信号量,参数 count 指定初始值,返回 ERR_OK 表示成功,常用于任务间通信。
时间管理
通过 sys_jiffies() 或 xTaskGetTickCount() 获取系统节拍,为TCP超时、重传等机制提供时间基准。

3.3 以STM32为例的硬件平台适配实践

在嵌入式系统开发中,STM32系列微控制器因其高性能与丰富外设被广泛采用。为实现跨平台兼容性,需对底层驱动进行抽象封装。
外设初始化配置
以STM32F407为例,GPIO和时钟初始化是系统运行的前提。通过标准外设库或HAL库进行统一接口封装:

__HAL_RCC_GPIOA_CLK_ENABLE(); // 使能GPIOA时钟
GPIO_InitTypeDef gpio = {0};
gpio.Pin = GPIO_PIN_5;
gpio.Mode = GPIO_MODE_OUTPUT_PP;   // 推挽输出
gpio.Pull = GPIO_NOPULL;
gpio.Speed = GPIO_SPEED_FREQ_LOW;
HAL_GPIO_Init(GPIOA, &gpio);
上述代码启用PA5引脚作为LED控制端口。参数GPIO_MODE_OUTPUT_PP确保输出稳定电平,避免总线冲突。
硬件抽象层设计
  • 定义统一设备接口,如platform_init()、gpio_write()
  • 将芯片特有寄存器操作封装在底层模块中
  • 通过条件编译支持多型号STM32适配
该结构提升了固件可移植性,便于向STM32H7等高性能型号迁移。

第四章:基于LwIP的TCP/UDP应用开发

4.1 RAW API编程模型与无操作系统应用构建

在资源受限的嵌入式系统中,RAW API编程模型提供了一种无需操作系统的轻量级网络协议栈控制方式。开发者直接调用LWIP提供的tcp_new、tcp_bind等接口,手动管理连接生命周期。
核心API调用流程
  • tcp_new():创建TCP控制块
  • tcp_bind():绑定本地IP与端口
  • tcp_listen():进入监听状态
  • tcp_accept():注册连接回调

struct tcp_pcb *pcb = tcp_new();
tcp_bind(pcb, IP_ADDR_ANY, 80);
pcb = tcp_listen(pcb);
tcp_accept(pcb, http_accept_cb);
上述代码创建HTTP服务监听。参数http_accept_cb为新连接触发的回调函数,所有事件驱动均依赖开发者显式处理。
无OS环境下的事件调度
通过主循环轮询tcp_tmr()和数据输入,实现协议栈定时任务与报文处理,适用于静态内存分配场景。

4.2 使用LwIP实现TCP服务器与客户端通信

在嵌入式网络应用中,LwIP(Lightweight IP)为资源受限设备提供了完整的TCP/IP协议栈支持。通过其API,可构建高效的TCP服务器与客户端通信模型。
初始化LwIP栈与网络接口
系统启动后需初始化LwIP核心组件及网络接口:

// 初始化TCP/IP堆栈
lwip_init();
// 配置本地IP、网关、子网掩码
ip_addr_t ip, netmask, gw;
IP4_ADDR(&ip, 192, 168, 1, 10);
IP4_ADDR(&netmask, 255, 255, 255, 0);
netif_add(&netif, &ip, &netmask, &gw, NULL, ethernetif_init, tcpip_input);
该步骤完成协议栈初始化和物理网络接口绑定,为后续通信奠定基础。
建立TCP连接流程
服务器调用tcp_bind()绑定端口,通过tcp_listen()进入监听状态;客户端使用tcp_connect()发起连接请求。双方通过回调函数处理数据收发与连接释放,确保事件驱动机制高效运行。

4.3 UDP协议开发与实时数据传输优化

在实时数据传输场景中,UDP协议因低延迟特性被广泛采用。相较于TCP,UDP省去了连接建立和重传机制,适合音视频流、在线游戏等对时效性敏感的应用。
UDP基础通信实现
package main

import (
    "net"
    "fmt"
)

func main() {
    conn, _ := net.ListenUDP("udp", &net.UDPAddr{Port: 8080})
    defer conn.Close()
    buffer := make([]byte, 1024)
    for {
        n, clientAddr, _ := conn.ReadFromUDP(buffer)
        fmt.Printf("收到来自 %s 的数据: %s\n", clientAddr, string(buffer[:n]))
        conn.WriteToUDP([]byte("ACK"), clientAddr)
    }
}
该服务端代码监听UDP 8080端口,接收客户端数据并返回确认响应。由于UDP无连接,ReadFromUDP可获取发送方地址用于回传。
传输优化策略
  • 启用数据包批量处理以降低系统调用开销
  • 使用环形缓冲区减少内存分配频率
  • 结合时间戳与序列号实现应用层丢包检测

4.4 DHCP、DNS等常用协议的启用与配置

在现代网络环境中,DHCP与DNS是实现自动化地址分配和域名解析的核心协议。正确启用并配置这些服务,可显著提升网络管理效率。
DHCP服务配置示例
subnet 192.168.1.0 netmask 255.255.255.0 {
  range 192.168.1.100 192.168.1.200;
  option routers 192.168.1.1;
  option domain-name-servers 192.168.1.10;
  default-lease-time 600;
  max-lease-time 7200;
}
该配置定义了子网范围,分配IP池(100-200),指定默认网关(routers)和DNS服务器地址。lease时间控制客户端租约周期,避免频繁重连。
DNS解析流程示意
  • 客户端发起域名查询
  • 本地DNS缓存检查
  • 递归查询至根域名服务器
  • 经由顶级域(TLD)服务器定位权威DNS
  • 返回IP地址并缓存结果
合理配置DNS转发器可加速跨网络解析,提升访问效率。

