ET框架学习——消息系统之四

本文深入探讨了ET框架中AChannel及其派生类KChannel的设计与实现。AChannel主要定义了事件回调和相关方法,而KChannel针对Kcp网络协议,包括Kcp连接的创建、消息打包与发送。TChannel则封装Socket,确保回调在主线程处理,通过SocketAsyncEventArgs进行数据收发。WChannel涉及WebSocket通信,遵循类似的逻辑。

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    这篇讲一下AChannel基类和其相关的派生类。AChannel类看名字应该是频道的意思,看代码是和消息内容相关的类。

  • AChannel

       关于AChannel在我之前的文章里面有讲到过,大家可以看这里。 内容不是很多,主要是定义了两个事件,用于放置回调方法。还有和这两个事件相关的调用方法。以及一些其他。

  • KChannel

       框架中有3个Channel,分别对应TcpKcpWebScoket三种网络协议。这里的KChannel对应的及时Kcp。这里面还有一个结构体,很简单,可以看看:看名称该是用于存放待发送的消息。

public struct WaitSendBuffer
{
    public byte[] Bytes;
    public int Length;
    public WaitSendBuffer(byte[] bytes, int length)
    {
        this.Bytes = bytes;
        this.Length = length;
    }
}

构造参数有两个,有注释,看起来这个类是客户端与服务端都可以使用的,不过这只是猜测。在创建Channel的时候,都会默认创建一个对应的

### 关于深度学习 ET 模型的介绍 ET 模型通常指的是 **Exponential Time (ET)** 类型的模型或者某些特定领域中的扩展时间序列预测模型。然而,在当前语境下,如果提到的是与深度学习相关的 ET 模型,则可能涉及以下几种情况: #### 1. 时间序列建模中的 ET 模型 在时间序列分析中,ET 模型可以指代一种结合指数平滑方法(Exponential Smoothing)和深度学习框架的时间序列预测工具。这类模型通过引入注意力机制或 Transformer 架构来提升长期依赖关系的学习效果[^1]。 例如,Transformer 的变体——Temporal Fusion Transformers (TFT),是一种专门用于时间序列预测的强大模型。它融合了 LSTM 和 Transformer 的优势,能够在多变量输入的情况下提供高精度的预测结果。以下是 TFT 的核心特点: - 利用门控机制控制短期记忆和长期记忆的信息流动。 - 结合自注意力机制捕获全局模式。 - 支持多种外生变量作为额外输入。 ```python import pytorch_forecasting from pytorch_forecasting.models import TemporalFusionTransformer # 数据准备 data = ... # 加载时间序列数据集 training, validation = data.split([0.7, 0.3]) # 定义模型配置 tft = TemporalFusionTransformer.from_dataset( training, learning_rate=0.01, hidden_size=16, attention_head_size=4, dropout=0.1 ) # 训练过程 trainer = pytorch_lightning.Trainer(max_epochs=10) trainer.fit(tft, train_dataloader=train_loader, val_dataloaders=val_loader) ``` 上述代码展示了如何使用 PyTorch Forecasting 库快速构建一个 TFT 模型,并完成基本训练流程[^2]。 --- #### 2. 增强表征学习的混合架构 另一种可能性是 ET 模型代表了一种增强表征学习的技术栈。在这种情况下,可以参考混合架构的设计理念,比如 NODE(Neural Ordinary Differential Equations)或 DeepGBM 提到的方法。这些模型尝试将传统机器学习算法(如决策树)与现代深度学习技术相结合,从而实现更优的效果。 具体来说,DeepGBM 是一种集成 XGBoost 和神经网络的解决方案,适用于结构化表格数据的任务。其主要思路如下: - 首先利用 Gradient Boosted Decision Trees (GBDT) 对原始特征进行预处理; - 接着将 GBDT 输出的概率分布映射至连续空间; - 最终送入一个多层感知机 (MLP) 进一步提取高层次抽象特征。 这种方法不仅继承了决策树良好的解释性特性,同时也保留了神经网络强大的表达能力[^3]。 --- #### 3. 调整超参数以优化性能 无论采用哪种具体的 ET 模型形式,合理的超参数设置始终至关重要。对于大多数深度学习项目而言,初始学习率的选择往往是决定收敛速度的关键因素之一。尽管存在通用指导原则,但最佳值仍需依据实际场景灵活调整。 此外,当涉及到从全连接层向卷积操作迁移时,是否沿用已有权重取决于目标应用场景的具体需求。部分研究表明直接复用旧参数可能会带来一定收益;但也有人主张重新初始化并逐步微调新加入的部分,以便适应新的计算逻辑[^4]。 --- ### 总结 综上所述,“ET 模型”可以根据上下文指向不同方向的研究主题。如果是专注于时间维度上的动态变化规律挖掘,则推荐探索基于 Transformer 的先进方案;而对于那些希望兼顾效率与精确度之间平衡点的朋友来说,不妨考虑采纳类似 DeepGBM 的复合策略。
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