11、网络编程中的虚拟接口与协议处理

网络编程中的虚拟接口与协议处理

一、网络设备统计获取

在网络编程中,获取网络设备的统计信息是一项重要的操作。有一个简单的函数 my_get_stats 用于获取网络设备的统计信息,其代码如下:

static struct net_device_stats *my_get_stats(struct net_device *dev) { 
   return &dev->stats; 
}

对于新的统计信息累积方案 ndo_get_stats64 ,可以使用方案 1 或 2,但在返回结果时,该结构必须通过调用指针进行复制。同时,在网络接口操作表 struct net_device_ops 中, ndo_get_stats ndo_get_stats64 这两个函数指针字段常常为 NULL。因此,在向驱动程序请求统计信息时,在解引用指针(调用方法函数)之前,一定要检查其是否为 NULL,否则可能导致系统崩溃。

二、虚拟网络接口

在之前的示例中创建的网络接口,并未真正实现与物理传输介质的收发操作。要实现这一功能,需要有 PCI 总线上的实际通信设备,并考虑与之相关的操作。但这并不总是可行的,而且会使讨论陷入大量特定设备的细节中。不过,我们可以创建一个接口,它能够拦截系统中另一个实际存在的接口的网络输入输出流量,并对这些流量进行处理。

以下是 virt.c 文件的代码示例:

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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