关于windows xp sp2和windows 2003 sp1的最大连接数限制分析

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原创 最新推荐文章于 2026-07-05 15:52:59 发布 2.1k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
Windows7 SP1导致含有ADO的程序运行失败问题 前天，更换了一台新电脑，配置还行，就兴冲冲的用上了32位的Windows7 SP1，确实比XP，2003好看，呵呵，其他还没更深的感触。当天晚上一个客户让修改一个程序功能，之前一直是在XP SP3(Windows2003 SP2)+VB6+SQL2000的环境下编译（确实有点古老了，习惯了），于是很兴奋的把源码拷到了新机器上，很简单的修改了一下便编译替换，然后悲剧来了，反映说“运行程序后直接弹出一 阅读详情

这个限制也是在tcpip.sys中限制的,

windows xp sp2的版本代码如下,留意红色的代码:

INIT:0005F660                         ; __stdcall InitTCPConn()
INIT:0005F660                         _InitTCPConn@0  proc near               ; CODE XREF: IPProcessConfiguration():loc_61DA9p
INIT:0005F660 6A 00                                   push    0               ; Depth
INIT:0005F662 68 54 43 50 43                          push    43504354h       ; Tag
INIT:0005F667 6A 44                                   push    44h             ; Size
INIT:0005F669 6A 00                                   push    0               ; Flags
INIT:0005F66B 68 A0 12 02 00                          push    offset _TcpConnFree@4 ; Free
INIT:0005F670 68 4A AE 01 00                          push    offset _TcpConnAllocate@12 ; Allocate
INIT:0005F675 E8 AC 85 FC FF                          call    _PplCreatePool@24 ; PplCreatePool(x,x,x,x,x,x)
INIT:0005F67A 85 C0                                   test    eax, eax
INIT:0005F67C A3 44 45 05 00                          mov     _TcpConnPool, eax
INIT:0005F681 0F 84 67 37 00 00                       jz      nullsub_1
INIT:0005F687 56                                      push    esi
INIT:0005F688 8B 35 B0 F2 04 00                       mov     esi, ds:__imp__KeInitializeSpinLock@4 ; KeInitializeSpinLock(x)
INIT:0005F68E 68 9C 3F 05 00                          push    offset _ConnTableLock ; SpinLock
INIT:0005F693 FF D6                                   call    esi ; KeInitializeSpinLock(x) ; KeInitializeSpinLock(x)
INIT:0005F695 68 20 44 05 00                          push    offset _ActiveOpenLock ; SpinLock
INIT:0005F69A FF D6                                   call    esi ; KeInitializeSpinLock(x) ; KeInitializeSpinLock(x)
INIT:0005F69C C7 05 1C 01 05 00 0A 00+                mov     _ActiveOpenProgressThreshold, 0Ah <-----就是这里呀.10连接限制
INIT:0005F6A6 B8 20 40 05 00                          mov     eax, offset _ActiveOpenTable
INIT:0005F6AB 5E                                      pop     esi
INIT:0005F6AC
INIT:0005F6AC                         loc_5F6AC:                              ; CODE XREF: InitTCPConn()+59j
INIT:0005F6AC 89 40 04                                mov     [eax+4], eax
INIT:0005F6AF 89 00                                   mov     [eax], eax
INIT:0005F6B1 83 C0 08                                add     eax, 8
INIT:0005F6B4 3D 20 44 05 00                          cmp     eax, offset _ActiveOpenLock
INIT:0005F6B9 7C F1                                   jl      short loc_5F6AC
INIT:0005F6BB 57                                      push    edi
INIT:0005F6BC 68 2D C4 04 00                          push    offset _ActiveOpenLimitLogCallback@8 ; ActiveOpenLimitLogCallback(x,x)
INIT:0005F6C1 68 00 40 05 00                          push    offset _ActiveOpenLimitLogEvent
INIT:0005F6C6 E8 61 B5 FB FF                          call    _CTEInitEvent@8 ; CTEInitEvent(x,x)
INIT:0005F6CB A1 80 97 05 00                          mov     eax, _TCPTime
INIT:0005F6D0 05 00 F0 FF FF                          add     eax, 0FFFFF000h
INIT:0005F6D5 6A 14                                   push    14h
INIT:0005F6D7 A3 24 01 05 00                          mov     _ActiveOpenLimitLogTick, eax
INIT:0005F6DC 59                                      pop     ecx
INIT:0005F6DD 33 C0                                   xor     eax, eax
INIT:0005F6DF BF A0 3F 05 00                          mov     edi, offset _ConnectCancelArray
INIT:0005F6E4 F3 AB                                   rep stosd
INIT:0005F6E6 40                                      inc     eax
INIT:0005F6E7 5F                                      pop     edi
INIT:0005F6E8 C3                                      retn
INIT:0005F6E8                         _InitTCPConn@0  endp ; sp = -8

