I/O模型--完成端口 设计目的: 常见的网络通信分为两种:同步和异步. 在同步通信中,每一次接受数据都会导致主线程的挂起,从而阻塞住了其他操作.为了解决这一问题,我们通常会采取同步通信+多线程的策略,即为每一个连入的Socket分配一个线程.然而随着连入的Socket的数量的增加,线程的数量也在增加,这样CPU则需要不停地进行线程的切换,因此难以成为高性能的服务器程序. 异步通信则可以把接收数据这一操作交给内核,即在内核接收数据的时候,主线程可以不用被阻塞并且继续执行其他操作,而一旦接收数据完

转载自:https://blog.csdn.net/piggyxp/article/details/6922277 目录: 1． 完成端口的优点 2． 完成端口程序的运行演示 3． 完成端口的相关概念 4． 完成端口的基本流程 5． 完成端口的使用详解 6． 实际应用中应该要注意的地方 一． 完成端口的优点 1. 我想只要是写过或者想要写C/S模式网络服务器端的朋友,都应该或多或少的听过完成端口的大名吧,完成端口会充分利用Windows内核来进行I/O的调度,是用于C/S通信模式中性能最好的网络

Windows提供了四种异步IO技术,机制几乎时相同的,区别在于通知结果的方式不同: 1.通过注册的消息函数进行通知 2.通过内核event事件进行通知 3.通过称为完成例程的回调函数进行通知 4.通过完成端口进行通知 WSAAsyncSelect 过程:创建一个套接字后,调用WSAAsyncSelect函数对该套接字注册感兴趣的网络事件,例如accept,read,write等,并且注册对应的Windows 消息,当然要先定义好消息响应函数,这样当某个注册的socket有消息时,就会主动去调用

#include <WINSOCK2.H> #include <stdio.h> #define PORT 5150 #define MSGSIZE 1024 #pragma comment(lib, "ws2_32.lib") typedef struct { WSAOVERLAPPED overlap; WSABUF Buffer; char szMessage[MSGSIZE]; DWORD NumberOfBytesRecvd; DWORD Flags;

大部分内容转载自https://blog.csdn.net/piggyxp/article/details/114883 目录: 1． 重叠模型的优点 2． 重叠模型的基本原理 3． 关于重叠模型的基础知识 4． 重叠模型的实现步骤 一． 重叠模型的优点 1.      可以运行在支持Winsock2的所有Windows平台 ,而不像完成端口只是支持NT系统. 2.      比起阻塞.select.WSAAsyncSelect以及WSAEventSelect等模型,重叠I/O(Overlapp

GetQueuedCompletionStatus  比如此时端口上完成的是什么操作,数据是什么等,还有,系统如何做到自动填充上述的结构的,也就是说,系统怎么知道在Overlap->OpCode存放的应该是操作类型,如读,写操作,而在Overlap->wbuf存放的应该是读写数据. GetQueuedCompletionStatus函数有个OVERLAPPED结构,很多资料上都采用不同的结构体来扩展该结构,比如有的资料定义: typedef struct _OVERLAPPEDPLUS { O

1.相关准备 1.1 手写数字数据集 这篇博客上有.jpg格式的图片下载,附带标签信息,有需要的自行下载,博客附带百度云盘下载地址(手写数字.jpg 格式):http://blog.csdn.net/eddy_zheng/article/details/50496194 1.2深度学习框架 本实战基于caffe深度学习框架,需自行参考相关博客搭建环境,这里不再对如何搭建环境作介绍. 2.数据准备 2.1 准备训练与验证图像 准备好你想训练识别的图像数据之后,将其划分为训练集与验证集,并准备好对应

    Kinect for Windows SDK1.7中引入了Kinect Fusion功能.在1.8的SDK中对该功能进行了改进和强化,Kinect Fusion能够使得我们使用Kinect for Windows 传感器来进行真实场景的三维几何重建,目前已支持导出.obj及.stl等三维数据格式.Kinect Fusion技术在支持GPU加速的机器上能够对物体进行实时的三维建模.和传统的三维建模方式相比,Kinect Fusion最大的优势是快速便捷.     Kinect Fusion

接着上周继续,没看的童鞋.请移步: http://www.cnblogs.com/Chary/p/No00004B.html 这里,假设你已经能够看到这个画面了: 接下来,我们继续 给药 : 安装nose 进入Scripts文件夹,输入命令: pip install nose 看你人品和网速.. 安装numpy 不过这里,我就要吐槽一下Windows了,python官网上下载里面没有Windows,然后下载源码安装也失败.为啥? 提示: Unable to find vcvarsall.bat.

catalog . 引言 . Windows 2000网络结构和OSI模型 . NDIS驱动 . NDIS微端口驱动编程实例 . NDIS中间层驱动编程实例 . NDIS协议层驱动编程实例 . TDI驱动 . TDI的过滤框架 . WFP(Windows Filtering Platform windows过滤平台) 0. 引言 最早出现的网络驱动应该是网卡驱动,这是Windows的下进行网络安全攻防常见的需求,为了进一步分割应用程序的网络数据传输与下层协议直到下层硬件的关系,又出现了协议驱动,

pycaffe 是 Caffe 提供的Python接口,我们知道 Caffe 的整个framework是基于C Plus Plus 来开发的,所以pycaffe 的根本就是提供Python调用Caffe C Plus Plus Library 的接口. 此处编译是在Windows Caffe VS2013的环境下进行,请对号入座,编译过程按以下步骤逐步进行. 1. 安装Python环境 recommend install python 2.7 之所以推荐安装Python2.7版本,是因为我下载的

