请问使用udp协议,一次最大可以发送多少字节?有没有限制?

VC/MFC > 网络编程 [问题点数:40分,结帖人Ailong]
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udp一次发送多少字节合适呢,1472 ? 548 ?

在进行UDP编程的时候,我们最容易想到的问题就是,一次发送多少bytes好?  当然,这个没有唯一答案,相对于不同的系统,不同的要求,其得到的答案是不一样的,我这里仅对  像ICQ类的发送聊天消息的情况作分析,对于...

UDP协议一次发送最大数据量分析

 在进行UDP编程的时候,我们最容易想到的问题就是,一次发送多少bytes好? 当然,这个没有唯一答案,相对于不同的系统,不同的要求,其得到的答案是不一样的。  首先,我们知道,TCP/IP通常被认为是个四层协议系统,...

TCP、UDP数据包大小的限制UDP数据包一次发送多大为好)——数据帧的物理特性决定的,每层都有一个自己的...

1、概述 首先要看TCP/IP协议,涉及到四层:链路层,网络层... 其中以太网(Ethernet)的数据帧在链路层 IP包在网络层 TCP或UDP包在传输层 TCP或UDP中的数据(Data)在应用层 它们的关系是 数据帧{IP包{TCP或UDP包...

为什么 DNS 会使用 UDP 协议,假如使用 TCP 协议又会发生什么呢?

公众号关注「奇妙的 Linux 世界」设为「星标」,每天带你提升技术视野!今天要分析的具体问题是『为什么 DNS 使用 UDP 协议』,DNS 作为整个互联网的电话簿,它能够将可以被人...

UDP中一个包的大小最大能多大?

前言 因为UDP数据传输的无连接特性,最简单的UDP数据传输就是一次数据交互UDP包搞定,这样就不用管分包问题(因为不像TCP,UDP传输时如果...在进行UDP编程的时候,我们最容易想到的问题就是,一次发送多少bytes好...

TCP、UDP数据包大小的限制

1、概述 首先要看TCP/IP协议,涉及到四层:链路层,网络层,传输层,应用层。 其中以太网(Ethernet)的数据帧在链路层 IP包在网络层 ... 不同的协议层对数据包不同的称谓,在传输层叫做段(se

网络协议理解(四)TCP协议与UDP协议的区别(详解) ---- 面向字节流?面向报文?

前提知识:TCP/IP协议通信采用了4层的层级结构,每层都... 网络协议理解(四)TCP协议与UDP协议的区别(详解) ---- 面向字节流?面向报文? 1、传输层存在的必要性 由于网络层的分组传输是不可靠的,无法了...

UDP协议

UDP协议UDP协议简介UDP(User Datagram Protocol),用户数据报协议,是OSI(Open System Interconnection,开放式系统互联) 参考模型中一种无连接的传输层协议,提供面向事务的简单不可靠信息传送服务,IETF RFC 768...

DNS何时使用TCP协议,何时使用UDP协议

DNS同时占用UDP和TCP端口53是公认的,这种单个应用协议同时使用两种传输协议的情况在TCP/IP栈也算是个另类。但很少人知道DNS分别在什么...DNS在进行区域传输的时候使用TCP协议,其它时候则使用UDP协议。 DNS的规...

UDP协议是什么?作用是什么?

UDP是User Datagram Protocol的简称,中文名是用户数据报协议,是OSI参考模型中的传输层协议,它是种无连接的传输层协议,提供面向事务的简单不可靠信息传送服务。 UDP的正式规范是IETF RFC768。UDP在IP报文的协议...

UDP包的最大大小是多少?

每个udp包的最大大小是多少?  65507 约等于 64K 为什么最大是65507?  因为udp包头2个byte用于记录包体长度. 2个byte可表示最大值为: 2^16-1=64K-1=65535  udp包头占8字节, ip包头占20字节, 65535-28 = ...

UDP协议详解

2、UDP协议 3、端口 4、UDP和ARP之间的交互 5、UDP适用场景 6、UDP洪水 1、简介 UDP(UserDatagramProtocol)是个简单的面向消息的传输层协议,尽管UDP提供标头和有效负载的完整性验证(通过校验和),但它...

udp为什么不能发送大于1472字节数据

在进行UDP编程的时候,我们最容易想到的问题就是,一次发送多少bytes好?  当然,这个没有唯一答案,相对于不同的系统,不同的要求,其得到的答案是不一样的,这里仅对像ICQ类的发送聊天消息的情况作分析,对于其他情况...

DNS使用的是TCP协议还是UDP协议

DNS同时占用UDP和TCP端口53是公认的,这种单个应用协议同时使用两种传输协议的情况在TCP/IP栈也算是个另类。但很少人知道DNS分别在什么情况下使用这两种协议。  先简单介绍下TCP与UDP。   TCP是种面向...

