有以下三种方式:
❷ 如何在linux/ubuntu下编写c++网络通信代码
作为新手，第一次在ubuntu系统下，使用c++编程时，你是不是很迷茫，无从下手啊？你会纠结已经写好的hello.cpp文件要怎样编译？打开那个命令行是怎么回事？是不是“终端”？一系列的疑问会冒出来。
那么，今天简单的总结了一下。希望能给那些初次接触ubuntu下C++编程的童鞋们一些帮助。
1.首先ubuntu系统自带了C++编译器即g++,查看下你的系统中有没有安装。若没有安装，那么在命令终端（ctrl+T)下输入：sudo apt-getinstall gcc，就可以安装gcc编译器了。
2.用vim或者emacs写程序，它们的中文翻译：一个是神的编辑器，一个是编辑器之神。当然意思都是说这两个编辑器很厉害，各有所长，就看自己的喜好了，我一般用的是vim编辑器。
3 在终端中输入VIM就能打开vim编辑器。Vim操作指南，编写好了一个文件后保存为123.cpp。
4 （注意：一定要保证你的终端是在你保存的文件的目录下，不然每次你输入都要写上全部目录路径。）g++ -0 123 123.cpp意思是将123.cpp这个源文件使用g++编译器编译，编译后的输出是123可执行文件。
5 在终端下输入123，就能显示你代码的执行结果了。
要是你嫌弃上面的步骤繁琐，可以直接使用下面这个方法。打开终端，把hello.cpp放到home下，这样你在终端即在home文件夹下，可以直接编译命令：g++ ./hello.cpp。然后在home下就会有一个a.out，这个就是编译出来的文件。接着运行它：./a.out，就可以在终端中看到结果了。
❸ 如何用9行Python代码编写一个简易神经网络
学习人工智能时，我给自己定了一个目标－－用Python写一个简单的神经网络。为了确保真得理解它，我要求自己不使用任何神经网络库，从头写起。多亏了Andrew Trask写得一篇精彩的博客，我做到了！下面贴出那九行代码：在这篇文章中，我将解释我是如何做得，以便你可以写出你自己的。我将会提供一个长点的但是更完美的源代码。
首先，神经网络是什么？人脑由几千亿由突触相互连接的细胞（神经元）组成。突触传入足够的兴奋就会引起神经元的兴奋。这个过程被称为“思考”。我们可以在计算机上写一个神经网络来模拟这个过程。不需要在生物分子水平模拟人脑，只需模拟更高层级的规则。我们使用矩阵（二维数据表格）这一数学工具，并且为了简单明了，只模拟一个有3个输入和一个输出的神经元。
我们将训练神经元解决下面的问题。前四个例子被称作训练集。你发现规律了吗？‘？’是0还是1？你可能发现了，输出总是等于输入中最左列的值。所以‘？’应该是1。
训练过程
但是如何使我们的神经元回答正确呢？赋予每个输入一个权重，可以是一个正的或负的数字。拥有较大正（或负）权重的输入将决定神经元的输出。首先设置每个权重的初始值为一个随机数字，然后开始训练过程：
取一个训练样本的输入，使用权重调整它们，通过一个特殊的公式计算神经元的输出。
计算误差，即神经元的输出与训练样本中的期待输出之间的差值。
根据误差略微地调整权重。
重复这个过程1万次。最终权重将会变为符合训练集的一个最优解。如果使用神经元考虑这种规律的一个新情形，它将会给出一个很棒的预测。
这个过程就是back propagation。
计算神经元输出的公式
你可能会想，计算神经元输出的公式是什么？首先，计算神经元输入的加权和，即接着使之规范化，结果在0，1之间。为此使用一个数学函数－－Sigmoid函数：Sigmoid函数的图形是一条“S”状的曲线。把第一个方程代入第二个，计算神经元输出的最终公式为：你可能注意到了，为了简单，我们没有引入最低兴奋阈值。
调整权重的公式
我们在训练时不断调整权重。但是怎么调整呢？可以使用“Error Weighted Derivative”公式：为什么使用这个公式？首先，我们想使调整和误差的大小成比例。其次，乘以输入（0或1），如果输入是0，权重就不会调整。最后，乘以Sigmoid曲线的斜率（图4）。为了理解最后一条，考虑这些：
我们使用Sigmoid曲线计算神经元的输出
如果输出是一个大的正（或负）数，这意味着神经元采用这种（或另一种）方式
从图四可以看出，在较大数值处，Sigmoid曲线斜率小
如果神经元认为当前权重是正确的，就不会对它进行很大调整。乘以Sigmoid曲线斜率便可以实现这一点
Sigmoid曲线的斜率可以通过求导得到：把第二个等式代入第一个等式里，得到调整权重的最终公式：当然有其他公式，它们可以使神经元学习得更快，但是这个公式的优点是非常简单。
构造Python代码
虽然我们没有使用神经网络库，但是将导入Python数学库numpy里的4个方法。分别是：
exp－－自然指数
array－－创建矩阵
dot－－进行矩阵乘法
random－－产生随机数
比如， 我们可以使用array()方法表示前面展示的训练集：“.T”方法用于矩阵转置（行变列）。所以，计算机这样存储数字：我觉得我们可以开始构建更优美的源代码了。给出这个源代码后，我会做一个总结。
