Fast portable non-blocking network programming with Libevent Fast portable non-blocking network programming with Libevent…

关于网络编程以及socket 等一些概念和函数介绍就不再重复了,这里示例性用python 编写客户端和服务器端. 一.最简单的客户端流程: 1. Create a socket 2. Connect to remote server 3. Send some data 4. Receive a reply  Python Code  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 3…

原文:https://www.binarytides.com/python-socket-programming-tutorial/ ------------------------------------------------------- Network programming in python   This is a quick guide/tutorial on socket programming in python. Socket programming python is ve…

Book Description Learn to develop iPhone and iPad applications for networked enterprise environments The iPhone and iPad have made a powerful impact on the business world. Developers creating iOS apps for the enterprise face unique challenges involvi…

PyTorch Prerequisites - Syllabus for Neural Network Programming Series PyTorch先决条件 - 神经网络编程系列教学大纲 每个人都在发生什么事?欢迎来到PyTorch神经网络编程系列. 在这篇文章中,我们将看看做好最佳准备所需的先决条件. 我们将对该系列进行概述,并对我们将要开展的项目进行预览. 这将使我们对我们将要学习什么以及在系列结束时我们将拥有哪些技能有一个很好的了解. 不用多说,让我们直接了解细节. 此系列需要两个…

［blocking network call］ 阻塞的网络调用: 1.gethostbyname(): does not return until it has succeeded or failed in resolving www.xxx.com 2. connect(): does not return until it has connected 3. recv(): calls do not return until they have received data or a close…

第二周:神经网络的编程基础(Basics of Neural Network programming) 二分类(Binary Classification) 这周我们将学习神经网络的基础知识,其中需要注意的是,当实现一个神经网络的时候,我们需要知道一些非常重要的技术和技巧.例如有一个包含 \(m\) 个样本的训练集,你很可能习惯于用一个 for 循环来遍历训练集中的每个样本,但是当实现一个神经网络的时候,我们通常不直接使用 for 循环来遍历整个训练集,所以在这周的课程中你将学会如何处理训练集.…

第一章: Architecture(体系结构) Protocol Layers(协议层) ISO OSI Protocol 每层的功能: 网络层提供交换及路由技术 传输层提供了终端系统之间的数据透明传输,并且负责端到端的错误恢复及流程控制 会话层用来建立.管理.以及终止应用程序之间的连接 表现层提供数据表现差异的独立性(例如加密) 应用层支持应用程序和用户程序 TCP/IP Protocol Gateways(网关) 网关是一个统称,它用于连接起一个或多个网络. 其中的中继器在物理层面上进行操作…

第二周:神经网络的编程基础 (Basics of Neural Network programming) 2.1.二分类(Binary Classification) 二分类问题的目标就是习得一个分类器,它以图片的特征向量(RGB值的矩阵,最后延展成一维矩阵x,如下)作为输入,然后预测输出结果…

Learning Libevent Chapter 0: About this document Chapter 1: A tiny introduction to asynchronous IO. A Libevent Reference Manual R0: Preliminaries R1: Setting up the Libevent library R2: Getting an event_base R3: Running an event loop R4: Working with…

Logistic Regression with a Neural Network mindset Welcome to the first (required) programming exercise of the deep learning specialization. In this notebook you will build your first image recognition algorithm. You will build a cat classifier that r…

文章最开头介绍了 获取时间的C/S 模型的代码, 还用了实现了IPV6的版本 unix 介绍了errno值,以及在多进程/多线程中的问题 多线程中不用全局errno,而是用返回值 处理error 详细见第26章 //可以这么写 int n; if( (n=pthread_mutex_lock(&ndone_mutex)) !=0 ) errno=n,err_sys("ptherad_mutex_lock error");// 逗号分割,不用{} 花括号 //当然我们也可以封装下…

Python Basics with numpy (optional)Welcome to your first (Optional) programming exercise of the deep learning specialization. In this assignment you will: - Learn how to use numpy. - Implement some basic core deep learning functions such as the softm…

Please note that when you are working on the programming exercise you will find comments that say "# GRADED FUNCTION: functionName". Do not edit that comment. The function in that code block will be graded. 1) What is a Jupyter notebook? A Jupyt…

1. Build a logistic regression model, structured as a shallow neural network2. Implement the main steps of an ML algorithm, including making predictions, derivative computation, and gradient descent.3. Implement computationally efficient, highly vect…

Maybe this is due to the current version, but the current answer doesn't work on my system (Docker 0.7.2 with base Ubuntu image). The solution is explained here in the official Docker documentation. For the lazy ones: edit /etc/default/ufw to change…

此配置实例亲测成功,共勉,有问题大家留言. 环境:VMware 10 + unbuntu 14.04 为了unix进行网络编程,编程第一个unix程序时遇到的问题,不能包含unp.h文件,这个感觉和apue.h差不多,不过这里需要编译源代码,为了以后方便,现在整理如下: 主要有两点一是生成libunp.a这个库,二是得到unp.h.config.h这两个个头文件. 1,安装编译器,为了齐全还是安装一下build-essential sudo apt-get install build-essen…

