在IT行业中，网络通讯是至关重要的一个领域，特别是在游戏、实时通信软件和其他需要高效、稳定数据交换的应用中。ENet是一个流行的开源库，它提供了一种实现可靠连接的方法，即使在不可靠的UDP（用户数据报协议）基础上也能实现。本文将深入探讨ENet 1.3版本以及如何利用它来构建高效网络通信。 ENet是为了解决UDP协议的不足而设计的。UDP是一种无连接、无状态的协议，它提供了快速的数据传输，但不保证数据的顺序和可靠性。然而，许多应用程序需要这些特性，比如实时策略游戏和多人在线对战游戏。ENet通过在UDP之上添加了一些机制，如错误检测、数据包排序和流量控制，从而克服了这些限制，实现了类似于TCP的可靠连接，但保持了UDP的低延迟特性。 ENet的工作原理主要包括以下几个关键点： 1. **分片与重组**：ENet将大的数据包分割成小的数据片段，并在接收端重新组合，确保数据的完整性和顺序。这解决了UDP可能丢失或乱序的数据包问题。 2. **确认与重传**：ENet使用确认机制，确保每个数据片段都到达了目的地。如果某个片段没有被确认，ENet会自动重传该片段，以保证数据的可靠性。 3. **流量控制**：ENet通过限制发送速率和管理接收窗口大小来防止数据洪涝，确保网络资源的有效利用。 4. **拥塞控制**：ENet检测网络拥塞，并调整传输速率，以避免进一步的数据丢失。 5. **多通道**：ENet支持多个并发的逻辑通道，每个通道可以独立设置优先级和带宽，适合不同类型的网络数据（如控制信息和音频/视频流）。 ENet 1.3版本引入了一些优化和改进，可能包括性能提升、bug修复和更好的兼容性。具体细节可能在提供的源代码和文档中有所说明。 使用ENet进行网络编程时，开发者需要熟悉其API接口，创建和配置服务器和客户端，处理连接和断开，以及发送和接收数据。通常，ENet库会提供示例代码和详细的文档来指导开发者。 例如，在ENet 1.3.0版本中，你可能需要执行以下步骤： 1. **初始化ENet**：调用`enet_initialize`函数启动ENet库。 2. **创建服务器**：使用`enet_host_create`创建服务器，指定最大连接数和通道数。 3. **监听连接**：服务器通过`enet_host_service`函数监听客户端连接请求。 4. **创建客户端**：在客户端，调用`enet_host_connect`尝试连接到服务器。 5. **处理事件**：通过`enet_host_service`获取并处理事件，如连接建立、数据接收和断开连接。 6. **发送和接收数据**：使用`enet_packet_create`创建数据包，然后通过`enet_host_broadcast`或`enet_peer_send`发送。在接收端，数据包可以通过`enet_host_service`返回的事件处理。 7. **关闭连接**：当不再需要连接时，使用`enet_peer_disconnect`断开连接，并调用`enet_host_flush`和`enet_deinitialize`清理资源。 ENet 1.3是一个强大的工具，它允许开发者在保持低延迟的同时实现可靠和有序的网络通信。对于需要高效网络功能的项目，尤其是游戏开发，ENet是一个值得考虑的选择。通过深入理解ENet的工作机制和API，开发者可以构建出稳定、高性能的网络应用。

ENet是一款广泛应用于游戏开发和实时通信领域的可靠UDP网络库，它主要由C语言编写，因此在跨平台方面表现出色，支持多种操作系统，包括Windows、Linux、Mac OS X以及各种嵌入式系统。ENet的设计目标是提供一种简单、高效且易于使用的网络通信解决方案，特别是在需要低延迟和高可靠性的场景下。 ENet的核心特性在于它能够通过UDP（用户数据报协议）实现类似TCP（传输控制协议）的可靠性。UDP本身是一种无连接、无状态的协议，速度快但不保证数据包的顺序或完整性。而ENet通过实现自己的错误检测和数据包排序机制，能够在保持UDP的低延迟优势的同时，确保数据的可靠传输。 在ENet中，网络通信是基于通道（channels）的，每个通道可以视为一个独立的数据流，可以设置不同的服务质量（QoS）。这种设计允许开发者为不同类型的数据分配不同的通道，例如，音频流可能需要更高的优先级以保证流畅性，而游戏状态更新则可能对延迟更为敏感。 ENet提供了以下关键功能： 1. **分段和重组**：ENet能够将大的数据包分割成小的数据报进行发送，并在接收端重新组装，这样可以避免单个数据包过大导致的网络问题。 2. **流量控制**：通过限制发送速率，防止网络拥塞，确保网络资源的合理利用。 3. **拥塞控制**：当网络拥塞时，ENet会减少数据的发送速率，以缓解网络压力。 4. **自动重传**：对于丢失的数据包，ENet会自动进行重传，确保数据的完整性。 5. **时间戳和序列号**：每个数据包都有时间戳和序列号，用于确定数据包的顺序和检测丢失。 6. **主机和客户端模式**：ENet支持主机创建网络会话，客户端连接到主机，也支持客户端对等通信。 7. **事件驱动**：ENet采用事件驱动的模型处理网络通信，如连接请求、数据接收等，这简化了编程逻辑。 在实际应用中，开发者可以利用ENet提供的API进行网络编程，创建服务器和客户端，设置通道，发送和接收数据。ENet的API简洁明了，易于理解和使用。 在"enet-master"这个压缩包中，通常包含ENet的源代码、编译脚本、示例程序和文档。开发者可以通过编译源代码将ENet集成到自己的项目中，或者直接使用提供的静态库或动态库。示例程序可以帮助初学者快速理解如何使用ENet进行网络通信。 总结来说，ENet是一个强大的网络库，尤其适合需要低延迟和高可靠性的游戏或实时应用。通过其可靠的数据传输机制和易用的API，开发者可以专注于应用程序的业务逻辑，而无需深入研究底层网络协议的复杂性。

