### 关于 `AI_
PASSIVE` 的定义、用法及示例
#### 定义
`AI_
PASSIVE` 是用于设置地址信息标志的一个选项，它影响通过 `getaddrinfo` 函数获取的地址信息的行为。当此标志被设置时，返回的套接字地址可以被服务器用来绑定监听套接字。在这种情况下，传入的主机名参数 (`host`) 应该为 `NULL` 或为空字符串，这样会使得返回的套接字地址结构中的地址字段自动填充为通配符地址（即 IPv4 中的 `INADDR_ANY` 或 IPv6 中的 `::`），从而允许服务器接收来自任意网络接口的连接请求[^4]。
#### 用法
在调用 `getaddrinfo` 函数时，可以通过将 `AI_
PASSIVE` 添加到 `hints.ai_flags` 字段中来启用被动模式。这意味着生成的地址适用于服务器端程序，而不是客户端程序。以下是具体的使用方法：
1. 初始化 `struct addrinfo` 结构体变量。
2. 设置 `hints.ai_flags |= AI_
PASSIVE;` 来指定被动模式。
3. 将 `host` 参数设为 `NULL`，以便让函数自动生成适合绑定监听套接字的地址。
4. 调用 `getaddrinfo` 获取地址列表并从中选择一个地址进行绑定操作。
#### 示例代码
下面展示了一个简单的例子，说明如何利用 `AI_
PASSIVE` 创建一个 TCP 服务端程序，并将其绑定到所有可用的 IP 地址上。
```c
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include <unistd.h>
#include <arpa/inet.h>
#include <sys/socket.h>
#include <netdb.h>
int main(void){
int sockfd;
struct addrinfo hints, *res, *p;
memset(&hints, 0, sizeof(hints));
hints.ai_family = AF_UNSPEC; // Allow both IPv4 and IPv6
hints.ai_socktype = SOCK_STREAM; // Use stream sockets
hints.ai_flags = AI_
PASSIVE; // Set
passive mode for server usage
char port[]="8080"; // Define the service port number as a string.
if(getaddrinfo(NULL,port,&hints,&res)!=0){ // Get address info with host set to NULL.
perror("Error calling getaddrinfo");
exit(EXIT_FAILURE);
}
for(p=res;p!=NULL;p=p
->ai_next){
if((sockfd=socket(p
->ai_family,p
->ai_socktype,p
->ai_protocol))==
-1){
continue; // Try next one on failure.
}
if(bind(sockfd,p
->ai_addr,p
->ai_addrlen)==
-1){
close(sockfd); // Close current fd before retrying another option from list.
continue;
}
break; // Stop iterating once successful binding occurs.
}
freeaddrinfo(res);
if(!p){
fprintf(stderr,"Could not bind\n");
exit(EXIT_FAILURE);
}
listen(sockfd,SOMAXCONN);
printf("Server is listening...\n");
while(1){
accept(sockfd,NULL,NULL); // Accept connections indefinitely here...
}
return EXIT_SUCCESS;
}
```
以上代码片段展示了如何正确地应用 `AI_
PASSIVE` 标志来初始化一个能够处理多个客户机并发访问的服务端应用程序框架。
本文探讨Passive Aggressive (PA)算法在二元分类问题上的应用，作为在线学习的一部分，PA模型能随时间变化的数据分布进行调整。PA的损失函数基于Hinge Loss，模型仅在预测错误或靠近决策边界时更新。此外，文章提及PA与SVM的关系，并提供了相关阅读资源。
在预测准确时，恒为正，在预测错误时，恒为负。所以，
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