提供完整的客户端和服务器代码。但是看这段代码没有错。但是根据你的描述，到了recv就无法执行了，可能是因为接受没有向服务器发送消息。因为recv函数是一个阻塞函数，它会一直等到收到消息，然后才能继续向下执行。
4、大 数据发展必备三个条件Da 数据发展的三个必要条件Da 数据概念的出现依赖于短短几年内出现的数据这个庞大的数字。据统计，互联网上的数据每两年翻一番，而目前世界上90%以上的数据都是近几年才产生的。当然，雅量数据只是“大数据”概念的一部分，“大数据”的定义只有具备四个“V”的特征才是完整的，而值正是决定大数据。大的三个必要条件数据大的发展数据大的发展数据来源数据交易数据价值产生过程。
“大-1”时代来临的重要标志，是一大批专业的“数据卖家”的出现，以及围绕数据交易形成的贯穿收集、整理、分析、应用全过程的产业链。Da 数据开发的核心是让用户从海量的非结构化数据和半结构化数据中获得新的价值，而数据价值是驱动数据交易。近几年，IBM、甲骨文、SAP都斥巨资收购了数据管理与分析公司。在这些互联网巨头的推动下，数据分析技术越来越成熟。
5、大 数据如何变得如此之大今年真的是数据:作为一个概念，作为一个术语，作为一个营销工具。大数据异军突起，突破科技界局限，成为主流。首先，关于“Big 数据”，必须强调的是，“Big 数据”是今年在瑞士达沃斯9374.html举行的世界经济论坛上的一个特色主题，报告的题目是“Big 数据，巨大的影响”。今年3月，美国联邦政府宣布投资2亿美元启动“Big 数据研发计划”。
《纽约时报》也采用了这个名字，文章标题为Da 数据 Times和数据 Big Campus。宣告“大数据”的时代已经确定到来的标志是斯科特·亚当斯(Scott Adams)讽刺漫画《呆伯特》(Dilbert)上个月的出现。一位专栏导游说:“它无处不在，无所不知。它的名字是Da 数据”Da 数据的故事就像一个米姆的决定。它有两个重要组成部分。首先，这个词本身并没有太多的技术含量，但却朗朗上口，隐约有记忆。
6、供应链大 数据分析Supply Chain数据 Analysis供应链数据 Analysis，越来越多的企业采用数据Analysis来应对供应链中断，加强供应链管理(SCM)。目前，几个主要的中断正在影响供应链。下面分享供应链分析数据。让我们来看看。供应链Big 数据分析1综合分析Big 数据给供应链带来的好处如今，Big 数据已经完全超越了概念炒作，成为很多行业业务拓展的重要武器，但是在供应链管理领域，Big 数据。但相信随着其他行业的快速发展，供应链管理中的大数据也会迅速赶上，所以人们难免会问大数据能给供应链带来什么好处。请跟我和甘了解一下大-1。
比如SAS独有的强大库存优化模型，可以在保持高客户满意度的同时，最大限度地降低供应成本，提高供应链的响应速度。其库存成本在第一年将下降15% ~ 30%，对未来的预测准确率将提高20%，从而带来其整体收入增长7% ~ 10%。当然，还有一些其他潜在的好处，比如增加市场份额。
7、如何应对大 数据确定一个企业的中短期目标和标准数据资源极其复杂丰富。如果一个企业没有一个明确的目标，即使不迷失，至少也会觉得很迷茫。所以，首先要确定企业使用数据的中短期目标，明确企业的价值数据，然后使用能够解决特定领域问题的工具。逐步提升，一步一步来，不要把理想定的太高，不然会更失望。储备大量数据相关技术人才为企业所用数据服务营销管理之前，技术团队要到位是基础。
很多人认为社交媒体营销是一份有趣的工作，但实际上是一份辛苦的工作。社交空间非常注重数据，度量标准和数据可视化。要熟悉驾驶，首先要保证企业的技术人员都经过相关技能的培训，知道如何最大限度的发挥Da 数据的功能和潜力，为企业的营销管理服务。企业解决碎片化问题最重要的挑战之一就是数据的碎片化和零杂交。在很多公司中，数据分散在互不相连的数据库中，对应的数据技术也存在于不同的部门。如何将这些孤立错位的数据库连接互联，实现技术共享？
8、什么是大 数据large 数据是指在一定时间范围内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据的集合。Big 数据(bigdata)，即巨量数据，是指所涉及的信息无法被当前主流的软件工具在合理的时间内捕获、管理、处理和排列，以帮助企业做出更积极的商业决策，(在维克多·迈耶、勋伯格和肯尼斯·库克耶写的《Da 数据 Time》中，Da 数据指的是采用Value 数据方法，而不是随机分析(抽样调查)的捷径)。
