今天在公司问老大，公司的项目底层，是使用的TCP，因为可靠，... 如果通信中发现缺少数据或者丢包，那么，最大的可能在于程序发送的过程或者接收的过程出现问题。  例如服务器给客户端发大量数据，Send的频率很高，

如果通信中发现缺少数据或者丢包，那么，最大的可能在于程序发送的过程或者接收的过程出现问题。 例如服务器给客户端发大量数据，Send的频率很高，那么就有可能在Send时发生错误（原因可能是又多种，可能是程序处理...

TCP通信丢包原因总结 TCP在不可靠的网络上实现可靠的传输，必然会有丢包。TCP是一个“流”协议，一个详细的包将会被TCP拆分为好几个包上传，也是将会把小的封裝成大的上传，这就是说TCP粘包和拆包难题。 ...

RS232/RS422/RS485 异步通信通常使用一个UART 来发送和接受数据，用UART 芯片来控制串口的传输。UART芯片内部有一个FIFO缓冲区，用于存储软件驱动程序的输入数据。 FIFO的大小为1、16、64或128个字节，具体取决于...

最近做项目遇到socket通信的粘包问题，试过了一些方法，也在网上参考了其他 人的方法，目前采用： 1、在缓冲区接收的字符串大于socket通信中回传的数据串。可能会稍微损失一些效率，但是总体上可用 就是读取的...

通过usb转232数据线将两...但是在高速通讯下会出现丢包，想通过在qt程序中加入crc校验等方法实现校准，但是验错之后怎么实现让发出端自动补发缺少的数据呢，各位大牛有什么方法吗，最好有类似的程序可以给我学习一下吗

Qt中的QUdpSocket发生严重丢包现象，在Linux下使用while死循环接收来解决，但存在CPU占用率太高的问题。

双向通信时，如果一方发送过于频繁和密集，容易造成另一方过多处于接收状态，导致发送的机会减小，发送的成功率下降，这时需要通过优化来达到更好的平衡效果。通常您可以根据您的数据模型来做一些对比测试，以达到更...

1.项目中需要stm32和JN5169做串口通信，经测试大概有千分之一的丢包率。 2.排查步骤： 2.1.去掉关中断的地方 2.2.提高串口中断优先级 2.3.确定非线路问题 2.4.剪除系统，用裸机跑 3.最终发现，是相同优先级的...

如果通信中发现缺少数据或者丢包， 那么，最大的可能在于程序发送的过程或者接收的过程出现问题。 例如服务器给客户端发大量数据，Send的频率很高， 那么就有可能在Send时发生错误（原因可能是又多种，可能是...

今天在公司问老大，公司的项目底层，是使用的TCP，因为可靠，自动断线重连，在底层都实现了，但是我记得TCP也会有掉包的问题，所以这文章就诞生了——关于TCP掉包的... 如果通信中发现缺少数据或者丢包，那么，最大

原文地址::...   相关文章 1、QT中UDPSocket丢包问题----https://blog.csdn.net/rabbitjerry/article/details/72674458 2、QT中UDPSocket丢包问题(续)----https://blog.csdn.net/...

发现网上很多Java面试题都没有答案，所以花了很长时间搜集整理出来了这套Java面试题大全，...JDK：Java Development Kit 的简称，java 开发工具包，提供了 java 的开发环境和运行环境。 JRE：Java Runtime Environ...

如果在通信过程中，发现缺少数据或者丢包，那边么最大的可能性是程序发送过程或者接受过程中出现问题。 如何解决TCP丢包的问题 TCP协议丢包后，如何解决丢包的问题 为了满足TCP协议不丢包。TCP协议有如下规定： ...

1. RS485通信属于半双工通信，即发送和接收不能同时进行，需要切换，一般定义一根GPIO做RTS切换。 2. ARM-Linux平台有Linux底层驱动做自动切换，比如应用程序发送完成后，一般会在底层驱动自动切换接收。 3. 但是...

文章目录前言顺序问题、丢包问题流量控制机制（滑动窗口rwnd）拥塞控制问题（拥塞窗口cwnd） 前言 接收端应答方式：累计确认，每次确认多个ID; 发送端的数据结构分为四个部分 接收端的数据结构 顺序问题、丢包...

