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简易的Socket程序 可直接编译运行

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简介:
这是一款简单的Socket编程示例程序,可供初学者学习和实践网络通信原理。代码结构清晰,易于理解和修改,可直接编译运行,适合入门级开发者使用。 简单的Socket程序可以直接编译运行,适合初学者学习使用。

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客服
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  • Socket
    优质
    这是一款简单的Socket编程示例程序,可供初学者学习和实践网络通信原理。代码结构清晰,易于理解和修改,可直接编译运行,适合入门级开发者使用。 简单的Socket程序可以直接编译运行,适合初学者学习使用。
  • C语言 Socket(最新版含实例
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    本书为学习C语言Socket编程的读者提供了一站式的解决方案,通过丰富的实例指导读者直接进行编译和运行实践,帮助初学者快速掌握网络通信编程技巧。 本段落介绍最新版的Socket编程,并附带实例代码供直接编译运行参考。文中设计了服务端与客户端的Socket示例,并提供了IPv4和IPv6的相关实现代码。 网络中的Socket数据传输被视为一种特殊的I/O操作,而Socket本身也是一种文件描述符。创建一个新的连接时会调用一个类似打开文件的操作函数socket(),此函数返回一个整数型的Socket描述符,随后的所有通信都将通过这个Socket进行。 以下是服务器端的部分示例代码: ```c #include #include #include #include #include #include #include #include #define SERVPORT 3333 /*服务器监听端口号 */ #define BACKLOG 10 /* 最大同时连接请求数 */ int main() { int sockfd, client_fd; // sockfd:用于监听的Socket;client_fd:数据传输用Socket struct sockaddr_in my_addr, remote_addr; // 分别存储本机地址信息和客户端地址信息 if ((sockfd = socket(AF_INET, SOCK_STREAM, 0)) == -1) { perror(socket创建出错!); exit(1); } my_addr.sin_family=AF_INET; my_addr.sin_port=htons(SERVPORT); // 设置端口号 my_addr.sin_addr.s_addr = INADDR_ANY; // 允许所有IP地址连接到此Socket bzero(&(my_addr.sin_zero), 8); if (bind(sockfd, (struct sockaddr *) &my_addr, sizeof(struct sockaddr)) == -1) { perror(bind出错!); exit(1); } if (listen(sockfd, BACKLOG) == -1) { perror(listen出错!); exit(1); } while(1){ socklen_t sin_size = sizeof(struct sockaddr_in); // 客户端地址信息大小 if ((client_fd = accept(sockfd, (struct sockaddr *) &remote_addr, &sin_size)) == -1) { perror(accept出错); continue; } printf(received a connection from %s\n, inet_ntoa(remote_addr.sin_addr)); // 子进程处理客户端请求 if (!fork()) { if (send(client_fd, Hello, you are connected!\n, 26, 0) == -1) perror(send出错!); close(client_fd); exit(0); } close(client_fd); } } ``` 该代码展示了如何使用socket函数创建服务器端监听Socket,进行绑定和监听操作,并处理客户端的连接请求。
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    本作品提供了一个预编译的MATLAB程序,用于执行图像的六层小波分解。用户可以直接运行无需额外配置,适用于信号处理和图像分析等场景。 程序-MATLAB-小波分解(6层),通过编译的.m文件,直接运行。希望对你有帮助。
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    这是一个简单易用的Android计算器应用程序源代码项目,包含完整的功能实现,用户可以轻松下载后直接在设备上运行和测试。 Android简易计算器适合新手练习使用。
  • OpenCV结果在ARMv8上
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    本项目成功在ARMv8架构上完成了OpenCV库的编译,并实现了其功能代码可以直接运行,无需二次编译。为嵌入式开发提供强大支持。 OpenCV(开源计算机视觉库)是一个强大的跨平台计算视觉库,包含了许多图像处理和计算机视觉算法。本段落将探讨如何在ARMv8架构的处理器上使用Cortex-A53核心来应用编译好的OpenCV 3.4.1版本。 首先需要了解的是,ARMv8是用于移动设备及嵌入式系统的64位指令集架构,并且广泛应用于这些领域中。当我们在Linux环境下进行开发时,通常会利用CMake作为构建系统来进行编译工作。对于ARMv8平台而言,则需使用匹配的交叉编译工具链(如`aarch64-linux-gnu-`),该工具链可以把源代码转换成适合于ARMv8架构的目标代码。通过这种方式,在X86或其它类型的主机上生成特定目标硬件上的二进制文件,可以避免在实际设备进行耗时较长的编译过程。 