select、epoll、poll、pselect编程

多路复用

使用一个进程(且只有主线程)同监控若干个文件描述符的读写,这种读写模式叫多路复用。
多用于TCP的服务端,用于监控客户端的连接和数据的收发
    优点:不需要频繁的创建进程、销毁进程,从而节约了内存资源、时间资源,也避免的进程之间的竞争、等待。
    缺点:单个客户端的任务不能太耗时,否则其它客户端就会感知到。
    适合并发量高,但任务短小的情况,如:Web服务器。

select编程

fd_set 是文件描述符的集合,使用以下函数操作:
    void FD_ZERO(fd_set *set);
    功能:清空集合

    void FD_CLR(int fd, fd_set *set);
    功能:从集合中删除文件描述符

    int  FD_ISSET(int fd, fd_set *set);
    功能:判断文件描述符是否在集合中

    void FD_SET(int fd, fd_set *set);
    功能:把文件描述符添加到集合中

int select(int nfds, fd_set *readfds, fd_set *writefds,
              fd_set *exceptfds, struct timeval *timeout);
功能:监控多个文件描述符的 读、写、异常 操作
nfds:被监控的文件描述符中最大+1。
readfds:监控读操作的文件描述符集合
writefds:监控写操作的文件描述符集合
exceptfds:监控异常操作的文件描述符集合
timeout:设置超时时间
返回值:监控到发生相关操作的描述符个数ÿ
内容概要:本文介绍了一种利用遗传算法优化BP神经网络进行回归预测的方法,并提供了完整的MATLAB程序代码。主要内容包括数据预处理、遗传算法与BP神经网络的结合、适应度函数的设计以及最终的预测结果展示。文中详细解释了如何将Excel格式的数据导入MATLAB并进行归一化处理,如何定义适应度函数来优化BP神经网络的参数(如激活函数和学习率),并通过遗传算法找到最优解。实验结果显示,在某工业数据集上,经过遗传算法优化后的BP神经网络预测精度显著提高,从原来的0.82提升到了0.91。此外,还提到了一些实用技巧,比如调整遗传代数、修改激活函数等方法进一步改进模型性能。 适合人群:对机器学习有一定了解的研究人员和技术爱好者,特别是那些希望深入了解遗传算法与BP神经网络结合应用的人士。 使用场景及目标:适用于需要快速构建高效回归预测模型的场景,尤其是当传统BP神经网络无法达到预期效果时。通过本篇文章的学习,读者能够掌握一种有效的优化手段,从而提高模型的泛化能力和预测准确性。 其他说明:代码可以直接应用于新的数据集,只需确保数据格式符合要求(Excel格式)。对于想要深入探索或改进现有模型的人来说,还可以尝试更换不同的激活函数或其他调节方式来获得更好的表现。
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