UDP广播无法发出,能不能进来看看?

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Udp的反向代理:nginx

UDP协议没有重传机制,还适用于同时向多台主机广播,因此在诸如多人会议、实时竞技游戏、DNS查询等场景里很适用,视频、音频每一帧可以允许丢失但绝对不能重传,网络不好时用户可以容忍黑一下或者声音嘟一下,如果...

Java面试通过?这篇文章你了吗?

注:本人才疏学浅,知识还在积累中,不能保证每个回答都满足各种等级的高手们,(由于一些技术的升级,部分答案不能保证实时同步准确,还请大家在阅读的时候多多留意)若发现有问题的话,请评论指出。

1.TCP、UDP、IP详解

文章目录@[toc]第1章 概 述1.1网络协议分层1.1.1分层总结1.1.2个协议的概念1.2 数据传输进行封装1.3 小结第2章 IP协议2.1 引言2.2 IP...UDP协议3.1 引言3.2 UDP首部3.3 UDP长度3.4 UDP服务器设计3.5 UDP的应用3.5....

哎哟哟,听说你TCP/IP协议掌握的不错呢,进来看看有你不会的吗?

大家好,我是方圆呐 北京疫情又出现了一些波澜,大家要注意防护哇! 目录1. TCP简介2. TCP2.1 TCP中重要的控制位(Control Flag)3....5. UDP5.1 UDP报文头5.2 TCP与UDP的区别6. TCP滑动窗口6.1 高速重发机制6.2 .

如何在UDP的基础上设计可靠的链接

王者荣耀的通信通信方式1、tcp保证数据可靠性是有代价的2、udp的可靠性—DIY手动组装3、同步方案4、乐观锁&断线重连5、技能同步 通信方式 说到通信方式,一般会有http和socket 两种方式,但http底层也是采用...

c#和python同一主机直接udp_如何使用nginx实现udp的反向代理

UDP协议没有重传机制,还适用于同时向多台主机广播,因此在诸如多人会议、实时竞技游戏、DNS查询等场景里很适用,视频、音频每一帧可以允许丢失但绝对不能重传,网络不好时用户可以容忍黑一下或者声音嘟一下,如果...

Java面试题大全(2020版)

本套Java面试题大全,全的不能再全,哈哈~ 一、Java 基础 1. JDK 和 JRE 有什么区别? 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...

FPGA实现ARP协议与UDP协议

FPGA实现协议通信传输。 主要是对UDP,ARP的组包格式,及与FPGA相关TCP/IP的知识注意事项。

计算机网络——TCP/UDP

文章目录1. TCP保证可靠性:1.1 序列号、确认应答、超时重传1.2 窗口控制与高速重发控制/快速重传(重复确认应答)1.3 拥塞控制2. TCP建立连接和断开连接的过程:2.1 建立连接/三次握手2.2 断开连接/四次挥手2.3 三...

Nginx - proxy_配置 UDP的反向代理

UDP协议没有重传机制,还适用于同时向多台主机广播,因此在诸如多人会议、实时竞技游戏、DNS查询等场景里很适用,视频、音频每一帧可以允许丢失但绝对不能重传,网络不好时用户可以容忍黑一下或者声音嘟一下,如果...

TCP UDP HTTP 用法与区别

(1)转载自 https://blog.csdn.net/li_ning_/article/details/52117463TCP UDPTCP与UDP基本区别 1.基于连接与无连接 2.TCP要求系统资源较... 5.TCP保证数据正确性,UDP可能丢包 6.TCP保证数据顺序,UDP不保证 ...

route命令详解_程序员必备的学习笔记《TCP/IP详解》IP选路、动态选路、UDP 协议...

首先来看看一个简单的系统路由表: 对于一个给定的路由器,可以打印出五种不同的 flag: U 表明该路由可用。 G 表明该路由是到一个网关。如果没有这个标志,说明和 Destination 是直连的,而相应的 Gate...

37、Internet传输协议之UDP(传输层)

无连接协议是UDP,它除了给应用程序提供发送数据包功能并允许它们在所需层次之上架构自己的协议之外,几乎没有做什么特别的事情。面向连接的协议是TCP,该协议几乎做了所有的事情。它建立连接,并通过重传机制增加了...

