有以下三種方式:
❷ 如何在linux/ubuntu下編寫c++網路通信代碼
作為新手，第一次在ubuntu系統下，使用c++編程時，你是不是很迷茫，無從下手啊？你會糾結已經寫好的hello.cpp文件要怎樣編譯？打開那個命令行是怎麼回事？是不是「終端」？一系列的疑問會冒出來。
那麼，今天簡單的總結了一下。希望能給那些初次接觸ubuntu下C++編程的童鞋們一些幫助。
1.首先ubuntu系統自帶了C++編譯器即g++,查看下你的系統中有沒有安裝。若沒有安裝，那麼在命令終端（ctrl+T)下輸入：sudo apt-getinstall gcc，就可以安裝gcc編譯器了。
2.用vim或者emacs寫程序，它們的中文翻譯：一個是神的編輯器，一個是編輯器之神。當然意思都是說這兩個編輯器很厲害，各有所長，就看自己的喜好了，我一般用的是vim編輯器。
3 在終端中輸入VIM就能打開vim編輯器。Vim操作指南，編寫好了一個文件後保存為123.cpp。
4 （注意：一定要保證你的終端是在你保存的文件的目錄下，不然每次你輸入都要寫上全部目錄路徑。）g++ -0 123 123.cpp意思是將123.cpp這個源文件使用g++編譯器編譯，編譯後的輸出是123可執行文件。
5 在終端下輸入123，就能顯示你代碼的執行結果了。
要是你嫌棄上面的步驟繁瑣，可以直接使用下面這個方法。打開終端，把hello.cpp放到home下，這樣你在終端即在home文件夾下，可以直接編譯命令：g++ ./hello.cpp。然後在home下就會有一個a.out，這個就是編譯出來的文件。接著運行它：./a.out，就可以在終端中看到結果了。
❸ 如何用9行Python代碼編寫一個簡易神經網路
學習人工智慧時，我給自己定了一個目標－－用Python寫一個簡單的神經網路。為了確保真得理解它，我要求自己不使用任何神經網路庫，從頭寫起。多虧了Andrew Trask寫得一篇精彩的博客，我做到了！下面貼出那九行代碼：在這篇文章中，我將解釋我是如何做得，以便你可以寫出你自己的。我將會提供一個長點的但是更完美的源代碼。
首先，神經網路是什麼？人腦由幾千億由突觸相互連接的細胞（神經元）組成。突觸傳入足夠的興奮就會引起神經元的興奮。這個過程被稱為「思考」。我們可以在計算機上寫一個神經網路來模擬這個過程。不需要在生物分子水平模擬人腦，只需模擬更高層級的規則。我們使用矩陣（二維數據表格）這一數學工具，並且為了簡單明了，只模擬一個有3個輸入和一個輸出的神經元。
我們將訓練神經元解決下面的問題。前四個例子被稱作訓練集。你發現規律了嗎？『？』是0還是1？你可能發現了，輸出總是等於輸入中最左列的值。所以『？』應該是1。
訓練過程
但是如何使我們的神經元回答正確呢？賦予每個輸入一個權重，可以是一個正的或負的數字。擁有較大正（或負）權重的輸入將決定神經元的輸出。首先設置每個權重的初始值為一個隨機數字，然後開始訓練過程：
取一個訓練樣本的輸入，使用權重調整它們，通過一個特殊的公式計算神經元的輸出。
計算誤差，即神經元的輸出與訓練樣本中的期待輸出之間的差值。
根據誤差略微地調整權重。
重復這個過程1萬次。最終權重將會變為符合訓練集的一個最優解。如果使用神經元考慮這種規律的一個新情形，它將會給出一個很棒的預測。
這個過程就是back propagation。
計算神經元輸出的公式
你可能會想，計算神經元輸出的公式是什麼？首先，計算神經元輸入的加權和，即接著使之規范化，結果在0，1之間。為此使用一個數學函數－－Sigmoid函數：Sigmoid函數的圖形是一條「S」狀的曲線。把第一個方程代入第二個，計算神經元輸出的最終公式為：你可能注意到了，為了簡單，我們沒有引入最低興奮閾值。
調整權重的公式
我們在訓練時不斷調整權重。但是怎麼調整呢？可以使用「Error Weighted Derivative」公式：為什麼使用這個公式？首先，我們想使調整和誤差的大小成比例。其次，乘以輸入（0或1），如果輸入是0，權重就不會調整。最後，乘以Sigmoid曲線的斜率（圖4）。為了理解最後一條，考慮這些：
我們使用Sigmoid曲線計算神經元的輸出
如果輸出是一個大的正（或負）數，這意味著神經元採用這種（或另一種）方式
從圖四可以看出，在較大數值處，Sigmoid曲線斜率小
如果神經元認為當前權重是正確的，就不會對它進行很大調整。乘以Sigmoid曲線斜率便可以實現這一點
Sigmoid曲線的斜率可以通過求導得到：把第二個等式代入第一個等式里，得到調整權重的最終公式：當然有其他公式，它們可以使神經元學習得更快，但是這個公式的優點是非常簡單。
構造Python代碼
雖然我們沒有使用神經網路庫，但是將導入Python數學庫numpy里的4個方法。分別是：
exp－－自然指數
array－－創建矩陣
dot－－進行矩陣乘法
random－－產生隨機數
比如， 我們可以使用array()方法表示前面展示的訓練集：「.T」方法用於矩陣轉置（行變列）。所以，計算機這樣存儲數字：我覺得我們可以開始構建更優美的源代碼了。給出這個源代碼後，我會做一個總結。
