看了一晚上书,对多线程编程差不多有个轮廓,试着写了一个多线程的例子。但是还是没有弄清楚线程是如何结束的。尝试了.Absort()方法,是提前终止了该线程,是错误的。
Client端的代码和第一节一样(参考),变更的地方是Server端代码,既然多线程,应当在Accept()之后,就用委托创建一个新线程,并且.Start()这个线程,然后继续侦听下一个请求。
ClientThread类
确实实现了多线程的并发,但是线程的来龙去脉还未搞清,并且代码不健壮,下一次完善代码的异常处理机制。
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码龄17年
看了一晚上书,对多线程编程差不多有个轮廓,试着写了一个多线程的例子。但是还是没有弄清楚线程是如何结束的。尝试了.Absort()方法,是提前终止了该线程,是错误的。
Client端的代码和第一节一样(参考),变更的地方是Server端代码,既然多线程,应当在Accept()之后,就用委托创建一个新线程,并且.Start()这个线程,然后继续侦听下一个请求。
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确实实现了多线程的并发,但是线程的来龙去脉还未搞清,并且代码不健壮,下一次完善代码的异常处理机制。
【Socket编程】
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基于51单片机+SYN6288语音播报
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为了不留遗憾,我决定继续停留此处,慢慢欣赏这多彩的世界
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; 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');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
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本PDF共计22页,介绍的是操作驱动API,下载与否自己斟酌。
二、Socket编程UDP
本文介绍了构建UDP网络服务器的工程思想与实现方法。核心思想是"基础设施先行",先开发公共工具库(common/)再实现业务逻辑。主要工具包括:1) LockGuard实现RAII风格的自动加解锁;2) Log提供带时间戳和等级的日志系统;3) ThreadPool管理线程资源;4) InetAddr处理网络地址转换。通过三个逐步复杂的案例(回显服务器、英译汉字典、聊天室)展示了如何应用这些基础设施,重点讲解了线程池实现、回调机制和广播功能。文章强调模块化设计和关注点分离,使业务代码保持
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C++ socket编程基础二(三种Socket:TCP,UDP,原始Socket)
一、基于TCP(面向连接)的的Socket 1、服务器端 创建套接字 SOCKET socket( int af, //参数af指定通信发生的区域:AF_UNIX、AF_INET、AF_NS等,而DOS、 WINDOWS中仅支持AF_INET,它是网际网区域。因此,地址族与协议族相同。 int type, //参数type 描述要建立的套接字的类型。这里分三种:TCP
二.Socket用法详解
本篇文章观点和例子来自 《Java网络编程精解》, 作者为孙卫琴, 出版社为电子工业出版社。 在客户/服务器通信模式中, 客户端需要主动创建与服务器连接的 Socket(套接字), 服务器端收到了客户端的连接请求, 也会创建与客户连接的 Socket. Socket可看做是通信连接两端的收发器, 服务器与客户端都通过 Socket 来收发数据. 这篇文章首先介绍Sock
二、socket通信
加油.
Socket(二)
类的主要用途是为暂时的socket连接信息提供一个方便的存储,即使最初的socket已断开连接并被垃圾回收,这些信息也可以重用来创建新的Socket。SOCKS是java理解的唯一一种底层代理类型,除此之外,还有一个高层Proxy.Type.HTTP类型(作用于应用层而不是传输层),以及一个表示无代理类型的Proxy.Type.DIRECT。类表示一个连接端点,这个一个空的抽象类,除了一个默认构造函数外,没有其他方法。最后一个构造函数创建一个未连接的Socket,它通过一个指定的代理服务器连接。
socket通信二
title date tags categories description socket通信二 2019-11-14 10:56:20 -0800 socket C/C++ C在socket编程中需要注意的地方 ...
二、socket
1、不同电脑上的进程之间如何通信 网络层的'ip地址'可以唯一标识网络中的主机,而传输层的'协议(TCP/IP协议族)+端口'可以唯一标识主机中的应用进程(进程) 进程:运行的程序以及运行时用到的资源这个整体称为进程 进程间通信:运行的程序之间的数据共享 2、socket简介 socket(套接字)是进程间通信的一种方式,它与其它进程间通信的一个主要不同是:它能实现不同主机间的进...
Python成长之路——socket《二》
接上一篇Python成长之路——socket《一》 黏包的解决方法 方案一 解决黏包的问题方法在于先找到问题的根源,接收端不知道发送端要发送多长的字节流长度,所以需要在发送端在发送数据之前,将要发送字节流的长度告知接收端,接收端用一个死循环接收所有的数据。 server端import socket, subprocess ip_port = ('127.0.0.1', 8080) s = s...
C#网络编程二:Socket编程
一:什么是SOCKET socket的英文原义是“孔”或“插座”。作为进程通信机制,取后一种意思。通常也称作“套接字”,用于描述IP地址和端口,是一个通信链的句柄(其实就是两个程序通信用的)。socket非常类似于电话插座。以一个电话网为例:电话的通话双方相当于相互通信的2个程序,电话号码就是ip地址。任何用户在通话之前,首先要占有一部电话机,相当于申请一个socket;同时要知道对方的号码,相当...
socket编程二
TCP可靠性的实现: (1)校验码 (2)接收方反馈 (3)信息包附带序号 UDP: (1)快 不需要花费时间建立和关闭连接 (2)快 偶尔丢失一两个消息包无所谓,但是TCP会严格检查 (3)快 UDP的限制是一个信息包不超过64KB的数据 TCP和UDP区别就是UDP不建立连接,只保证数据的完整性,数据传输快,但是不保证数据是否真的被收到,也不保证数据是够只接收一次,也不
二、网络socket编程
使用TCP/IP协议的应用程序通常采用应用编程接口:UNIX BSD的套接字(socket)来实现网络进程之间的通信。socket是应用层与TCP/IP协议族通信的中间软件抽象层 Socket起源于Unix,而Unix/Linux基本哲学之一就是“一切皆文件”。在许多操作系统中,套接字API最初是作为UNIX操作系统的一部分而开发的,所以套接字API与系统的其他I/O设备集成在一起。应用程序要为因特网通信而创建一个套接字(socket)时,操作系统就返回一个小整数作为描述符(descriptor)来标识这
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