为了优化OpenCV库以适应ARMv8处理器特性,我们需要正确设置相关配置选项,并开启NEON指令集等加速媒体和计算任务。另外,在选择需要使用的模块方面也需要谨慎考虑:比如如果项目中涉及图像处理,则应包含`imgproc`模块;若涉及到机器学习部分,则可能要加入支持深度神经网络的`dnn`库。 完成编译后,我们可以得到静态库(`.a`文件)、动态链接库(`.so`文件)等成果物,并将它们部署到Cortex-A53核心驱动的目标设备中。确保目标平台上已经安装了必要的依赖项,例如FFmpeg、CUDA以及OpenCV所必需的其他组件。 在ARMv8架构下运行OpenCV应用时,需保证代码与该平台的应用二进制接口(ABI)兼容,并且正确链接到编译好的库文件上。开发人员可以使用OpenCV提供的API进行图像读取、转换等操作,以及特征检测和对象识别等工作。 综上所述,在Cortex-A53处理器中应用经过优化的OpenCV 3.4.1版本需要经历交叉编译、配置选项设置、依赖项安装及应用程序编写等多个步骤。通过这种方式,我们能够充分利用嵌入式设备或移动平台上的计算能力实现高效的图像处理和计算机视觉任务。
  • OpenCV结果在ARMv7上
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    本项目成功在ARMv7架构下完成OpenCV库的编译,并实现了其编译结果可以直接在此硬件平台上运行,为嵌入式视觉应用提供强大支持。 OpenCV(开源计算机视觉库)是一个强大的跨平台图像处理工具包,包含大量的算法支持。本段落将深入探讨如何在ARMv7架构处理器上编译安装OpenCV 3.4.1版本,特别针对Cortex-A7核心的应用场景进行讨论。 理解ARMv7架构是了解这一过程的关键步骤之一。作为ARM公司的一种微处理器设计,它广泛应用于移动设备和嵌入式系统中。而Cortex-A7则是基于该指令集的一个节能型CPU核心设计方案,适用于低功耗设备的开发需求。在编译OpenCV时以适应这种特定架构通常需要进行交叉编译操作,因为开发者的工作环境与运行程序的目标硬件可能不同。 在此情景下,“arm-linux-gnueabihf-”是推荐使用的工具链名称;它代表了针对ARM架构设计的一个交叉编译器,并且支持GNU EABI和硬件浮点运算。以下是详细的步骤概述: 1. **安装交叉编译环境**:确保在你的开发主机上已经正确配置并安装好“arm-linux-gnueabihf-”工具链,包括`arm-linux-gnueabihf-gcc``arm-linux-gnueabihf-g++`等基本组件。 2. **配置OpenCV**:进入源代码目录后执行命令如: ``` cmake -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=path/to/toolchain-file.cmake -DENABLE_NEON=ON -DBUILD_SHARED_LIBS=OFF .. ``` 这里,参数指定了交叉编译环境的路径、开启了ARM NEON向量处理单元优化以及静态库构建模式。 3. **编译OpenCV**:配置完成后使用`make`命令执行实际的代码生成工作。这一步骤将产出适用于ARMv7架构的二进制文件。 4. **测试和部署**:在完成编译后,需把产生的库文件及头文件复制至目标设备,并编写相应程序来验证OpenCV的功能性。确保这些应用程序能够在Cortex-A7处理器上顺利运行并达到预期效果。 5. **优化与性能提升**:根据具体的应用需求可能还需要进行额外的代码调优工作,比如启用多线程支持、利用OpenMP库或者针对特定硬件特性如GPU加速(如果设备支持)等进一步改进以提高效率和响应速度。 此压缩包包含了已经完成上述编译过程的OpenCV 3.4.1版本的ARMv7架构适配成果物。它可以直接用于基于Cortex-A7处理器的应用开发中,而无需用户自行重复该繁琐的过程。这大大节省了开发者的时间与精力,并加快了在嵌入式设备上部署和使用计算机视觉技术的步伐。 通过采用交叉编译策略,OpenCV 3.4.1的ARMv7版本能够在多种硬件平台上快速实现图像处理及计算机视觉任务的应用开发需求,促进了智能设备领域内相关创新应用的发展。
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    本项目提供一套解析RTCM数据的代码,适用于卫星导航系统。经编译即可执行,便于开发者快速集成和应用RTCM相关功能。 上传的代码是RTKLIB的一部分源码,编译后即可运行。
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    本简介提供了一种使用Python实现K-Means聚类算法的方法,并附有可以直接运行的代码示例,适合初学者快速上手。 Python可以用来简单实现K-means聚类算法。这种机器学习方法是一种无监督学习技术,用于将数据集划分为不同的群组或簇。通过迭代地更新每个观测值所属的簇以及重新计算簇中心的位置,最终达到使同一簇内的观测点彼此接近而不同簇间的距离较大的目的。 实现K-means聚类算法时,首先需要确定要生成的簇的数量(即参数k)。接着随机选择初始质心或使用更高级的方法来初始化这些质心。然后迭代执行分配步骤和更新步骤直到满足停止条件为止,在分配步骤中将每个观测值归入最近的簇;在更新步骤中则重新计算各个簇的新中心。 Python中的scikit-learn库提供了一个方便的方式来实现K-means算法,但也可以从头开始编写代码以加深理解其工作原理。
  • rolabellmg.exe,无需配置环境
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    这是一款名为rolabellmg.exe的应用程序,用户可以无需进行复杂的编译和配置过程直接运行它,极大地方便了用户的操作体验。 深度学习旋转框目标检测的必备工具现已制作成.exe文件,可直接下载使用,无需配置编译环境。
  • SQLCipher 2.1 exe 文件,无需
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    SQLCipher是一款强大的加密数据库引擎,在其2.1版本中用户可以直接运行exe文件而无需进行繁琐的编译过程,极大地方便了开发者的使用。 SQLCipher 2.1 不需要编译,可以直接运行 exe 文件。如果有需求的话可以下载。