第五章:性能优化与嵌入式网络系统调优策略

资源受限环境下的内存管理优化
在嵌入式系统中,内存资源极为宝贵。采用静态内存分配替代动态分配可显著降低碎片风险。例如,在FreeRTOS中优先使用 xTaskCreateStatic() 创建任务:

StaticTask_t xTaskBuffer;
StackType_t  xStack[ configMINIMAL_STACK_SIZE ];
xTaskCreateStatic( vTaskCode, "Task", configMINIMAL_STACK_SIZE,
                   NULL, tskIDLE_PRIORITY, xStack, &xTaskBuffer );
网络协议栈的轻量化配置
LwIP等嵌入式TCP/IP协议栈支持编译时裁剪。通过调整 lwipopts.h 可关闭非必要功能:
  • 禁用DNS客户端以节省RAM
  • 减小PBUF池大小适配MTU
  • 关闭TCP窗口缩放以降低计算开销
CPU负载与中断响应优化
高频率外设中断可能导致上下文切换过载。使用环形缓冲区解耦数据采集与处理:
策略效果
DMA + 缓冲队列减少中断次数70%
延迟处理(Bottom Half)缩短ISR执行时间至5μs内
功耗感知的通信调度
在电池供电设备中,启用低功耗模式前需确保所有网络传输完成。利用状态机协调模块启停:
[IDLE] → (Data Ready) → [TX_ACTIVE] → (TX Complete) → [SLEEP] ↑ ↓ └──────(Wake IRQ)───────────────────────┘
lwip资料合集-嵌入式网络的那些事:LwIP协议深度剖析与实战演练-可复制 压缩包文件: 1.嵌入式网络的那些事:LwIP协议深度剖析与实战演练 一书对应的两个版本的电子书,一个是可以复制的清晰版(推荐),网上下载不到,一个是扫描版电子书,网上普遍是这个。 2.LwIP协议栈的设计与实现_中文译稿 3.LwIP协议栈源码详解 立即下载

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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")

Lwip从入门到放弃之(一)---基础网络知识扫盲

Lwip从入门到放弃之—基础网络知识扫盲(一) 由于工作中用到了有关Lwip的有关知识,本人作为一个网络通信协议的门外汉,打算系统的学习一下以太网通讯的有关知识。而Lwip作为一款开源的轻量级TCP/IP协议栈,在嵌入式设备领域有着广泛的应用。 1.什么是Lwip? Lwip作为一款主要应用于嵌入式领域的开源TCP/IP协议栈,除了实现基本的TCP/IP功能之外,还能支持DNS、SNMP、DHCP、IGMP等高级应用。初此之外,在嵌入式设备RAM和ROM资源有限的情况下,Lwip有自己的一套独特的内存管理机

rgxiwei的博客 8212

C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序,可边预览边保存视频,音频和图片

基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择(默认选中第一个)2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频,avi可以录制的分辨率和帧数进行选择,wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照,也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能(酌情使用)这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少,这次做完也不敢藏私共享出来,还望大家指正

LWIP初体验

从本文开始来学习一下lwip这款协议栈,主要参考资料为朱升林的《嵌入式网络那些事儿》  LwIP是TCP/IP协议中一种独立、简单的实现,其设计目的在于:在保证嵌入式产品拥有完整TCP/IP功能的同时,又能保证协议栈对处理器资源的有嫌消耗,其运行一般仅需要几十kB的RAM和40kb的ROM。LwIP有很多版本,我们使用的是1.4.1版本。源代码结构源代码src包括下面几个文件夹:api:包含了se...

进步源于记录,优秀来自分享 6154

Lwip协议详解(基于Lwip 2.1.0)-IP协议

3、IP协议 3.1 IP地址分类 3.2 数据报 3.3 IP输出 3.3 IP输入 4、ICMP协议 4.1 原理 4.2 Lwip的实现源码 5、UDP协议 5.1 UDP的原理 5.2 Lwip的实现源码 6、TCP协议 6.1 TCP协议简介 6.2 TCP报文 6.3 TCP连接 6.4 TCP控制块 6.5 TCP编程函数 6.6 TCP输出处理 6.7 TCP输入处理 ...

moge19的专栏 6293

《LWIP应用开发实战指南》读书笔记

内存管理: LWIP的两种内存管理策略:内存池、内存堆; 内存堆可由内存池实现; 内存池可由内存堆实现; 内存池和内存堆可独立实现; 此外,支持C标准库的malloc和free; pbuf: pbuf结构体是描述协议栈中数据包的数据结构; 4种类型: PBUF_RAM:内存堆分配; PBUF_POOL:内存池分配; PBUF_ROM:不包含数据区域,数据存储在ROM中; PBUF_REF:不包含数据区域,数据存储在RAM中; MEMP_PBUF为专门存放pbuf数据结构的内存池,主要适用于PBUF_ROM和

LIAOYUANGANG的博客 1025

LWIP 学习博客

http://blog.sina.com.cn/uestczslcsu  老衲五木的博客  socket/RAW API   http://blog.sina.com.cn/s/blog_62a85b950102vrr4.html      关于TCP保活功能及其应用 NETCONN API http://blog.sina.com.cn/s/blog_62a85b950101

xingyuan1hao的专栏 2356
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