一.初衷 近期正在做网络计算编程的作业.要求平台为unix/linux,想着Raspberry Pi装的Debian系统也是Linux改的,也应该能够勉强用着,所以就用它来做作业了! 二.说明 先把环境搭了(配置unp.h头文件环境),具体步骤见下文 http://www.voidcn.com/blog/liyuefeilong/article/p-5697814.html 编译出错 ,如上图,解决方案: http://www.cnblogs.com/instorm/p/3415483.html…

下面开始用简单但典型的客户端和服务器端程序说明如何进行网络编程.这一小节讲的是客户端,一个用来连接并读取服务器发送来的时间的客户端. 这里涉及到了编写代码,因此要 搭建unix网络编程环境 unix系统我没安装,系统不易获得而且也没必要安装unix.用linux是最佳选择.再者我本来就是ubuntu系统,所以就在ubuntu下搭建环境了. 1,安装编译器,为了齐全还是安装一下build-essential sudo apt-get install build-essential 2,下载本书的头…

source code下载地址:unpv13e.tar.gz下载 (也有放一份在google cloud storage) compile 1. ./configure 2. cd lib make 3.     cd libfree 修改inet_ntop.c size_t size; 變成 socklen_t size; make 4.(感覺這一步應該不用做) cd ../libgai    make 5. cd ../intro # build and test a basic clien…

1. 下载源代码:http://www.ituring.com.cn/book/download/60498ad9-ede6-4023-a92b-04d47be23578 2. 解压文件后进入文件根目录并运行以下命令: $ autoconf $ ./configure 3. 进入lib目录并且make 4. 进入libfree目录并且make 在该目录运行时出现错误,错误代码如下: gcc -I../lib -g -O2 -D_REENTRANT -Wall -c -o inet_ntop.o…

13~22章 重要 第2章 传输层: TCP/ UDP / STCP (Stream Control Transmission Protocol) TCP 可靠,有重传机制,SYN队列号 UDP 不可靠 STCP 可靠(还包装了一些其他的) TCP,STCP 协议中 有数据包的序列号SYN,和重传机制, 保证了数据的正确性,可靠性. SYN就是序列号,ACK 是回应 TCP 连接的建立 和终止 2.6.1 TCP建立连接 TCP建立连接有3路分节 ( 容易被攻击,因为server要等待clien…

第13章 守护进程和inetd 超级服务器 syslog() daemon_init() setuid() setgid() 第14章 高级IO 标准I/O函数库,支持3种缓冲 缓冲(读写存储设备(硬盘),或者网络 合并读写,可以大大提高性能, 当然也可以不合并: 每次读写操作就立即 发送到指定输入输出(写进硬盘)) 全缓冲(fully buffering):意味着只在出现下列情况才发生I/O 1.缓冲区满 2.进程显示调用fflush 3.进程调用exit终止自己 标准IO缓冲区的大小 通常为…

一:二分类(Binary Classification) 逻辑回归是一个用于二分类(binary classification)的算法.在二分类问题中,我们的目标就是习得一个分类器,它以对象的特征向量作为输入,然后预测输出结果…

百度云链接: 链接:https://pan.baidu.com/s/1xU-CxXGCvV6o5Sksryj3fA 提取码:gawn…

总结 一.处理数据 1.1 向量化(vectorization) (height, width, 3) ===> 展开shape为(heigh*width*3, m)的向量 1.2 特征归一化(Normalization) 一般数据,使用标准化(Standardlization), z(i) = (x(i) - mean) / delta,mean与delta代表X的均值和标准差,最终特征处于[-1,1]区间 对于图片,可直接使用 Min-Max Scaliing,即将每个特征直接除以 255,…

--------------------------------------------------中文翻译----------------------------------------------------------------------------------------- 1.神经元的计算是什么?(B) A. 在将输出应用到激活函数之前, 神经元计算所有特征的平均值 B. 神经元计算一个线性函数 (z = Wx + b), 然后是一个激活函数 C. 神经元计算一个激活函数, 后跟一…

Socket # 用一个 Socke t表示"打开了一个网络连接" # 打开一个 Socket 需要知道目标计算机的IP地址和端口号,再指定协议类型即可. # TCP # 主动发起连接的是客户端,被动相应的是服务器 # 1. 创建一个基于 TCP 连接的socket import socket s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) # AF_INET 指 IPv4 协议.SOCK_STREAM 指面向流的 TCP 协…

@1: 同步网络编程(也就是阻塞方式) 同步网络编程一次只能连接一个客户端. Server端: import socket def debugPrint(name, value): print("{0}: {1}".format(name, value)) def server(): #1: server = socket.socket() #NOTE: NOT "host = server.gethostname()" host = socket.gethostn…

在神经网络中,假如有m个训练集,我们想把他们加入训练,第一个想到得就是用一个for循环来遍历训练集,从而开始训练.但是在神经网络中,我们换一个计算方法,这就是 前向传播和反向传播. 对于逻辑回归,就是找出合适得参数w和b,在二分类中,输出得结果是0或者1,所以我们得假设函数得输出应该在0,1之间.那么线性肯定是不合适的.我们称输出结果在0,1之间的函数为 S 函数(sigmoid 函数). 那么逻辑回归的代价函数又是什么呢? 为了训练逻辑回归模型的参数参数…