8、Go语言网络编程实战指南

Go语言网络编程实战指南

1. 网络编程基础

在网络编程中,TCP和UDP是两种常用的传输协议。使用Go语言,我们可以方便地编写基于这两种协议的客户端和服务器程序。以下是我们将学习的主要内容:
- 编写TCP和UDP的网络客户端
- 编写TCP和UDP的网络服务器
- 使用goroutines处理并发请求
- 对网络服务器进行负载测试

2. TCP网络编程
2.1 TCP客户端

我们以连接到 google.com 的HTTP服务器并打印响应为例,展示如何编写TCP客户端。代码位于特定目录,运行方式如下:

go run main.go

运行代码后,程序会尝试连接到 google.com 服务器,并将返回的网页打印到控制台。以下是核心代码:

package main

import (
    "bufio"
    "fmt"
    "net"
)

const (
    host = "google.com"
    port = "80"
)

func main() {
    t := net.JoinHostPort(host, port)
    conn, err := net.Dial("tcp", t)
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    req := "GET / \r\nHost: 
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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