高性能跨平台网络通信框架 HP-Socket v6.0.2

Ldcsaa 2024-08-13 09:15:23

HP-Socket


v6.0.2 更新

一、主要更新
  1. 优化Linux通信组件多路复用处理架构,避免“惊群”问题,提升性能。
  2. 自动为 HP-Socket 工作线程设置唯一线程名称,方便跟踪调试。
  3. TCP Client/Agent 以同步方式连接服务端时,支持通过 SetSyncConnectTimeout() 设置连接超时时间。
  4. 支持定时回收垃圾内存和被动回收垃圾内存(默认使用定时回收,回收间隔 15 秒)。
  5. Windows版本支持在没有安装 MFC 的环境下编译。
二、第三方库更新
  1. openssl 升级到 3.0.14 版本
  2. llhttp 升级到 9.2.1 版本
  3. mimalloc 升级到 2.1.7 版本
  4. zlib 升级到 1.3.1 版本

HP-Socket 组件列表

  • 基础组件

    基础组件

  • SSL 组件

    SSL 组件

  • HTTP 组件

    HTTP 组件


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内容概要:本文详细介绍了基于Python实现的POA-BP(鹈鹕优化算法优化反向传播神经网络)多特征分类预测项目。项目旨在通过融合POA和BP神经网络,解决传统BP训练中易陷入局部最优、收敛速度慢等问题,从而提升多特征分类预测的精度和效率。POA算法通过模拟鹈鹕捕食行为,增强了全局搜索能力,提高了模型对高维复杂数据的适应性和鲁棒性。项目涵盖输入数据预处理、POA优化模块、BP神经网络训练模块及预测评估模块,提供了完整的算法实现框架和部分示例代码。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对机器学习和神经网络有一定了解的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:① 提升多特征分类预测精度,减少误分类率;② 加速神经网络训练过程,缩短训练时间;③ 克服传统BP训练局限,提高模型稳定性和泛化能力;④ 支持多领域实际应用需求,如金融风险评估、医疗诊断、图像识别等。 其他说明:项目背景强调了新型群智能算法与经典神经网络结合的重要性,为智能化多特征分类提供了坚实的技术基础。通过模块化设计,实现了POA与BP的有效融合,确保代码结构清晰且便于维护。此外,项目还提供了详细的代码示例,帮助读者更好地理解和实践POA-BP算法。

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