SNS社交网络在近几年流行起来,并呈现出火爆的增长趋势.在仿制国外Facebook.twitter等成功先例的基础上,国内的人人网.新浪微博等一系列社交网络正风生水起. 这些社交网站表面上看起来十分普通和其他网站别无二致,但我们可以研究它们背后更深层次的数学原理,从而更有利于推广营销.在后面的分析中,我会分别举例,大家就会明白实际中的应用价值. 我们需要考虑的是怎样度量一个网络.网络其实就是一张图,图中有各个节点,节点连接起来,形成边.在社交网络中,每个人就是一个节点,人们通过好友关系相互连接.

众所周知,如果你想研究Deep Learning,那么比较常用的配置是Linux+GPU,不过现在很多非计算机专业的同学有时也会想采用Deep Learning方法来完成一些工作,那么Linux+GPU的环境就有可能会给他们带来一定困扰,我写这篇文章就是为了让这些同学可以不用去装Linux系统,不用去涉及GPU,就可以基于Caffe框架跑出一个简单的神经网络. CNN基础知识:https://zhuanlan.zhihu.com/p/22038289?refer=intelligentunit(

关键字:Windows.cpu模式.Python.faster-rcnn.demo.py 声明:本篇blog暂时未经二次实践验证,主要以本人第一次配置过程的经验写成.计划在7月底回家去电脑城借台机子试试验证步骤的正确性,本blog将根据实际遇到的问题持续更新.另外blog中除提到的下载链接外我还会给出网盘链接方便下载,包括我的整个工程的网盘链接.如果有些报错解决不了可直接拿本人的相关文件替换,本篇blog具有较高的参考性. 本人微软版caffe工程     下载链接:http://pan.bai

   一. 装完caffe当然要来跑跑自带的demo,在examples文件夹下. 先来试试用于手写数字识别的mnist,在 examples/mnist/ 下有需要的代码文件,但是没有图像库. mnist库有50000个训练样本,10000个测试样本,都是手写数字图像. caffe支持的数据格式为:LMDB LEVELDB IMDB比LEVELDB大,但是速度更快,且允许多种训练模型同时读取同一数据集. 默认情况,examples里支持的是IMDB文件,不过你可以修改为LEVELDB,后面详解

前言:最近参加百度点石大赛,完成商家招牌的分类和检测,把实验过程简单记录下来,具体步骤如下. 环境配置:windows下的visual studio2013和caffe(cpu版本)环境搭建请看我另一篇博客:http://www.cnblogs.com/wmr95/articles/9021748.html 下面写写具体实验流程: 1.首先把比赛平台下的数据集下载放到caffe-master路径下data文件夹中,如图: 首先数据提供的是train和test图片数据及label的txt文件,具体

明代思想家王阳明提出了"知行合一",谓认识事物的道理与在现实中运用此道理,是密不可分的一回事.我以为这样的中国哲学话语,对于学习者来说,极具启发意义,要细细体会.中华文明源远流长,很多做人做事的道理,孕育其中,需用心体会,并学以致用. 以"知"促"行".以"行"促"知".知行合一.--The unity of Inner knowledge and action. 在chapter 3 中提供了一个很好的实

本文整理于:http://blog.csdn.net/piggyxp/article/details/6922277 一． 完成端口的优点 完成端口会充分利用Windows内核来进行I/O的调度,是用于C/S通信模式中性能最好的网络通信模型,没有之一:甚至连和它性能接近的通信模型都没有. 微软提出完成端口模型的初衷,就是为了解决这种"one-thread-per-client"的缺点的,它充分利用内核对象的调度,只使用少量的几个线程来处理和客户端的所有通信,消除了无谓的线程上下文切换,

异步选择模型类似的是,它也允许应用程序在一个或多个套接字上,接收以事件为基础的网络事件通知.对于异步选择模型采用的网络事件来说,它们均可原封不动地移植到事件选择模型.事件选择模型和异步选择模型最主要的差别在于网络事件会投递至一个事件对象,而非投递至一个窗口. 首先,初始化网络环境,创建一个监听的socket,然后进行bind,listen操作.接下来我们会创建一个网络事件对象,它和我们讲内核态下线程同步里边事件对象很类似,我们可以调用WSACreateEvent来创建它,其声明如下: WSAEV

libevent框架之前有做过分析,这次是谈谈如何将libevent搭建在vs工作环境下, 并且编写一个demo进行测试.测试过程中会再一次带大家分析消息是怎么传递 的. 我的libevent版本libevent-2.0.22-stable,用对应的vs命令工具进入该目录 我的是Visual Studio 2008版本的Command Prompt 执行成功后在libevent目录下生成三个lib 之后用vs创建控制台项目 生成成功后在项目目录里创建Include和Lib两个文件夹 分别进入li

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9622548.html 锲子:关于并发服务器中的I/O复用实现方式,前面在网络编程系列四还是五来着????我们讲过select的方式,但select的性能比较低,当连接数量超过几百个的时候就很慢了,并不适合以Web服务器端开发为主流的现代开发环境.因此就有了Linux下的epoll,BSD的kqueue,Solaris的/dev/poll和Windows的IOCP等复用技术.本章就来讲讲Lin