基本套接字编程 高级套接字编程 附录 一.套接字编程简介 二.基本TCP套接字编程 三.基本UDP套接字编程 四.I/O复用 五.套接字选项 六.名字与数值转换 七.高级I/O函数 八.Unix域协议 九.非阻塞式I/O 十.线程 十一.客户/服务器程序设计范式 TCP回射服务器程序 UDP回射服务器程序 类型与头文件映射表 函数与头文件映射表 一.套接字编程简介 1.端口号与套接字 1.1 端口号 1.2 套接字 1.3 TCP并发服务器中的套接字对 2.套接字地址结构 2.1 值-结果参数 2.2 字节操纵函数 2.3 字节序 htons和htonl（主机字节序 -> 网络字节序） ntohs和ntohl（网络字节序 -> 主 …

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类图: 我们以urlconnection包的简单对百度首页的读取来开启我们的源码阅读旅程。 连接建立 相关源码: 1//http://www.baidu.com 2URL realUrl = new URL(urlName); 3URLConnection conn = realUrl.openConnection(); 4conn.setRequestProperty("accept", "/"); 5conn.setRequestProperty("connection", "Keep-Alive"); 6conn.setRequestProperty("user-agent", "Mozilla/4.0 …

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一.理论 1.进程与线程 1）进行间通信的方式？(管道、消息、共享内存、信号量、信号、套接字) 2）进程和线程的区别联系？(组成、效率、通信、安全性) 3）进程的地址空间布局 4）程序状态字(PSW)？（一个或一组处理器寄存器，包含有进程的状态信息） 5）进程创建的步骤？ 6）进程切换的步骤？ 7）一个程序从开始运行到结束的完整过程 8）线程分配什么？TCB(线程控制块)? 9）线程共享进程的什么？不共享什么？CPU共享吗？ 10）怎样保证一个CPU只有一个线程运行？（CPU核数与多线程） 11）线程有什么状态？ 12）线程池的了解、优点、调度处理方式和保护任务队列的方式？ 13）怎么回收线程？ 14）进程->线程->协程——知乎 …

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第一章.计算机系统概述 1.基本构成 2.指令的执行 3.中断 3.1 目的 3.2 类型 3.3 中断控制流 3.4 中断处理 3.5 多个中断 4.存储器的层次结构 4.1 高速缓存 5.直接内存存取(DMA) 第二章.操作系统概述 1.操作系统的目标和功能 2.操作系统的发展 3.现代操作系统 第三章.进程 1.进程的定义 2.进程的状态 2.1 进程的创建与终止 2.2 两状态进程模型 2.3 五状态进程模型 2.4 引入”挂起态“的进程模型 3.进程的描述 4.进程控制 4.1 执行模式 4.2 进程切换 第四章.线程 1.进程与线程 2.线程状态 3.线程分类 3.1 用户级线程 3.2 内核级线程 3.3 混合方案 …

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第八讲：求解$Ax=b$：可解性和解的结构 举例，同上一讲：$3 \times 4$矩阵 $ A= \begin{bmatrix} 1 & 2 & 2 & 2\ 2 & 4 & 6 & 8\ 3 & 6 & 8 & 10\ \end{bmatrix} $，求$Ax=b$的特解： 写出其增广矩阵（augmented matrix）$\left[\begin{array}{c|c}A & b\end{array}\right]$： $$ \left[ \begin{array}{c c c c|c} 1 & 2 & 2 & 2 & b_1 \ 2 & 4 & 6 & 8 & b_2 \ 3 & 6 & 8 & 10 & b_3 \ …

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第二讲：矩阵消元 这个方法最早由高斯提出，我们以前解方程组的时候都会使用，现在来看如何使用矩阵实现消元法。 消元法 有三元方程组$\begin{cases}x&+2y&+z&=2\3x&+8y&+z&=12&4y&+z&=2\end{cases}$，对应的矩阵形式$Ax=b$为$\begin{bmatrix}1&2&1\3&8&1\0&4&1\end{bmatrix}\begin{bmatrix}x\y\z\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}2\12\2\end{bmatrix}$。 按照我们以前做消元法的思路： 第一步，我们希望在第二个方程中消去$x$项，来操作系数矩 …

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第二十八讲：正定矩阵和最小值 本讲我们会了解如何完整的测试一个矩阵是否正定，测试$x^TAx$是否具有最小值，最后了解正定的几何意义——椭圆（ellipse）和正定性有关，双曲线（hyperbola）与正定无关。另外，本讲涉及的矩阵均为实对称矩阵。 正定性的判断 我们仍然从二阶说起，有矩阵$A=\begin{bmatrix}a&b\b&d\end{bmatrix}$，判断其正定性有以下方法： 矩阵的所有特征值大于零则矩阵正定：$\lambda_1>0,\ \lambda_2>0$； 矩阵的所有顺序主子阵（leading principal submatrix）的行列式（即顺序主子式，leading principal minor）大 …

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第二十二讲：对角化和$A$的幂 对角化矩阵 上一讲我们提到关键方程$Ax=\lambda x$，通过$\det(A-\lambda I)=0$得到特征向量$\lambda$，再带回关键方程算出特征向量$x$。 在得到特征值与特征向量后，该如何使用它们？我们可以利用特征向量来对角化给定矩阵。 有矩阵$A$，它的特征向量为$x_1, x_2, \cdots, x_n$，使用特征向量作为列向量组成一个矩阵$S=\Bigg[x_1x_2\cdots x_n\Bigg]$，即特征向量矩阵， 再使用公式$$S^{-1}AS=\Lambda\tag{1}$$将$A$对角化。注意到公式中有$S^{-1}$，也就是说特征向量矩阵$S$必须是可逆的，于 …

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第二十讲：克拉默法则、逆矩阵、体积 本讲主要介绍逆矩阵的应用。 求逆矩阵 我们从逆矩阵开始，对于二阶矩阵有$\begin{bmatrix}a&b\c&d\end{bmatrix}^{-1}=\frac{1}{ad-bc}\begin{bmatrix}d&-b-c&a\end{bmatrix}$。观察易得，系数项就是行列式的倒数，而矩阵则是由一系列代数余子式组成的。先给出公式： $$ A^{-1}=\frac{1}{\det A}C^T \tag{1} $$ 观察这个公式是如何运作的，化简公式得$AC^T=(\det A)I$，写成矩阵形式 …

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第二十九讲：相似矩阵和若尔当形 在本讲的开始，先接着上一讲来继续说一说正定矩阵。 正定矩阵的逆矩阵有什么性质？我们将正定矩阵分解为$A=S\Lambda S^{-1}$，引入其逆矩阵$A^{-1}=S\Lambda^{-1}S^{-1}$，我们知道正定矩阵的特征值均为正值，所以其逆矩阵的特征值也必为正值（即原矩阵特征值的倒数）所以，正定矩阵的逆矩阵也是正定的。 如果$A,\ B$均为正定矩阵，那么$A+B$呢？我们可以从判定$x^T(A+B)x$入手，根据条件有$x^TAx>0,\ x^TBx>0$，将两式相加即得到$x^T(A+B)x>0$。所以正定矩阵之和也是正定矩阵。 再来看有$m\times n$矩阵$A$，则$A^TA$具 …

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