1. 测试环境说明 硬件平台：NUCLEO-F767ZI 开发板（STM32F7，Cortex-M7，216MHz，2MB Flash，512KB SRAM） ...　这里所描述的网络丢包问题的测试程序，是使用 STM32CubeMX 工具（库版本为 STM32C

测试完之后丢包率在8%左右，这个肯定是不正常的，我就着手来排查问题。首先测试有线网络，延迟节本1ms之内，而且也没有丢包现象，最后排查出来是只要数据只要经过任何一个无线AP就会丢包。之...

IMX6 Linux系统下串口丢包错包问题研究IMX6芯片简介摘自互联网 http://www.ic72.com/ZhanHui/2013-02-01/209182.html 1. IMX6 soc 芯片架构图 IMX6 SOC2. 串口的使用情况IMX6 SOC系列芯片有5个异步串口可以使用，...

常见的测试丢包的命令 ：ping 、mtr 、traceroute 常见的测试丢包的方法是通过使用PING命令进行测试 解析 ：ping使用了ICMP回送请求与回送回答报文。ICMP回送请求报文是主机或路由器向一个特定的目的主机发出的...

但实际应用中发现这个接收程序丢失了很多包数据。 （2）程序结构： 1.将串口类的readyRead信号连接到自定义的readData函数 connect(serial, &QSerialPort::readyRead, this, &MainWindow::readData);2.readData函数...

socket使用过程中遇到个问题：因为数据量太大，大约有2w个字节的响应数据报，之前同事代码实现的时候没有做完整的接收处理。仅使用InputStream.available()做了一次读取，然后就遇到问题了！ 会发现，每次读取的...

在实际测试中，当设备开启后，在公司网络环境下，间隔三四米的时候ping包的丢包率就非常高了，导致APP无法稳定的控制设备。现在我们需要一步步排查导致丢包问题的来源。1、排查软件问题（一般引起问题，最先查找的...

所谓网络丢包是我们在使用ping命令(检测某个系统能否正常运行)对目的站进行询问时，数据包由于各种原因在信道中丢失的现象。Ping命令使用了ICMP回送请求与回送回答报文。ICMP回送请求报文是主机或路由器向一个特定的...

UDP主要丢包原因及具体问题分析   一、主要丢包原因   1、接收端处理时间过长导致丢包：调用recv方法接收端收到数据后，处理数据花了一些时间，处理完后再次调用recv方法，在这二次调用间隔里,发过来的包可能...

网络丢包是我们在使用ping（检测某个系统能否正 常运行）对目站进行询问时，数据包由于各种原因在信道中丢失的现象。ping使用了ICMP回送请求与回送回答报文。ICMP回送请求报文是主机或路由器 向一个特定的目的主机...

在数据包中添加长度的方式，即在数据包中的固定位置封装数据包的长度信息，服务器接收到数据后，先是解析包长度，然后根据包长度截取数据包，但是有个小问题就是如果客户端第一个数据包数据长度封装的有错误，那么很...

TCP是基于不可靠的网络实现可靠的传输，肯定也会存在掉包的情况，如果通信中发现缺少数据或者丢包，那么，最大的可能在于程序发送的过程或者接收的过程出现问题。 例如服务端要给客户端发送大量数据，Send频率很高...

初级学习OpenGL ES2.0的课程，从无到有，从进本的函数讲起，每一课时都附带一个例子程序。深入浅出的讲解可编程管线技术，令人费解的文理，以及混合技术，各种优化技术：顶点缓冲区，索引缓冲区，帧缓冲区，介绍精灵的使用，并使用shader制作粒子特效。 掌握OpenGL ES2.0可编程管线，以及OpenGLES2.0的特性，带领初学者入门。

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。