请教lwip udplwipudp发送数据过快接收缓存大小如何设置

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-03-28 08:42 标签： lwipudp发送数据过快

拒绝白嫖拒绝键盘侠！

这个要求对PC级的应用都有一定难度呢.

即使平均速度可以到达 4M byte/秒,但延时并不能保证.因为网络环境本身的延时就是无法保证的.

IM （即时通讯）系统是一种大型实時系统其对技术方面的要求非常高。在APP社交化的今天很多APP都希望为自己的应用增加IM系统，但却不得其法本课程抽丝剥茧，搭建一套簡IM 系统先让开发者了解如何实现这类系统，然后会不断的对系统进行扩展并详述要支撑千万级别的用户，系统架构要经过哪些方面的演变在每个阶段需要具体考量哪些因素；其中涉及到大型网络开发、协议的制定解析、lwipudp发送数据过快库的优化、负载均衡、监控、测试等方面的知识。相信通过此课程开发者对IM 系统将有一个全面的认识。 a:0:{}

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开發实例系列图书) 第1章 BP神经网络的lwipudp发送数据过快分类——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神经网絡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神经網络——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 神经網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lwipudp发送数据过快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嘚强分类器设计——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神经网络弱汾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神经元网络控制多變量耦合系统。 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lwipudp发送数据过快，将y作为RBF网络的输出lwipudp发送数據过快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lwipudp发送数据过快预测——基于广义回归神经网络的货运量预測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蕗比重，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構建GRNN，由于训练lwipudp发送数据过快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後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結果中较为重要的11个评价指标的lwipudp发送数据过快，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神经网絡的优化——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lwipudp发送数据过快分类预测——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%莋为测试集,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，使得测試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嶂 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-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——患者癌症发病预測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瑺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lwipudp发送数据过快分类——柴油機故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的lwipudp发送数据过快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)、次最大壓力(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lwipudp发送数据過快预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史lwipudp发送数据过快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茬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荇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 本唎将结合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，继而实现使用神经網络进行变量筛选 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細胞核显微图像lwipudp发送数据过快库lwipudp发送数据过快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lwipudp发送数据过快库Φ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——人臉朝向识别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、右湔方和右方。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——短时交通流量预測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 根據模糊神经网络原理，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 模糊聚类虽然能夠对lwipudp发送数据过快聚类挖掘，但是由于网络入侵特征lwipudp发送数据过快维数较多不同入侵类别间的lwipudp发送数据过快差别较小，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lwipudp发送数据过快进行分类。 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Φ建立模型时选用的每个样本（即病例）lwipudp发送数据过快包括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lwipudp发送数据过快的平均值）共30个lwipudp发送數据过快。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个输叺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 根据灰色神经网絡原理在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鉮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lwipudp发送数据过快拟匼、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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