我对每一行源代码都添加了注释来解释所有内容。注意在每次迭代时，我们同时处理所有训练集数据。所以变量都是矩阵（二维数据表格）。下面是一个用Python写地完整的示例代码。
我们做到了！我们用Python构建了一个简单的神经网络！
首先神经网络对自己赋予随机权重，然后使用训练集训练自己。接着，它考虑一种新的情形[1, 0, 0]并且预测了0.99993704。正确答案是1。非常接近！
传统计算机程序通常不会学习。而神经网络却能自己学习，适应并对新情形做出反应，这是多么神奇，就像人类一样。
❹ 一加手机网络设置代码
1、在手机中选择“设置”--移动网络--接入点名称（APN）--新建APN
2、进入新建页面后，“名称”可填写CMWAP ，“APN”也可填写CMWAP
3、“代理”填写 10．0．0．172，“端口”填写 80 ，“用户名” 和 “密码” 不用填写。
4、“服务器” 可以填写运营商的官方网址。“MMSC”、“彩信代理”和“彩信端口”不用填写。
5、“MCC”填写 460 ，“MNC”填写 01 ，“身份验证类型”不用填写。
6、“APN类型”填写 default ， “APN协议”填写IPv4 ,“APN漫游协议”填写IPv4
特别提示
如果你是移动卡，有三个接入点供选择，分别是：GPRS连接互联网（cmnet）、移动梦网（cmwap）、移动彩信（cmwap）。
❺ 【代码实战】socket网络编程入门，实现1对1通讯
本文旨在通过实践操作引导读者入门 socket 网络编程，特别是实现一对一通讯。我们将跳过抽象概念的介绍，直接以工程实践为基点，解决实际问题，以期提供更加直观的学习体验。如果你对 tcp、udp、socket 的基础有疑问，推荐以下两篇文章作为进一步阅读的资源：1、TCP和UDP详解(非常详细)_tcp udp_Hansionz的博客-CSDN博客 2、用大白话解释什么是Socket_Robod的博客-CSDN博客
一、前言
对于学习者而言，理论知识与实践操作的结合更为重要。因此，本文从使用出发，逐步引导学习者深入理解 socket 编程。作为 C# 网络编程的入门篇，我们从一对一简单通讯开始，后续内容将逐渐延伸至单服务器架构、集群架构以及微服务架构的探索。
二、socket 实现一对一通讯
socket 通讯模式主要包括 TCP 和 UDP 两种。在构建游戏服务器框架时，TCP 协议通常被选择，因为它支持面向连接，有助于区分不同的登录用户和连接区，确保网络通信的可靠性。对于要求低延迟的场景，如王者荣耀的帧同步，UDP 变种可能更为适用。本文将重点介绍基于 TCP 的一对一通讯实现。
TCP 服务端代码流程为：申请 TCP 类型的 socket → 绑定本地 IP 和端口 → 启动监听 → 接受远程连接请求并生成 client socket → 使用 client socket 接收消息。值得注意的是，使用 127.0.0.1 仅限于本机测试，而 0.0.0.0 则允许接收所有主机发来的消息，适合于外网测试。
TCP 客户端代码流程为：申请 TCP 类型的 socket → 绑定本地 IP 和端口 → 连接到目标 IP 和端口 → 发送消息。
三、TCP 的细节与注意事项
在使用 TCP 的 Send 函数时，消息包会被放到缓冲区，不会立即发送。这是由于 Nagle 算法的存在，旨在优化网络资源使用。可通过设置 NoDelay 来取消该行为。此设计有助于等待多个小消息包组合成一个较大的消息包，以减少网络压力。
对于同一 TCP socket，不建议多个线程同时 Send 或 Receive 操作，特别是当发送的数据包较大时。为解决这一问题，有以下三种方案：1）网络框架处理，加锁管理操作。但每次 Send/Receive 只能完成约 50 字节，需重复调用，影响性能。2）网络框架管理一个线程安全的消息队列，用户发送时将消息包加入队列，socket 独立线程从队列中取出消息并发送。本文网络框架采用此实现方式。3）用户负责保证每个 socket 只有一个线程操作，性能最佳，但不推荐作为框架实现方式。
四、其他解决方案介绍
对于简化 socket 操作，C# 提供了封装，如 TcpListener/TcpClient、UdpClient 等。这些封装简化了调用流程，对于认为 socket 操作复杂的用户来说，提供了一种替代方案。
DotNetty 是 Java 中的网络框架，以其强大的性能和稳定性而闻名，广泛应用于企业与知名第三方库。微软基于 DotNetty 开发了 DotNetty，为 C# 开发者提供了功能强大的网络框架。
Kestrel 是 ASP.NET 的底层网络通信库，支持 HTTP 以及 TCP。
KCP 与 QUIC 是基于 UDP 改造的面向连接协议，分别适用于对延迟有高要求的场景与下一代面向连接的标准解决方案。
五、开源仓库
所有实现代码将托管于 GitHub。欢迎提供反馈、意见与建议，也鼓励通过 issue 提出问题。对于希望实现的游戏服务器框架，欢迎在评论区分享功能需求与问题解决意向。