linux和tcp和android的关联

最新推荐文章于 2024-12-16 07:00:00 发布

原创最新推荐文章于 2024-12-16 07:00:00 发布 · 1.1k 阅读

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博客围绕MySQL出现的一系列问题展开，重点在于提供解决这些问题的思路，有助于使用者应对MySQL使用中遇到的难题，提升对MySQL的运用能力。

mysql=一系列问题，请给出思路

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Socket通信：Linux服务器与多个Android客户端

burning_keyboard的博客

01-29

1429

Socket通信：Linux服务器与多个Android客户端 1. Linux Server: #include //head files of Linux #include #include //for fork and read #include //for socket #include //for socket #include // for bzero #incl

偷流量、端口占用、网络负载高、socket创建释放异常等Android高阶TCP/IP网络问题定位思路

漂流瓶の海岸

12-26

1469

偷流量、端口占用、网络负载高、socket创建释放异常等Android高阶TCP/IP网络问题定位思路。通常tcpdump可以抓到对应问题的tcp/ip报文，但是tcpdump无进程/包名信息，无法确认异常的报文来自哪些Apk或者native进程。本题解决tcpdump报文无法关联到应用的问题。

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Android Mina 与Linux TCP通信-1

WSRspirit的专栏

04-21

1470

之前用Linux写过一个服务器，原本Android是别人做的结果一甩给我了。。于是开始前后端一起做。通信协议基本已经确定，下面就是通信了。Android的TCP框架有两个框架可以选择Netty和Mina，为此我还专门看过博客，虽然并没有什么实质性进展。。大家对Netty比较看好，虽然这两个都是一个作者，于是使用Netty，资料其少无比！！英文的也不多。。于是弃坑了，Android Mina还是较

linux 程序跟安卓通讯,linux进程通讯（涉及Android）

weixin_42175516的博客

05-01

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ipc(InterProcess Communication)类别1)管道(pipe)：管道是一种半双工的通信方式，数据只能单向流动，而且只能在具有亲缘关系的进程之间使用。进程的亲缘关系通常是指父子进程关系。2)有名管道(FIFO)：有名管道也是半双工的通信方式，但是允许在没有亲缘关系的进程之间使用，管道是先进先出的通信方式。3)信号量(Semaphore)：信号量是一个计数器，可以用来控制多个进...

linux socket进程通信编程,Android 使用Socket完成进程间通信

weixin_33514475的博客

05-01

226

然后点击设置客户端socket端口号和启动客户端socket11-04 16:03:11.067: V/cheatecore(5774): 获取服务器端的端口号:4403411-04 16:03:15.575:V/cheatecore-client(5774): client socket begin11-04 16:03:15.575:V/cheatecore-server(5774): a c...

Linux 应用程序与 Android 应用程序之间如何通信

unonoi的博客

07-17

1823

主题：Linux 应用程序与 Android 应用程序之间如何通信目录文章目录目录@[toc]前言方法1. Linux 端建立转发2. Android 端启动 server3. Linux 端启动 client 前言本文前提条件：一台 Linux 设备一台 Android 设备 Linux 设备与 Android 设备之间通过一根 USB 数据线物理连接在上述条件下，本文记录 Linux 应用和 Android 应用之间如何通信的步骤，仅供参考。方法参考： adb forward实现

Linux 和 Android 中的 IPC 机制

xingyu19911016的博客

04-14

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IPC全称Inter-Process Communication，进程间通信，是指两个进程之间进行数据交换的过程。Android和Linux中都有各自的IPC机制。 Linux中提供了很多进程间通信机制，主要有管道（Pipe）、信号（Single）、信号量（Semophore）、消息队列（Message）、共享内存（Share Memory）和套接字（Socket）等。 1. 管道管道是Linux由UNIX继承过来的进程间通信机制，它是UNIX早期的一个重要通信机制。管道的主要思想是在内存中创建一个共享.