fx3u-enet-adp中文模块手册

9.3 软元件内存的读出、写入 以下说明在读出、写入软元件内存时的控制方法。 9.3.1 命令与软元件范围 (1) 读出、写入软元件内存所使用的命令 项 目 命令 / 响应种类 处理内容 1 次通信中 可执行的处理点数 成批读出 位单位 00H 以 1 点为单位读出位软元件 (X、Y、M、S、T、C)。 256 点 字单位 01H 以 16 点为单位读出位软元件 (X、Y、M、S、T、C)。 32 个字 (512 点 ) 以 1 点为单位读出字软元件 (D、R、T、C)。 64 点 成批写入 位单位 02H 以 1 点为单位写入位软元件 (X、Y、M、S、T、C)。 160 点 字单位 03H 以 16 点为单位写入位软元件 (X、Y、M、S、T、C)。 10 个字 (160 点 ) 以 1 点为单位写入字软元件 (D、R、T、C)。 64 点 测试 ( 随机写入 ) 位单位 04H 以 1 点为单位随机指定软元件·软元件号，将位软元件 (X、Y、M、S、T、C) 置位 / 复位。 80 点 字单位 05H 以 16 点为单位随机指定软元件·软元件号，将位软元件 (X、Y、M、S、T、C) 置位 / 复位。 10 个字 (160 点 ) 以 1 点为单位随机指定软元件·软元件号，写入字软元件 (D、R、T、C)。 C200 ～ C255 的 32 位软元件不能适用。 10 点9 - 16 9 - 16

FX5-ENET/IP手册

VB.net上位机与三菱 FX3U-ENET-L(ADP)模块以太网MC协议通信源码及设置,以太网模块IP地址设为192.168.0.254,开启三菱编程软件上下载端口,VB.用MC ASCII协议读取D0-D5并显示出来

TensorFlow-ENet ENet的TensorFlow实现。 该模型已在CamVid数据集上进行了测试，并带有从英国剑桥拍摄的街道场景。 有关此数据集的更多信息，请访问： : 。 要求： TensorFlow> = r1.2 可视化 请注意，如果网络未将gif加载在一起，则gif可能不同步。 您可以刷新页面以同步查看它们。 测试数据集输出 TensorBoard可视化 在根目录上执行tensorboard --logdir=log来监视您的训练，并在训练模型时对照地面真实情况和原始图像观看分段输出形式。 内容 码 enet.py：ENet模型定义，包括参数范围。 train

PyTorch上的语义分割 该项目旨在为使用PyTorch的语义细分模型提供简洁，易用，可修改的参考实现。 安装 # semantic-segmentation-pytorch dependencies pip install ninja tqdm # follow PyTorch installation in https://pytorch.org/get-started/locally/ conda install pytorch torchvision -c pytorch # install PyTorch Segmentation git clone https://github.com/Tramac/awesome-semantic-segmentation-pytorch.git # the following will install the lib with symb

PyTorch-ENet ENet的PyTorch（v1.1.0）实现，从作者创建的lua-torch实现移植而来。 此实现已在CamVid和Cityscapes数据集上进行了测试。 当前，可获得在CamVid和Cityscapes中训练的模型的预训练版本。 数据集 1班 输入分辨率 批量大小 时代 平均IoU（％） GPU内存（GiB） 训练时间（小时） 2 11 480x360 10 300 51.08 3 4.2 1个 19 1024x512 4 300 59.03 4 5.4 20 1当涉及到类数时，总是将无效/未标记的类排除在外。 2这些仅供参考。 实施，数据集和硬件更改可能导致截然不同的结果。 参考硬件：Nvidia GTX 1070和AMD Ryzen 5 3600 3.6GHz。 您还可以训练约100个纪元，并获得相似的平均IoU（±2

三菱FX3U-ENET-L以太网模块设置软件