16、TCP连接建立的内核实现详解

TCP连接建立的内核实现详解

1. 概述

TCP连接的建立是网络通信中的关键环节,内核在其中扮演着重要角色。本文将深入探讨TCP连接建立过程中内核的具体实现,包括监听流程、连接请求处理、队列管理等方面。

2. 监听流程

监听流程是TCP连接建立的起始阶段,涉及多个关键步骤和数据结构。
- 哈希函数与指针 tcp_sk_listen_hashfn() 哈希函数使用 sk → num 计算哈希值,同时涉及 sk → next sk → pprev 指针。
- tcp_listen_start() 结束 :从 tcp_listen_start() 返回时,可能设置了错误码,也可能成功将套接字置于监听状态。若成功进入监听状态,需将套接字的 max_ack_backlog 字段设置为 listen() 调用时传入的参数值。
- inet_listen() 结束 :完整的 listen() 流程如图1所示。

graph TD
    A[开始] --> B[tcp_listen_start()]
    B --> C{是否成功进入监听状态}
   
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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