C# TcpClient 由于目标机器积极拒绝,无法连接

本文记录了一次TCP通信程序遇到的问题及解决过程。主要原因是程序中虽然设置了TCPServer监听端口,但未启动监听线程导致客户端尝试连接时遭到积极拒绝。文章提供了检查防火墙设置、确保正确配置IP地址及端口号等解决方案。

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近日写了一个tcp通信程序,但是运行时总是出现错误提示: 由于目标机器积极拒绝,无法连接 于是四处搜索解决方法,得到好几种可能的原因: 1.如果是采用TCP/udp协议进行连接,检查windows防火墙是否开放相应SocketTCP/udp端口; 简单的检测方法是关闭windows防火墙后再试; 2.检查防火墙软件是否开放相应SocketTCP/udp端口; 简单的检测方法是关闭防火墙软件后再试; 3.如果服务器端和客户端均在本机上运行,则将相应的 serverIP="127.0.0.1",serveraddress="127.0.0.1"; 服务器端侦听: listener = new TcpListener(IPAddress.Parse(serverIP), listenport); listener.Start(); 客户端与服务器建立连接: clientsocket = new TcpClient(serveraddress, serverport); 4.如果服务器运行在局域网或广域网内,则将相应的 serverIP,serveraddress设为本机所在局域网或广域网上的IP; 注意 serverport==listenport; 仔细的研究也上面的方法,防火墙什么的也都禁了,可仍然不成功,正在不知道怎么办的时候看到了下面这句话: 需要你用tcpclient访问的IP的端口正在被监听,否则就会显示积极拒绝,不是看他是否被占用,要看他是否在监听 顿时醒悟。是自己开了一个tcplistener线程监听端口,但是忘了写thread.start();语句,也就是没有进行监听,所以总是出错~~~
内容概要:本文详细比较了GPU、TPU专用AI芯片在大模型推理优化方面的性能、成本及适用场景。GPU以其强大的并行计算能力和高带宽显存,适用于多种类型的神经网络模型和计算任务,尤其适合快速原型开发和边缘计算设备。TPU专为机器学习设计,擅长处理大规模矩阵运算密集型任务,如Transformer模型的推理,具有高吞吐量和低延迟特性,适用于自然语言处理和大规模数据中心的推理任务。专用AI芯片通过高度定制化架构,针对特定神经网络模型进行优化,如卷积神经网络(CNN),在处理特定任务时表现出色,同时具备低功耗和高能效比的优势,适用于边缘计算设备。文章还介绍了各自的优化工具和框架,如CUDA、TensorRT、TPU编译器等,并从硬件成本、运营成本和开发成本三个角度进行了成本对比。 适合人群:从事人工智能、深度学习领域的研究人员和技术人员,尤其是对大模型推理优化感兴趣的读者。 使用场景及目标:①帮助读者理解GPU、TPU和专用AI芯片在大模型推理中的优缺点;②为选择适合的硬件平台提供参考依据,以实现最优的推理性能和成本效益;③介绍各种优化工具和框架,帮助开发者高效部署和优化模型。 其他说明:本文不仅涵盖了硬件架构特性,还深入探讨了优化技术和应用场景,旨在为读者提供全面的技术参考。在选择硬件平台时,需综合考虑具体任务需求、预算限制及开发资源等因素。
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