win2003 sp1同样有这样的限制.

IT:00095361                               ; __stdcall InitTCPConn()
INIT:00095361                               _InitTCPConn@0  proc near               ; CODE XREF: InitAddr():loc_974D7p
INIT:00095361 6A 00                                         push    0               ; Depth
INIT:00095363 68 54 43 50 43                                push    43504354h       ; Tag
INIT:00095368 6A 48                                         push    48h             ; Size
INIT:0009536A 6A 00                                         push    0               ; Flags
INIT:0009536C 68 67 E3 02 00                                push    offset _TcpConnFree@4 ; Free
INIT:00095371 68 B5 01 02 00                                push    offset _TcpConnAllocate@12 ; Allocate
INIT:00095376 E8 6A F2 F7 FF                                call    _PplCreatePool@24 ; PplCreatePool(x,x,x,x,x,x)
INIT:0009537B 85 C0                                         test    eax, eax
INIT:0009537D A3 64 CC 08 00                                mov     _TcpConnPool, eax
INIT:00095382 0F 84 3D 2F 00 00                             jz      locret_982C5
INIT:00095388 56                                            push    esi
INIT:00095389 8B 35 40 E2 05 00                             mov     esi, ds:__imp__KeInitializeSpinLock@4 ; KeInitializeSpinLock(x)
INIT:0009538F 68 90 C6 08 00                                push    offset _ConnTableLock ; SpinLock
INIT:00095394 FF D6                                         call    esi ; KeInitializeSpinLock(x) ; KeInitializeSpinLock(x)
INIT:00095396 68 40 CB 08 00                                push    offset _ActiveOpenLock ; SpinLock
INIT:0009539B FF D6                                         call    esi ; KeInitializeSpinLock(x) ; KeInitializeSpinLock(x)
INIT:0009539D C7 05 98 10 06 00 0A 00 00 00                 mov     _ActiveOpenProgressThreshold, 0Ah
INIT:000953A7 B8 40 C7 08 00                                mov     eax, offset _ActiveOpenTable
INIT:000953AC 5E                                            pop     esi
INIT:000953AD
INIT:000953AD                               loc_953AD:                              ; CODE XREF: InitTCPConn()+59j
INIT:000953AD 89 40 04                                      mov     [eax+4], eax
INIT:000953B0 89 00                                         mov     [eax], eax
INIT:000953B2 83 C0 08                                      add     eax, 8
INIT:000953B5 3D 40 CB 08 00                                cmp     eax, offset _ActiveOpenLock
INIT:000953BA 7C F1                                         jl      short loc_953AD
INIT:000953BC 57                                            push    edi
INIT:000953BD 68 5E 55 05 00                                push    offset _ActiveOpenLimitLogCallback@8 ; ActiveOpenLimitLogCallback(x,x)
INIT:000953C2 68 20 C7 08 00                                push    offset _ActiveOpenLimitLogEvent
INIT:000953C7 FF 15 20 E3 05 00                             call    ds:__imp__CTEInitEvent@8 ; CTEInitEvent(x,x)
INIT:000953CD A1 E0 C5 08 00                                mov     eax, _TCPTime
INIT:000953D2 05 00 F0 FF FF                                add     eax, 0FFFFF000h
INIT:000953D7 6A 14                                         push    14h
INIT:000953D9 A3 A0 10 06 00                                mov     _ActiveOpenLimitLogTick, eax
INIT:000953DE 59                                            pop     ecx
INIT:000953DF 33 C0                                         xor     eax, eax
INIT:000953E1 BF C0 C6 08 00                                mov     edi, offset _ConnectCancelArray
INIT:000953E6 F3 AB                                         rep stosd
INIT:000953E8 40                                            inc     eax
INIT:000953E9 5F                                            pop     edi
INIT:000953EA C3                                            retn
INIT:000953EA                               _InitTCPConn@0  endp

