游戏服务器之多进程架构通信

本文详细介绍了进程内网络通信中涉及的各种线程类型及其功能,包括被动连接与主动连接下的不同线程池设置,以及各自负责的具体任务,如验证、同步、数据收发等。

2、进程内的网络相关线程类型

进程内的网络相关线程类型(不包括主线程和逻辑线程),处理进程间通信需要处理的连接的数据发送和接收。

<1>、被动连接相关

被动连接线程池

(1)验证线程
(1-1)检查验证超时、验证发来消息的服务器id和服务器ip(服务器之间,依靠中心服务器发来的依赖服务器列表)
(1-2)验证账号和临时id和账号(客户端登陆和重登陆)
(1-3)验证epoll接收是否有错误,验证客户端的唯一性,超时就放到回收线程
(2)同步线程
(2-1)网关发消息删除中心服务器登陆会话
(2-2)中心服务器读数据库检查其他服务器连接的合法性
(2-3)发送测试消息到对端
(3)网络接收发送线程
负责发送和接收数据(多线程,数量需要配置,每条线程处理的连接数需要是动态增长的)
(4)回收线程
回收连接


<2>主动连接相关

(1)主动连接线程

根据进程需要主动连接别的进程来增加。

如场景进程需要主动连接中心服务器、社会关系服务器、网关服务器、日志服务器、数据库服务器,所以分别各自要另起连接线程。

(2)主动连接线程池

(2-1)连接测试线程
测试连接是否正常
(2-2)验证线程
(2-3)网络处理线程
负责发送和接收数据(多线程,数量需要配置,每条线程处理的连接数需要是动态增长的)



内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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