我對每一行源代碼都添加了注釋來解釋所有內容。注意在每次迭代時，我們同時處理所有訓練集數據。所以變數都是矩陣（二維數據表格）。下面是一個用Python寫地完整的示例代碼。
我們做到了！我們用Python構建了一個簡單的神經網路！
首先神經網路對自己賦予隨機權重，然後使用訓練集訓練自己。接著，它考慮一種新的情形[1, 0, 0]並且預測了0.99993704。正確答案是1。非常接近！
傳統計算機程序通常不會學習。而神經網路卻能自己學習，適應並對新情形做出反應，這是多麼神奇，就像人類一樣。
❹ 一加手機網路設置代碼
1、在手機中選擇「設置」--移動網路--接入點名稱（APN）--新建APN
2、進入新建頁面後，「名稱」可填寫CMWAP ，「APN」也可填寫CMWAP
3、「代理」填寫 10．0．0．172，「埠」填寫 80 ，「用戶名」 和 「密碼」 不用填寫。
4、「伺服器」 可以填寫運營商的官方網址。「MMSC」、「彩信代理」和「彩信埠」不用填寫。
5、「MCC」填寫 460 ，「MNC」填寫 01 ，「身份驗證類型」不用填寫。
6、「APN類型」填寫 default ， 「APN協議」填寫IPv4 ,「APN漫遊協議」填寫IPv4
特別提示
如果你是移動卡，有三個接入點供選擇，分別是：GPRS連接互聯網（cmnet）、移動夢網（cmwap）、移動彩信（cmwap）。
❺ 【代碼實戰】socket網路編程入門，實現1對1通訊
本文旨在通過實踐操作引導讀者入門 socket 網路編程，特別是實現一對一通訊。我們將跳過抽象概念的介紹，直接以工程實踐為基點，解決實際問題，以期提供更加直觀的學習體驗。如果你對 tcp、udp、socket 的基礎有疑問，推薦以下兩篇文章作為進一步閱讀的資源：1、TCP和UDP詳解(非常詳細)_tcp udp_Hansionz的博客-CSDN博客 2、用大白話解釋什麼是Socket_Robod的博客-CSDN博客
一、前言
對於學習者而言，理論知識與實踐操作的結合更為重要。因此，本文從使用出發，逐步引導學習者深入理解 socket 編程。作為 C# 網路編程的入門篇，我們從一對一簡單通訊開始，後續內容將逐漸延伸至單伺服器架構、集群架構以及微服務架構的探索。
二、socket 實現一對一通訊
socket 通訊模式主要包括 TCP 和 UDP 兩種。在構建游戲伺服器框架時，TCP 協議通常被選擇，因為它支持面向連接，有助於區分不同的登錄用戶和連接區，確保網路通信的可靠性。對於要求低延遲的場景，如王者榮耀的幀同步，UDP 變種可能更為適用。本文將重點介紹基於 TCP 的一對一通訊實現。
TCP 服務端代碼流程為：申請 TCP 類型的 socket → 綁定本地 IP 和埠 → 啟動監聽 → 接受遠程連接請求並生成 client socket → 使用 client socket 接收消息。值得注意的是，使用 127.0.0.1 僅限於本機測試，而 0.0.0.0 則允許接收所有主機發來的消息，適合於外網測試。
TCP 客戶端代碼流程為：申請 TCP 類型的 socket → 綁定本地 IP 和埠 → 連接到目標 IP 和埠 → 發送消息。
三、TCP 的細節與注意事項
在使用 TCP 的 Send 函數時，消息包會被放到緩沖區，不會立即發送。這是由於 Nagle 演算法的存在，旨在優化網路資源使用。可通過設置 NoDelay 來取消該行為。此設計有助於等待多個小消息包組合成一個較大的消息包，以減少網路壓力。
對於同一 TCP socket，不建議多個線程同時 Send 或 Receive 操作，特別是當發送的數據包較大時。為解決這一問題，有以下三種方案：1）網路框架處理，加鎖管理操作。但每次 Send/Receive 只能完成約 50 位元組，需重復調用，影響性能。2）網路框架管理一個線程安全的消息隊列，用戶發送時將消息包加入隊列，socket 獨立線程從隊列中取出消息並發送。本文網路框架採用此實現方式。3）用戶負責保證每個 socket 只有一個線程操作，性能最佳，但不推薦作為框架實現方式。
四、其他解決方案介紹
對於簡化 socket 操作，C# 提供了封裝，如 TcpListener/TcpClient、UdpClient 等。這些封裝簡化了調用流程，對於認為 socket 操作復雜的用戶來說，提供了一種替代方案。
DotNetty 是 Java 中的網路框架，以其強大的性能和穩定性而聞名，廣泛應用於企業與知名第三方庫。微軟基於 DotNetty 開發了 DotNetty，為 C# 開發者提供了功能強大的網路框架。
Kestrel 是 ASP.NET 的底層網路通信庫，支持 HTTP 以及 TCP。
KCP 與 QUIC 是基於 UDP 改造的面向連接協議，分別適用於對延遲有高要求的場景與下一代面向連接的標准解決方案。
五、開源倉庫
所有實現代碼將託管於 GitHub。歡迎提供反饋、意見與建議，也鼓勵通過 issue 提出問題。對於希望實現的游戲伺服器框架，歡迎在評論區分享功能需求與問題解決意向。