winSock的一个bug：当closesocket多次错误使用时会导致问题  这几天想在一个开源的代码上进行修改，以期研发出一个产品出来。  程序原来是单线程网络程序，需要修改为多线程，修改之后，总是出问题，辅助...

1、INVALID_SOCKET ： 表示该 socket fd 无效。如 accept(2) 或 socket(2) 等在创建socketfd时： int m_socket = socket(AF_INET, SOCK_STREAM, 0); if (m_socket == INVALID_SOCKET){ printf("socket ...

socket错误码： EINTR： 4 阻塞的操作被取消阻塞的调用打断。如设置了发送接收超时，就会遇到这种错误。 只能针对阻塞模式的socket。读，写阻塞的socket时，-1返回，错误号为INTR。另外，如果出现EINTR即...

原理是什么Java语言有哪些特点什么是字节码？采用字节码的最大好处是什么什么是Java程序的主类？应用程序和小程序的主类有何不同？Java应用程序与小程序之间有那些差别？Java和C++的区别Oracle JDK 和 OpenJDK 的...

Windows Sockets在头文件winsock.h中定义了所有的错误码，它们包括以“WSA”打头的Windows Sockets实现返回的错误码和Berkeley Sockets定义的错误码全集。定义Berkeley Sockets错误码是为了确保原有软件的

也算是记录自己在从事编程工作的成长足迹，通过博客可以促进博主与阅读者的共同进步，结交更多志同道合的朋友。特此分享给大家，本人见识有限，写的博客难免有错误或者疏忽的地方，还望各位大佬指点，在此表示...

实验要求： 1.一个时间点，无论哪个基站有数据发送...多线程 同时开启多个任务，不用按照程序的执行顺序来； 基本的代码如下： package cn.com.project; import java.io.IOException; import java.io.InputStr...

主要介绍并实现在android中的socket客户端在多个界面切换时保持socket的长链接的实现说明。

一、MFC对多线程编程的支持 　MFC中有两类线程，分别称之为工作者线程和用户界面线程。二者的主要区别在于工作者线程没有消息循环，而用户界面线程有自己的消息队列和消息循环。 　工作者线程没有消息机制，通常...

我曾经对自己的小弟说，如果你实在搞不清楚什么时候用HashMap，什么时候用...多线程生来就是复杂的，也是容易出错的。一些难以理解的概念，要规避。本文不讲基础知识，因为你手里就有jdk的源码。 线程 Threa...

一个使用多线程发送消息到kafka集群的java程序 本人之前参与的某个大数据项目，由于测试的需要，所以帮助写了一个数据发送工具用于发送大量数据到kakfa进行业务性能压测。程序虽然简单，但我想对于初学kafka的同学，...

http://blog.csdn.net/davintanger/article/details/7679567

C#是微软随着VS.net新推出的一门语言。它作为一门新兴的语言，有着C++的强健，又有着VB等的RAD特性。...C#下实现套接字（Sockets）编程的一些基本知识，以期能使大家对此有个大致了解。首先，我向大家介绍

这里线程模型是指winsock相关的线程模型设计。 　在本软件的设计的过程中有些问题是...　1、使用多线程是为了避免应用程序主界面在I/O操作中没有反应，出现假死机现象。 　Socket是一种特殊的I/O，所以很可能会出现这

参考链接：http://aigo.iteye.com/blog/1911134 参考链接：... Linux网络编程socket错误分析 errno的一些错误定义 编辑 以下主要来自2.6.32的内核代码中的/usr/include/asm-generic/e

在上一篇博文中，我们介绍了利用socket进行简单的UDP/TCP的服务端和客户端的通信。...答案是使用多线程，一个线程用于接受数据，另一个线程用来发送数据。接下来我们介绍WinSock的多线程编程。 多线程

Java Socket 一对多 通信实现之理解

一、MFC对多线程编程的支持 　MFC中有两类线程，分别称之为工作者线程和用户界面线程。二者的主要区别在于工作者线程没有消息循环，而用户界面线程有自己的消息队列和消息循环。 　工作者线程没有消息机制，通常...

回顾 上一篇文章实现了一个最简单的socket连接，但只能进行一对一通讯，所以本篇文章将会将功能扩展下，实现一对多的通讯方式。上篇实现代码中，感谢@rf_...一个多线程服务器 和上一篇文章一样，我们初始化sock...

1、在java中守护线程和本地线程区别？ java中的线程分为两种：守护线程（Daemon）和用户线程（User）。 任何线程都可以设置为守护线程和用户线程，通过方法Thread.setDaemon(bool on)；true则把该线程设置为守护...

SequoiaDB在多线程应用中，需要确保一个连接对象(以及由其衍生出来的所有集合或其它对象)不会同时被多个线程所访问。大家在使用驱动进行多线程开发时，如果使用不当，有可能会遇到各种各样的问题。本文将给大家讲述...

void do_accept(struct evconnlistener *listener, evutil_socket_t fd, struct sockaddr *sa, ... //不使用Nagle算法，选择立即发送数据而不是等待产生更多的数据然后再一次发送 int optval = 1; setsockopt(fd, SO

本文转自http://blog.csdn.net/khler/archive/2007/07/11/1685023.aspx Windows Sockets在头文件winsock.h中定义了所有的错误码，它们包括以“WSA”打头的Windows Sockets实现返回的错误码和Berkeley Sockets定义的...

主要是通过在服务端实现多线程来实现。 主要步骤： 服务器端： 1.创建服务器端，指定端口。 2.调用accept方法，.阻塞式等待客户端连接 3.通过IO流拿到服务端的请求数据，并且对其分析。 4.再通过IO流把分析好...

通过C语言开发一个简单的项目：学生成绩管理系统 1.C语言知识点的综合运用，加深对C语言的理解，学会结构化编程的思想 2.熟悉企业软件开发的基本流程，树立软件工程的思维和概念 3.具备独立开发一个小型

【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）。

这是一套全面而系统的C++学习：1、C++对C的全面提高(类型增强，函数重载，默认参数，引用,new/delete 内联函数，类型强转，命名空间，系统string类；2、封装，类

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