VB多线程Ping工具实现网络区域监控

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vb多线程
0 下载量 169 浏览量 更新于2024-11-09 收藏 110KB RAR 举报
资源摘要信息: "此资源文件名为 'Mult-ping.rar'，包含了VB编程语言编写的多线程Ping程序。该程序的主要功能是允许用户对局域网内的指定IP地址进行多线程的Ping操作。通过使用VB（Visual Basic）语言，开发者能够创建一个利用多线程技术的网络工具，以提高网络测试的效率和速度。" 在IT领域，Ping是一个常用的网络命令，用于测试网络连接是否通畅以及数据包是否能够到达特定的IP地址。Ping命令通过发送ICMP（Internet Control Message Protocol）回显请求到目标主机并等待回显应答，从而检测数据包是否成功到达以及往返时间（RTT）。 本资源中提及的VB程序Ping是一个特定实现，它采用VB语言构建了具有多线程能力的程序版本。多线程是操作系统中一个能够同时运行多个线程（任务的最小单位）的概念。在Ping操作的上下文中，多线程可以同时对多个IP地址进行Ping操作，这比逐个顺序Ping要快得多，因为每个线程可以并行地处理一个IP地址。 在开发多线程程序时，需要特别注意线程安全问题，以避免数据竞争和其他并发问题。例如，当多个线程同时写入同一个资源时，如果没有适当的同步机制，可能会导致数据不一致。在VB中，可以使用诸如"Monitor"类、"Mutex"对象、"Semaphore"对象等同步技术来处理多线程间共享资源的问题。 本资源文件中还提及了一个特定文件名 "Mult-ping"，这很可能是多线程Ping程序的核心模块或可执行文件的名称。除此之外，还包含了一个文本文件 "***.txt"，这可能是一个说明文件，包含有关如何使用该程序的信息，或者是一个文件，记录了程序的版本信息、作者信息以及可能的使用许可信息等。通常，开发者会在发布程序时提供一个readme文件（或类似的文本文件）来说明软件的使用方法、版本历史以及版权和许可信息。 在本资源的标签中，"vb程序ping"、"ping_vb"、"vb多线程"、"vb多线程"等关键词表明了该资源的核心内容和使用的技术栈。标签对于搜索引擎优化（SEO）和资源的分类检索具有重要作用，能够帮助用户快速定位到他们感兴趣的内容。 结合标题、描述、标签和文件名称列表，可以总结出该资源的知识点主要包括： 1. Visual Basic (VB) 编程语言在构建网络工具中的应用。 2. Ping命令在网络诊断中的作用及其在VB程序中的实现。 3. 多线程技术在提高网络操作效率上的重要性及实现方式。 4. 线程安全与同步机制在多线程编程中的重要性。 5. 开发资源的文件结构和命名规范，包括源代码、可执行文件和说明文件。 6. 标签在资源管理和检索中的作用。

written_mult.asm.rar_Mult. asm_space

2022-09-20 上传
标签"mult._asm space"进一步确认了主题，这里的"mult."可能代表乘法操作或者某种形式的多次计算，而"space"则强调了与内存空间管理相关的内容。汇编语言编程时，处理乘法操作通常需要特殊的指令集，而高效的空间...

mult8x8.rar_multiplier_verilog hdl_verilog multiplier_乘法_乘法器

2022-09-14 上传
总之，"mult8x8.rar_multiplier_verilog hdl_verilog multiplier_乘法_乘法器"提供的资源详细介绍了如何使用Verilog HDL设计和实现一个8x8位乘法器。这个过程涉及到了数字逻辑设计的基础，包括逻辑门的使用、移位...

jspwiki-2.1.115-alpha-src.zip_Alpha_jspwiki_jspwiki eclipse_mult

2022-09-23 上传
Tomcat是一款轻量级的Java应用服务器，适合小型和中型Web应用程序，包括像JSPWiki这样的项目。 - **学习资源**：对于开发者来说，JSPWiki是一个理想的开源项目，可以用于学习如何设计和实现Wiki系统。它的源代码提供...

