Erlang--TCP学习(四)并行web server篇


-module(tcp_parallel_server).

-compile(export_all).

-define(TCP_OPT, [binary, {packet, 4}, {reuseaddr, true}, {active, true}]).

start_server() ->
{ok, ListenSocket} = gen_tcp:listen(8888, ?TCP_OPT),
spawn(fun() -> parallel_connect(ListenSocket) end).

parallel_connect(ListenSocket) ->
case gen_tcp:accept(ListenSocket) of
{ok, Socket} ->
spawn(fun() -> parallel_connect(ListenSocket) end),
loop_receive(Socket);
{error, Reason} ->
io:format("server accept socket error:~p~n",[Reason])
end.

loop_receive(Socket) ->
receive
{tcp, Socket, Bin} ->
io:format("server receive bin data:~p~n",[Bin]),
UnpackData = binary_to_term(Bin),
io:format("server receive data:~p~n",[UnpackData]),
Reply = {reply, UnpackData},
gen_tcp:send(Socket, term_to_binary(Reply)),
loop_receive(Socket);
{tcp_closed, Socket} ->
io:format("server socket closed: ~p~n",[Socket])
after 3000 ->
io:format("server time out, close socket~n"),
gen_tcp:close(Socket)
end.


代码运行:
[img]http://dl2.iteye.com/upload/attachment/0110/1559/010a2078-b606-3fb5-9bba-b62416aff824.png[/img]

[img]http://dl2.iteye.com/upload/attachment/0110/1561/8f7025b4-7c90-3b19-930b-8c025e73c9ed.png[/img]
【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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