什么情况下适合用UDP协议,什么情况下适合用TCP协议?

TCP UDPTCP与UDP基本区别 1.基于连接与无连接 2.TCP要求系统资源较多,UDP较少; 3.UDP程序结构较简单 4.流模式(TCP)与数据报模式(UDP); 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  UDP...

计算机网络协议(三)——UDP、TCP、Socket

底层网络知识详解:最重要的传输层概述UDP协议二、TCP协议2.1 TCP的三握手 概述 这个专栏的计算机网络协议,我是在极客时间上学习 已经三万多人购买的刘超老师的趣谈网络协议专栏,讲的特别好,像看小说...

使用不可靠的UDP设计可靠的文件传输协议

但是UDP协议是面向无连接的,它只提供最大努力的服务,也就是说UDP协议不带发送端进行数据报分组,在接收端再对收到的报文进行重新 排序和组装的功能。这样一来,当个数据报从发送端出发后,系统是不对报文...

为什么通常UDP封包大小不能超过500个字节?

原文标题: > RF: ... ...1500字节: 以太网.1492字节: PPPoE.1472字节: ping1468字节: DHCP1430字节: VPN and PPTP 576字节: 拨号ISP RFC 1883: 最小576,新的可能会是1280 U

TCP协议和UDP协议的区别及其应用

下面是TCP和UDP的简单程序: 简单的TCP网络程序 https://blog.csdn.net/qq_37941471/article/details/80738319 ...接着我们通过这两个协议来更直接的理解一下TCP协议和UDP协议: 这两个协议...

tcp协议和udp协议使用场景

个TCP连接必须要经过三“对话”才能建立起来,其中的过程非常复杂,只简单的描述下这三对话的简单过程:主机A向主机B发出连接请求数据包:“我想给你数据,可以吗?”,这是第一次对话;主机B向主机A发送...

UDP数据包一次发送多大为好?

1.在进行UDP编程的时候,我们最容易想到的问题就是,一次发送多少bytes好? 当然,这个没有唯一答案,相对于不同的系统,不同的要求,其得到的答案是不一样的,我这里仅对 像ICQ类的发送聊天消息的情况作分析,对于...

UDP数据包最大传输长度

这个1500字节被称为链路层的MTU(最大传输单元). 但这并不是指链路层的长度被限制在1500字节,其实这这个MTU指的是链路层的数据区.并不包括链路层的首部和尾部的18个字节. 所以,事实上,这个1500字节就是网络层IP数据...

UDP报文最大长度

在进行UDP编程的时候,我们最容易想到的问题就是,一次发送多少bytes好?  当然,这个没有唯一答案,相对于不同的系统,不同的要求,其得到的答案是不一样的,我这里仅对  像ICQ类的发送聊天消息的情况作分析,对于...

为什么udp为什么不能发送大于1472字节数据

在进行UDP编程的时候,我们最容易想到的问题就是,一次发送多少bytes好?  当然,这个没有唯一答案,相对于不同的系统,不同的要求,其得到的答案是不一样的,这里仅对像ICQ类的发送聊天消息的情况作分析,对于其他...

还搞不懂 UDP和TCP篇文章帮你搞定

· 源端口:这个字段占据 UDP 报文头的前 16 位,通常包含发送数据报的应用程序所使用UDP 端口。接收端的应用程序利用这个字段的值作为发送响应的目的地址。这个字段是可选的,所以发送端的应用程序不一定会把...

终于把TCP协议与UDP协议给整明白了

网络编程三个要素,分别是IP地址、端口号和通信协议,本文主要讲述的是TCP与UDP这两种通信协议,以及编程的实现。

DNS域名解析使用的是TCP协议还是UDP协议

DNS同时占用UDP和TCP端口53是公认的,这种单个应用协议同时使用两种传输协议的情况在TCP/IP栈也算是个另类。但很少人知道DNS分别在什么情况下使用这两种协议。 先简单介绍下TCP与UDP。 TCP是种面向连接的...

DNS用的是TCP协议还是UDP协议【转】

DNS占用53号端口,同时...DNS在区域传输的时候使用TCP协议,其他时候使用UDP协议。 DNS区域传输的时候使用TCP协议: 1.辅域名服务器会定时(一般3小时)向主域名服务器进行查询以便了解数据是否变动。如变...

【教程】第 10 章 基于UDP协议的接收和发送

本章将介绍如何使用UDP协议进行程序设计,对UDP编程的基本框架进行介绍并给出程序设计的例子。本章中使用比较大的篇幅对UDP协议的程序设计中容易出现的问题进行分析,并给出解决的方法。主要包括以下内容: UDP...

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)。

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