给以下代码写注释，要求每行写一句：class CosineAnnealingWarmbootingLR: # cawb learning rate scheduler: given the warm booting steps, calculate the learning rate automatically def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch self.optimizer = optimizer self.eta_min = eta_min self.iters = -1 self.iters_batch = -1 self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] self.step_scale = step_scale steps.sort() self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] self.gap = 0 self.last_epoch = 0 self.lf = lf self.epoch_scale = epoch_scale # Initialize epochs and base learning rates for group in optimizer.param_groups: group.setdefault('initial_lr', group['lr']) def step(self, external_iter = None): self.iters += 1 if external_iter is not None: self.iters = external_iter # cos warm boot policy iters = self.iters + self.last_epoch scale = 1.0 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] iters = iters - self.steps[i] if i != len(self.steps)-2: self.gap += self.epoch_scale break scale *= self.step_scale if self.lf is None: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * ((((1 + math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) else: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] def step_batch(self): self.iters_batch += 1 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = lr * rate return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] else: return None

2023-03-24 上传
def __init__(self, optimizer, T_max, T_mult=1, eta_min=0, last_epoch=-1): 这是类的初始化函数，接受optimizer、T_max、T_mult、eta_min和last_epoch五个参数。 self.optimizer = optimizer self.T_max = T...

python提取字符串“FY4A-_AGRI--_N_DISK_1047E_L2-_CTH-_MULT_NOM_20220605040000_20220605041459_4000M_V0001.NC”第47-56个字符

2023-06-07 上传
string = "FY4A-_AGRI--_N_DISK_1047E_L2-_CTH-_MULT_NOM_20220605040000_20220605041459_4000M_V0001.NC" substring = string[46:56] print(substring) ``` 这段代码会输出字符串中第47-56个字符组成的子字符串，...

如何将self.conv1 = nn.Conv2d(4 * num_filters, num_filters, kernel_size=3, padding=1) self.conv_offset1 = nn.Conv2d(512, 18, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_offset1 = torch.Tensor(np.zeros([18, 512, 3, 3])) self.conv_offset1.weight = torch.nn.Parameter(init_offset1) # 初始化为0 self.conv_mask1 = nn.Conv2d(512, 9, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_mask1 = torch.Tensor(np.zeros([9, 512, 3, 3]) + np.array([0.5])) self.conv_mask1.weight = torch.nn.Parameter(init_mask1) # 初始化为0.5 与torchvision.ops.deform_conv2d，加入到：class NLayerDiscriminator(nn.Module): def init(self, input_nc=3, ndf=64, n_layers=3, norm_layer=nn.BatchNorm2d, use_sigmoid=False, use_parallel=True): super(NLayerDiscriminator, self).init() self.use_parallel = use_parallel if type(norm_layer) == functools.partial: use_bias = norm_layer.func == nn.InstanceNorm2d else: use_bias = norm_layer == nn.InstanceNorm2d kw = 4 padw = int(np.ceil((kw-1)/2)) sequence = [ nn.Conv2d(input_nc, ndf, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] nf_mult = 1 for n in range(1, n_layers): nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2n, 8) sequence += [ nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2n_layers, 8) sequence += [ nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] sequence += [nn.Conv2d(ndf * nf_mult, 1, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw)] if use_sigmoid: sequence += [nn.Sigmoid()] self.model = nn.Sequential(*sequence) def forward(self, input): return self.model(input)中，请给出修改后的代码

2023-05-30 上传
super(NLayerDiscriminator, self).__init__() self.use_parallel = use_parallel if type(norm_layer) == functools.partial: use_bias = norm_layer.func == nn.InstanceNorm2d else: use_bias = norm_layer...

vsim -voptargs=""+acc"" -L xil_defaultlib -L xbip_utils_v3_0_10 -L c_reg_fd_v12_0_6 -L xbip_dsp48_wrapper_v3_0_4 -L xbip_pipe_v3_0_6 -L xbip_dsp48_addsub_v3_0_6 -L xbip_addsub_v3_0_6 -L c_addsub_v12_0_14 -L xbip_bram18k_v3_0_6 -L mult_gen_v12_0_17 -L axi_utils_v2_0_6 -L cordic_v6_0_17 -L c_mux_bit_v12_0_6 -L c_shift_ram_v12_0_14 -L unisims_ver -L unimacro_ver -L secureip -L xpm -lib xil_defaultlib xil_defaultlib.bmp_tb xil_defaultlib.glbl

2023-05-24 上传
这是一个使用 Vivado 中的 vsim 命令进行仿真的例子。其中 -voptargs=""+acc"" 表示开启 SystemVerilog 的 assertion checking 功能。-L 参数指定了需要引用的库文件，xil_defaultlib 是默认的库文件。...

