44、Python网络编程中的select模块与异步I/O技术

Python网络编程中的select模块与异步I/O技术

1. select模块基础

1.1 select模块概述

select模块提供了对 select() poll() 系统调用的访问。 select() 通常用于实现轮询或在不使用线程或子进程的情况下对多个输入/输出流进行多路复用处理。在UNIX系统中,它适用于文件、套接字、管道和大多数其他文件类型;在Windows系统中,它仅适用于套接字。

1.2 select()函数

select(iwtd, owtd, ewtd [, timeout]) 用于查询一组文件描述符的输入、输出和异常状态。前三个参数是列表,包含整数文件描述符或具有 fileno() 方法的对象,该方法可用于返回文件描述符。 iwtd 指定等待输入的对象, owtd 指定等待输出的对象, ewtd 指定等待异常条件的对象。每个列表可以为空。 timeout 是一个浮点数,指定超时时间(以秒为单位)。如果省略 timeout ,函数将等待直到至少一个文件描述符准备好;如果为0,函数仅进行轮询并立即返回。返回值是一个包含准备好的对象的列表元组,这些是前三个参数的子集。如果在超时发生之前没有对象准备好,则返回三个空列表;如果发生错误,则引发 select.error 异常,其值与 IOError

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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