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例子主要包括SocketAsyncEventArgs通讯封装、服务端实现日志查看、SCOKET列表、上传、下载、远程文件流、吞吐量协议，用于测试SocketAsyncEventArgs的性能和压力，最大连接数支持65535个长连接，最高命令交互速度达到250MB/S（使用的是127.0.0.1的方式，相当于千兆网卡1Gb=125MB/S两倍的吞吐量）。服务端用C#编写，并使用log4net作为日志模块； 同时支持65536个连接，网络吞吐量可以达到400M。

MVC全名是Model View Controller，是模型(model)－视图(view)－控制器(controller)的缩写，一种软件设计典范，用一种业务逻辑、数据、界面显示分离的方法组织代码，

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内含6片MCM2019年C题优秀论文原文和保留原格式的中文翻译 例 近年来，过量服用已成为美国意外死亡的主要原因，处方类阿片和海洛因是该 类别中最重的违法者。尽管许多人需要阿片类药物来控制其慢性和严重疼痛，但 这些疗法的普遍后果是滥用，成瘾以及升级为更糟的物质。存在多种打击毒品传 播的策略，例如教育，康复和执法。然而，鉴于阿片类药物在美国社会的新普 及，因此有必要针对性地制定战略。 我们开发了一种模型，可以可靠且准确地预测阿片类药物在俄亥俄州，宾 夕法尼亚州，弗吉尼亚州，西弗吉尼亚州和肯塔基州之间的扩散。为此，我们： ● 通过将阿片类药物成瘾视为一种在邻居之间确定性传播的疾病，并假设 其传播可以采用马尔可夫模型来模拟，从而可视化该区域内2010年至2016 年间阿片类药物的运动和传播。这将使我们能够找到一个过渡矩阵，以告 诉每个县彼此之间的影响。我们还将县之间的距离纳入该矩阵。 ● 接下来，我们对整个数据集中的社会经济因素的影响进行了建模，并将 这些变化与该县阿片类药物的使用随时间的增长或收缩的方式相关联。 ● 然后，我们以两种方式组合模型-线性和并行方式。我们用它来估计 毒品 问题发源地的震中。 ● 最后，我们进行了多次模拟并预测了未来的毒品问题，从而从不同的角 度开发了多种策略来应对这种流行病，并从对阿片类药物传播影响最大的 变量中进行选择。 我们的模型将非法使用阿片类药物视为一种疾病，当特定地区的更多人患 有阿片类药物时，这种情况会更频发。这使我们能够对其进行设计，以便将来可 以推广到更大的区域。通过可视化这种传播，我们能够目睹预测的阿片类药物在 主要道路上和沿主要道路的传播比简单邻接所能预测的更长。以这种方式联系在 一起的县既包括震中县，也包括脆弱县。 为了评估我们的外部模型，我们给了它来自所有县的前两年的药物报告数 据，然后将其传播到2016年。我们的预测存在人均10 -5 药物报告的错误。在评估 我们的内部模型时，我们意识到尽管社会经济因素高度相关，但它们无法准确预 测阿片类药物的滥用。