Defines the PatchGAN discriminator with the specified arguments. class NLayerDiscriminator(nn.Module): def init(self, input_nc=3, ndf=64, n_layers=3, norm_layer=nn.BatchNorm2d, use_sigmoid=False, use_parallel=True): super(NLayerDiscriminator, self).init() self.use_parallel = use_parallel if type(norm_layer) == functools.partial: use_bias = norm_layer.func == nn.InstanceNorm2d else: use_bias = norm_layer == nn.InstanceNorm2d self.conv1 = nn.Conv2d(input_nc, ndf, kernel_size=3, padding=1) self.conv_offset1 = nn.Conv2d(ndf, 18, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_offset1 = torch.Tensor(np.zeros([18, ndf, 3, 3])) self.conv_offset1.weight = torch.nn.Parameter(init_offset1) # 初始化为0 self.conv_mask1 = nn.Conv2d(ndf, 9, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_mask1 = torch.Tensor(np.zeros([9, ndf, 3, 3]) + np.array([0.5])) self.conv_mask1.weight = torch.nn.Parameter(init_mask1) # 初始化为0.5 kw = 4 padw = int(np.ceil((kw-1)/2)) nf_mult = 1 for n in range(1, n_layers): nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2n, 8) self.sequence2 = [ nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2n_layers, 8) self.sequence2 += [ nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] self.sequence2 += [nn.Conv2d(ndf * nf_mult, 1, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw)] if use_sigmoid: self.sequence2 += [nn.Sigmoid()] def forward(self, input): input = self.conv1(input) offset1 = self.conv_offset1(input) mask1 = torch.sigmoid(self.conv_mask1(input)) sequence1 = [ torchvision.ops.deform_conv2d(input=input, offset=offset1, weight=self.conv1.weight, mask=mask1, padding=(1, 1)) 上述代码中出现错误：RuntimeError: Expected weight_c.size(1) * n_weight_grps == input_c.size(1) to be true, but got false. (Could this error message be improved? If so, please report an enhancement request to PyTorch.)，请问如何解决，给出修改后的代码

2023-05-30 上传
super(NLayerDiscriminator, self).__init__() self.use_parallel = use_parallel if type(norm_layer) == functools.partial: use_bias = norm_layer.func == nn.InstanceNorm2d else: use_bias = norm_layer...

class NLayerDiscriminator(nn.Module): def init(self, input_nc=3, ndf=64, n_layers=3, norm_layer=nn.BatchNorm2d, use_sigmoid=False, use_parallel=True): super(NLayerDiscriminator, self).init() self.use_parallel = use_parallel if type(norm_layer) == functools.partial: use_bias = norm_layer.func == nn.InstanceNorm2d else: use_bias = norm_layer == nn.InstanceNorm2d kw = 4 padw = int(np.ceil((kw - 1) / 2)) sequence = [ nn.Conv2d(input_nc, ndf, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] nf_mult = 1 for n in range(1, n_layers): nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2 ** n, 8) if n == 1: num_filters = ndf * nf_mult self.conv1 = nn.Conv2d(4 * num_filters, num_filters, kernel_size=3, padding=1) self.conv_offset1 = nn.Conv2d(512, 18, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_offset1 = torch.Tensor(np.zeros([18, 512, 3, 3])) self.conv_offset1.weight = torch.nn.Parameter(init_offset1) self.conv_mask1 = nn.Conv2d(512, 9, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_mask1 = torch.Tensor(np.zeros([9, 512, 3, 3]) + np.array([0.5])) self.conv_mask1.weight = torch.nn.Parameter(init_mask1) sequence += [ torchvision.ops.DeformConv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2 ** n_layers, 8) sequence += [ torchvision.ops.DeformConv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True), nn.Conv2d(ndf * nf_mult, 1, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw) ] if use_sigmoid: sequence += [nn.Sigmoid()] self.model = nn.Sequential(*sequence) def forward(self, input): offset1 = self.conv_offset1(input) mask1 = self.conv_mask1(input) input = torch.cat([input, offset1, mask1], dim=1) return self.model(input)，运行上述代码出现错误：RuntimeError: Given groups=1, weight of size [18, 512, 3, 3], expected input[1, 3, 512, 512] to have 512 channels, but got 3 channels instead，如何修改，给出代码

2023-05-30 上传
super(NLayerDiscriminator, self).__init__() self.use_parallel = use_parallel if type(norm_layer) == functools.partial: use_bias = norm_layer.func == nn.InstanceNorm2d else: use_bias = norm_layer...

帮我写一段可以的NTRU数字签名的python代码

2023-04-22 上传
好的，以下是可以使用的NTRU数字签名的Python代码： ...注意，为了保证安全性，我们使用了随机数进行了多个随机检查和异常处理，以避免可能的安全漏洞。使用时，请适当修改输入和输出的数据格式以适应您的需求。
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