 

要绕过这个限制很容易，改一下tcpip.sys就可以了，如

把:

  mov     _ActiveOpenProgressThreshold, 0Ah

改成:

mov     _ActiveOpenProgressThreshold, 0x7FFFFFFFh

就可以了。改了之后记得修正tcpip.sys的checksum

标签
#windows #xp #c
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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")

解决windows2003 sp1“数据执行保护”惹的祸

 以前一直使用windows2003，没打sp1补丁。自从出了VS 2005，下载了一个打算安装，说windows2003需要更新到sp1，于是更新了sp1再装VS 2005。打了SP1后，发现金山词霸的“屏幕取词”不能用了，本来以为是sp1对某些hook或者是内存读写做了安全方面的限制，没怎么理会，不能用屏幕取词就算了。      最近有需要安装BCB6，装的是Update4大企业集成安装版（K

EndAll的专栏 3453

假人有限元模型

假人模型，车辆碰撞假人有限元模型，适合做乘员安全的研究者利用

解决 Windows XP 下 IIS 最大连接数为 10 的问题

为了方便调试网站程序，就在 Windows XP 系统下安装了 IIS，但是出现了一个问题：“403.9 误-禁止访问：连接的用户过多”，会有这样的问题出现，一般有两种可能：一、IIS 本身的最大连接数限制；二、网站程序本身问题，比如存在死循环，如果是这样，那只能花时间去慢慢检查程序代码了。　　现在，先来解决 IIS 最大连接数的问题，网络上讲的大部分都是使用微软出品的一款小软件：Metabase...

weixin_30692143的博客 228

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

去除XP SP2对raw socket的一些限制

 http://www.opencjk.org/~scz/windows/200701091750.txtA: scz@nsfocus.com 2007-01-09 17:50现在已经是众所周知，XP SP2对raw socket做了一些限制，最引人注目的有两条:1) 不能通过raw socket发送TCP报文。做此尝试时会得到10004号错误。2) 不能通过raw socket发送伪造源IP的U

1745

3t硬盘 xp_解决方案：如何在Windows XP SP3 32位系统下识别3T容​​量GPT格式的硬盘...

随着硬盘驱动器容量的增加，大于3TB的大型硬盘驱动器变得越来越普遍，但是XP仅支持2.0TB以内的硬盘驱动器，超过该容量则无法读取。在Windows操作系统环境中，如果要标识，访问和创建容量超过2.2TB的分区/硬盘驱动器，解决方案是将MBR放弃给GPT分区表。但麻烦的是，Windows7、Vista的特定版本仅支持GPT分区表，而Windows XP则不支持。操作系统版本和MBR分区表受到限制，...

weixin_35791324的博客 3342

如何解除Windows XP的IIS连接数限制

方法一： 开始 - 设置 - 控制面板 - 管理工具 - Internet 信息服务 - 默认网站 - 右键属性，把“网站”选项卡中“连接超时”下的复选框"保持HTTP连接"前的勾去掉。 参考：http://www.sun3.cn/344.htm 这个修改会导致VS使用IIS运行Web项目时提示“无法在web服务器上启动调试 与web服务器通信时出现身份验证错误”。 方法二...

MS_DOS_1991的博客 212
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