26、TCP 网络编程中的潜在问题及解决方案

TCP 网络编程中的潜在问题及解决方案

1. TCP 流控制与死锁避免

在设计应用层协议和编写网络代码时,我们需要格外小心,防止出现死锁状态。死锁指的是连接双方都在等待对方采取行动,最坏的情况是双方陷入无限期等待。

比如,在连接建立后,客户端和服务器都立即调用 recv() 函数,那么双方都会永远等待永远不会到来的数据,这就是一个简单的死锁例子。而当双方同时尝试发送数据时,也可能出现不太明显的死锁情况。

要理解这种情况,我们首先要了解 TCP 连接的工作细节。当通过 TCP 连接发送数据时,数据会被分割成多个段。最初会立即发送几个段,而后续的段要等到连接的对端确认收到前面的段后才会发送。这是 TCP 流控制机制的一部分,它可以防止发送方发送数据的速度超过接收方的处理能力。

下面是一个简单的 TCP 流控制示例:

Client -> Server: TCP Segment 1
Client -> Server: TCP Segment 2
Client -> Server: TCP Segment 3
Client: Wait for ACK
Server -> Client: ACK Message
Client: Resume sending remaining DATA

如果 TCP 连接的双方同时尝试发送大量数据,双方都会先发送最初的几个 TCP 段,然后等待对端确认收到数据后再继续发送。但如果双方都不读取数据,就不会发送确认信息,从而导致死锁,双方会永远等待下去。

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与应用,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、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过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与实践者。; 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与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与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、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,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。
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