Esp8266 网络结构体】的更多相关文章

Esp8266建立网络连接相关结构体如下: 结构体头文件espconn.h /** Protocol family and type of the espconn */ enum espconn_type { ESPCONN_INVALID = 0, /* ESPCONN_TCP Group */ ESPCONN_TCP = 0x10, /* ESPCONN_UDP Group */ ESPCONN_UDP = 0x20, }; /** Current state of the espconn.…
一 链路层: (1)局域网(以太网ethernet): *struct eth_header:以太网头部. (ethernet/eth.c) *struct net_device:每一个网络设备都用这个结构体来表示,比如网卡等.(include/linux/netdevice.h) *struct sk_buffer:存储数据包,全部网络分层都使用这个结构来存储其报头.有关用户数据的信息,以及其他协调工作的内部信息.(include/linux/skbuff.h) (2)桥接相关(net/bri…
写于博客园,自己迁过来: 一.WlanOpenHandle打开一个客户端句柄 DWORD WINAPI WlanOpenHandle( __in DWORD dwClientVersion, __reserved PVOID pReserved, __out PDWORD pdwNegotiatedVersion, __out PHANDLE phClientHandle ); 其取值如下: 1:Windows XP SP2 2:Windows Vista and Windows Server …
前言: 这次练习完成的是图模型的近似推理,参考的内容是coursera课程:Probabilistic Graphical Models . 上次实验PGM练习四:图模型的精确推理 中介绍的是图模型的精确推理,但在大多数graph上,其精确推理是NP-hard的,所以有必要采用计算上可行的近似推理.本实验中的近似推理分为2个部分,LBP(loop belief propagation算法)和MCMC采样.实验code可参考:实验code可参考网友的:code. 算法流程: LBP(loop be…
翻译自:http://cv-tricks.com/tensorflow-tutorial/save-restore-tensorflow-models-quick-complete-tutorial/ 在这篇tensorflow教程中,我会解释: 1) Tensorflow的模型(model)长什么样子? 2) 如何保存tensorflow的模型? 3) 如何恢复一个tensorflow模型来用于预测或者迁移学习? 4) 如何使用预训练好的模型(imported pretrained model…
[编者的话]从docker 1.6开始关注docker网络这块,从原来的铁板一块,到后来的libnetwork拆分,到现在的remote driver,docker 一直在改进.功能缺失,实用性不足,特别是不能提供支持生产环境的解决方案,一直为大家所诟病.Overlay, Macvlan, IPVlan驱动的出现,会对这种局面有一定帮助.在我看来,引入专业的网络供应商及解决方案才是更好的出路.在软件定义网络方面,OVS是实际的标准,它可以帮助docker运营者对网络基础设施提供更深入,细粒度的掌…
SDIO-Wifi模块是基于SDIO接口的符合wifi无线网络标准的嵌入式模块,内置无线网络协议IEEE802.11协议栈以及TCP/IP协议栈.可以实现用户主平台数据通过SDIO口到无线网络之间的转换.SDIO具有数据传输快,兼容SD.MMC接口等特点. 对于SDIO接口的wifi,首先,它是一个sdio的卡的设备.然后具备了wifi的功能.所以.注冊的时候还是先以sdio的卡的设备去注冊的. 然后检測到卡之后就要驱动他的wifi功能了.显然,他是用sdio的协议,通过发命令和数据来控制的.以…
openswan中的in_struct和out_struct函数 文章目录 openswan中的in_struct和out_struct函数 1. 花絮 2. in_struct代码实现分析 3. 它到底几个意思? 3.1 为什么这么做? 3.2 它的实现原理 3.2.1 sakmp头部描述说明 3.2.2 sakmp头部载荷取值范围 3.2.3 isakmp头部中标记位处理 3.2.4 参数obj_pbs干什么的? 1. 花絮 ​ 有什么比openswan中的in_struct和out_str…
Logistic回归.传统多层神经网络 1.1 线性回归.线性神经网络.Logistic/Softmax回归 线性回归是用于数据拟合的常规手段,其任务是优化目标函数:$h(\theta )=\theta+\theta_{1}x_{1}+\theta_{2}x_{2}+....\theta_{n}x_{n}$ 线性回归的求解法通常为两种: ①解优化多元一次方程(矩阵)的传统方法,在数值分析里通常被称作”最小二乘法",公式$\theta=(X^{T}X)^{-1}X^{T}Y$ ②迭代法:有一阶导数…
Github地址:Mask_RCNN 『计算机视觉』Mask-RCNN_论文学习 『计算机视觉』Mask-RCNN_项目文档翻译 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其一:总览 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其二:基于ReNet101的FPN共享网络 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其三:RPN锚框处理和Proposal生成 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其四:FPN和ROIAlign的耦合 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其五:目标检测结果精炼…