socket--shutdown()

倍福EL5101模块连接编码器 1、 EL5101模块简介:EL5101为单通道增量型编码器计数模块,一共有EL5101-0000、EL5101-0010、EL5101-0011、EL5101-0090(尚未供货)四种型号,其中EL5101-0000比较常用,本例使用EL5101-0000连接增量型编码器 2、 硬件外观和接线 在这里插入图片描述 3、 指示灯说明 4、和编码器连接的案例 ...... 阅读详情

调用 close()/closesocket() 函数意味着完全断开连接,即不能发送数据也不能接收数据,这种“生硬”的方式有时候会显得不太“优雅”。


图1:close()/closesocket() 断开连接


上图演示了两台正在进行双向通信的主机。主机A发送完数据后,单方面调用 close()/closesocket() 断开连接,之后主机A、B都不能再接受对方传输的数据。实际上,是完全无法调用与数据收发有关的函数。

一般情况下这不会有问题,但有些特殊时刻,需要只断开一条数据传输通道,而保留另一条。

使用 shutdown() 函数可以达到这个目的,它的原型为:


 
  1. int shutdown(int sock, int howto); //Linux
  2. int shutdown(SOCKET s, int howto); //Windows

sock 为需要断开的套接字,howto 为断开方式。

howto 在 Linux 下有以下取值:

  • SHUT_RD:断开输入流。套接字无法接收数据(即使输入缓冲区收到数据也被抹去),无法调用输入相关函数。
  • SHUT_WR:断开输出流。套接字无法发送数据,但如果输出缓冲区中还有未传输的数据,则将传递到目标主机。
  • SHUT_RDWR:同时断开 I/O 流。相当于分两次调用 shutdown(),其中一次以 SHUT_RD 为参数,另一次以 SHUT_WR 为参数。


howto 在 Windows 下有以下取值:

  • SD_RECEIVE:关闭接收操作,也就是断开输入流。
  • SD_SEND:关闭发送操作,也就是断开输出流。
  • SD_BOTH:同时关闭接收和发送操作。


至于什么时候需要调用 shutdown() 函数,下节我们会以文件传输为例进行讲解。

close()/closesocket()和shutdown()的区别

确切地说,close() / closesocket() 用来关闭套接字,将套接字描述符(或句柄)从内存清除,之后再也不能使用该套接字,与C语言中的 fclose() 类似。应用程序关闭套接字后,与该套接字相关的连接和缓存也失去了意义,TCP协议会自动触发关闭连接的操作。

shutdown() 用来关闭连接,而不是套接字,不管调用多少次 shutdown(),套接字依然存在,直到调用 close() / closesocket() 将套接字从内存清除。

调用 close()/closesocket() 关闭套接字时,或调用 shutdown() 关闭输出流时,都会向对方发送 FIN 包。FIN 包表示数据传输完毕,计算机收到 FIN 包就知道不会再有数据传送过来了。

默认情况下,close()/closesocket() 会立即向网络中发送FIN包,不管输出缓冲区中是否还有数据,而shutdown() 会等输出缓冲区中的数据传输完毕再发送FIN包。也就意味着,调用 close()/closesocket() 将丢失输出缓冲区中的数据,而调用 shutdown() 不会。

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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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