16、Linux网络编程:技术与优化全解析

Linux网络编程:技术与优化全解析

1. 手动构建UDP数据包

在网络编程中,有时需要手动构建UDP数据包,包含IP头部。以下是一个示例代码:

6 memset(&ip, 0, sizeof(ip)); 
7 ip.version = 4; 
8 ip.ihl = 5; 
9 ip.tos = 0; 
10 ip.tot_len = htons(sizeof(struct iphdr) + datalen); 
11 ip.id = htons(54321); 
12 ip.frag_off = 0; 
13 ip.ttl = 255; 
14 ip.protocol = IPPROTO_UDP; 
15 ip.saddr = inet_addr("192.168.0.1"); 
16 ip.daddr = inet_addr("192.168.0.2"); 
17 ip.check = 0; // Kernel calculates checksum 
18  
19 if (sendto(sockfd, &ip, ip.tot_len, 0, (struct sockaddr *)&destination, sizeof(destination)) < 0) { 
20    perror("Send failed"); 
21 }

在这段代码中, inet_addr() 函数将人类可读的IP地址转换为二进制形式。内核会计算校验和,因此将 ip.check 设置为0。

2. 原始套接字的用例 <

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值