【网络】网络基础知识总结(包括TCP/IP协议、ARP、UDP等)

【网络】网络基础知识总结(包括TCP/IP协议、ARP、UDP等) 说到网络相关知识,首先先说说计算机网络体系结构中两种最为重要的参考模型,OSI参考模型和TCP/IP参考模型。 1、OSI参考模型: OSI(Open System ...

计算机网络--TCP,UDP面试精简总结

计算机网络--TCP,UDP面试精简总结 TCP:Transmission Control Protocol 传输控制协议TCP是一种面向连接(连接导向)的、可靠的、基于...TCP规定SYN=1时不能携带数据,但要消耗一个序号, 因此随机选取一个序列号...

TCP、UDP、IP详解

一.计算机网络体系结构 1.1 不同网络层对应的协议 1.2 体系分层介绍 五层协议 应用层 :为特定应用程序提供数据传输服务;...由于应用层协议很多,定义通用的传输层协议就可以支持不断增多的应用层协议。...

服务端基于Netty4的UDP双向通信Demo演示

【前言】 NIO框架的流行,使得开发大并发、高性能的互联网服务端成为可能。...本文将演示的是一个基于Netty4的UDP服务端和一个标准UDP客户端(Java实现)双向通信的完整例子。实际上,Netty4的UDP

tcp、udp详解

TCP是计算机网络运输层的一个协议,所以首先要对计网分层结构以及运输层有一定的理解。然后是TCP的四个重点:面向连接、可靠传输原理、流量控制和拥塞控制,最后再补充一点粘包和拆包的知识。 ...

基于UDP/TCP协议下的socket套接字

本篇文章我主要想用来介绍关于UDP、TCP协议的基本知识及两个的优缺点、基于这两种协议下的套接字的基本用法,以及最重要的个人理解。 1、什么是UDP/TCP协议?  UDP协议:是user datagram protocol即用户数据报...

学运维能不能通过大厂面试,进来试试——面经总结(二)

下面将分享一些19年初去腾讯面试的小伙伴遇到的问题,有兴趣的朋友可以一起作答,欢迎大佬指出问题。作为一名下半年将要找工作的大三狗,内心十分慌张,借此...2.TCP与UDP的区别是什么?UDP的优点? 1)TCP/IP协议...

ESP8266(4)WIFI与IP/端口与UDP/TCP

ESP8266(4)网络结构与WIFI网络结构WIFIIP/端口IPv4UDP/TCP用户数据报协议UDP传输控制协议TCP 网络结构 参照FPGA的的以太网通信 传送门 WIFI 对于第一类有固定基础设施的无线局域网,1997年IEEE制定出无线局域网的...

想染指系统架构?这篇就够了

https://juejin.im/post/58f45b058d6d8100648a69f0 原文地址:github.com/donnemartin/system-design-primer译文出自:掘金翻译计划译者:XatMassacrE、L9m、Airmacho、xiaoyusilen、jifaxu请... ...系统设计入门

NIO框架入门(一):服务端基于Netty4的UDP双向通信Demo演示

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...

asp.core api 通过socket和服务器通信发送udp_实用的通信组件介绍

点击蓝字 关注我们目录一、通信网络专业名词介绍二、高性能网络通信框架HP-Socket三、应用实践与发展四、引用参考一网络通信专业名词介绍1.1TCP/IP协议组TCP/IP协议(传输控制协议)由网络层的IP协议和传输层的TCP协议...

计算机设计大赛作品开发文档

参加的是2020年的计算机设计大赛,软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。(20页)

web课程设计网页设计源代码

利用web网页设计技术(html+css+javascript)进行网站开发,含源代码 ,以及网页所用的图片,可做课程设计参考

matlab神经网络30个案例分析

【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)。

Java基础核心技术:面向对象编程(day05-day07)

本套Java视频完全针对初级学员,课堂实录,自发布以来,好评如潮!Java视频中注重与学生互动,讲授幽默诙谐、细致入微,覆盖Java基础所有核心知识点,同类Java视频中也是代码量大、案例多、实战性强的。同时,本Java视频教程注重技术原理剖析,深入JDK源码,辅以代码实战贯穿始终,用实践驱动理论,并辅以必要的代码练习。 通过20的课程学习,使学员掌握java核心语法、面向对象思想编程、异常处理、IO流、集合类、多线程、网络编程等。

VSCode launch.json配置详细教程

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Microsoft Visual C++ 2015-2019 运行库合集,包含32位64位

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