[python&php 网络编程]socket缓冲区大小设置

基于STM32的HC-SR04超声波模块测距(新手级) 本人是嵌入式新手,学习了STM32的部分内容,最近想找些项目做,然后顺便学习了一下HC-SR04超声波模块,学习过程中也参考了一些大佬的文章。本文记录了自己的学习方法和学习过程,同时也希望能和各位大佬交流讨论。 阅读详情

1.python

import socket

SEND_BUF_SIZE = 4096
RECV_BUF_SIZE = 4096

def modify_buff_size():
    sock = socket.socket( socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM )
    
    # Get the size of the socket's send buffer
    bufsize = sock.getsockopt(socket.SOL_SOCKET, socket.SO_SNDBUF)
    print "Buffer size [Before]:%d" %bufsize
    
    sock.setsockopt(socket.SOL_TCP, socket.TCP_NODELAY, 1)
    sock.setsockopt(
            socket.SOL_SOCKET,
            socket.SO_SNDBUF,
            SEND_BUF_SIZE)
    sock.setsockopt(
            socket.SOL_SOCKET,
            socket.SO_RCVBUF,
            RECV_BUF_SIZE)
    bufsize = sock.getsockopt(socket.SOL_SOCKET, socket.SO_SNDBUF)
    print "Buffer size [After]:%d" %bufsize

if __name__ == '__main__':
    modify_buff_size()

2.php

<?php

$send_buf_size = 4096;
$recv_buf_size = 4096;

function modify_buff_size($send_buf_size, $recv_buf_size){
    $socket = socket_create(AF_INET, SOCK_STREAM, SOL_TCP);

    # Get the size of the socket's send buffer
    $bufsize = socket_get_option($socket, SOL_SOCKET, SO_SNDBUF);
    printf("Buffer size [Before]:%d\n", $bufsize);

    $socket.socket_set_option($socket, SOL_SOCKET, TCP_NODELAY, 1);
    $socket.socket_set_option($socket, SOL_SOCKET, SO_SNDBUF, $send_buf_size);
    $socket.socket_set_option($socket, SOL_SOCKET, SO_RCVBUF, $recv_buf_size);
    $bufsize = socket_get_option($socket, SOL_SOCKET, SO_SNDBUF);
    printf("Buffer size [After]:%d\n", $bufsize);
}

modify_buff_size($send_buf_size, $recv_buf_size);


socket的缓冲区太小 则tcp窗口不能完全打开,影响性能,缓冲区太大,则浪费内存,因此缓冲区设置合适大小还是很有必要的

对于socket缓冲区大小的设置 python和php都有类似的方法直接操作~

转载请标注原文地址:http://blog.youkuaiyun.com/ddjohn/article/details/49993155

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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. 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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")

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ddjohn
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