Linux系统常用命令详解

从基础到源码解析的学习记录

12-16

8907

Windows操作系统：由微软公司开发的操作系统，广泛应用于个人电脑、服务器、游戏机等设备中win xpwin7/win8/win10/win11等Unix操作系统（1960年代诞生）：由贝尔实验室开发的一类操作系统，主要应用于服务器、工作站、超级计算机等领域，具有稳定、安全等特点Solaris：SUN公司开发AIX：IBM开发HP-UX：惠普公司开发macOS：苹果公司开发，主要应用于苹果公司的电脑和笔记本电脑上。

Android和java知识点总结

寂寞的时光

10-18

6357

Android面试题及答案java基础部分JVM部分JVM内存区域（运行时数据区域）:JVM内存区域（虚拟机栈）:JVM内存区域（程序计数器）：JVM内存区域（本地方法栈）：JVM内存区域（Java 堆）：JVM内存区域（方法区）：反射注解泛型Java面向对象的三种特性Java面向对象面试题总结多线程HashMapArraylistList、Map、Set的理解（LinkedList和ArrayList、Vector和ArrayList、HashMap和HashTable和HashSet区别与使用）为什么重

android_Linux的socket链接.zip

02-07

在Android和Linux系统中，Socket是一种重要的网络通信机制，它为进程间通信（IPC）提供了通用接口，使得不同计算机上的程序能够通过网络进行数据交换。本文将深入探讨Android与Linux平台下Socket通信的基础知识，...

物联网网关设计：Zigbee到TCP的Java Android实现

- Android平台简介：Android是Google开发的基于Linux内核的开源操作系统，广泛应用于智能手机和平板电脑。 - Android应用开发：开发者使用Java或Kotlin语言，结合Android SDK进行应用开发，实现特定功能。 6. 跨...

TCP和TLS/SSL会话细节

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joye123的博客

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TCP和TLS/SSL会话细节 TCP数据段格式说明 TCP建立连接和断开连接细节 Https如何保证通信安全一次Https网络请求通信细节网络数据包分析工具wireshark的使用问题： SYN、ACK、FIN具体含义是什么？ TCP建立连接超时的表现？为什么需要证书来下发服务端公钥？客户端是如何验证证书合法性的？对称秘钥是如何协商出来的？为什么不直接让客户端自己生成一个秘钥发...

android multicast(组播)发送端和接收端源代码,android multicast 多播(组播)问题

weixin_34218582的博客

05-27

1025

有谁遇到过同样问题的可以探讨下，或者已经解决问题的，能够指导下我获取组播锁private InetAddress group;WifiManager wm=(WifiManager)getSystemService(Context.WIFI_SERVICE);MulticastLock mlock=wm.createMulticastLock("mygroup");mlock.acquir...

Android(客户端)与Linux(服务器端)进行TCP数据通信

01-14

9177

最近，做项目需要使用Android(客户端)与Linux(服务器端)进行数据通信，这学期也刚好学习了Linux网络编程的一些知识。所以，实现了一个小Demo，供有需要的朋友参考一下。效果如下：客户端向服务器端发送字符串数据，服务器收到客户端的数据显示在Linux终端上，并往客户端回发接收到的数据。客户端把发往服务器端的数据与接收到的数据都显示在一个TextView上面。Linux服务器端:Andro

【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）

11-26

【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化；阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。

基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）

11-26

基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实

无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）

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11-26

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。

图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）

11-26

【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考；阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP

【大数据搜索技术】Elasticsearch7.8安装部署与集群管理：基于CentOS的分布式搜索引擎配置及性能优化实践

11-26

内容概要：本文详细介绍了Elasticsearch 7.8的安装部署及核心功能应用，涵盖环境准备、解压配置、启动优化、集群搭建、分片管理、健康监控等内容，并结合Kibana和Logstash构建完整的ELK日志分析体系。文章还讲解了中文分词器IK的使用、快照备份与恢复机制，以及如何通过Filebeat采集Nginx等服务的日志数据并进行可视化展示，系统性地呈现了Elasticsearch在实际生产环境中的部署与运维流程。; 适合人群：具备Linux基础和一定运维经验的技术人员，尤其是从事日志分析、搜索系统搭建或中间件维护的开发与运维工程师；适合初学者入门Elasticsearch及相关生态组件。; 使用场景及目标：①掌握Elasticsearch单节点与集群环境的安装与配置；②理解索引、分片、副本等核心概念并应用于实际业务；③构建基于Filebeat+Logstash+ES+Kibana的日志采集与分析链路；④实现数据的备份恢复与中文检索功能；阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，重点关注配置参数调优与常见错误处理（如权限、虚拟内存限制），动手实践集群部署与日志采集流程，结合Kibana进行数据验证与可视化分析，加深对ELK生态协同工作的理解。