很久没写BLOG了,之前在写Android聊天室的时候答应过要写一个客户(好友)之间的聊天demo,Android 基于Socket的聊天室已经实现了通过Socket广播形式的通信功能. 以下是我写的一个类似现在多数聊天软件的冒泡聊天APP.全部功能都是自己的想法,对于现在市面上成功的例子是怎么实现的,我还不了解.所以读者可只做参考学习,也可以分享您的案例给我. 功能 一对一聊天,非聊天室 好友列表 好友在线,离线状态(实时更新) 冒泡实时聊天窗口 发送离线信息 基本原理 之前的聊天室原理:每当…

基于开源 Openfire 聊天服务器 - 开发Openfire聊天记录插件 上一篇文章介绍到怎么在自己的Java环境中搭建openfire插件开发的环境,同时介绍到怎样一步步简单的开发openfire插件.一步步很详细的介绍到简单插件开发,带Servlet的插件的开发.带JSP页面插件的开发,以及怎么样将开发好的插件打包.部署到openfire服务器. 如果你没有看上一篇文章的话,请你还是看看.http://www.cnblogs.com/hoojo/archive/2013/03/07/29…

原文:http://www.cnblogs.com/hoojo/archive/2013/03/29/openfire_plugin_chatlogs_plugin_.html 随笔-150  评论-825  文章-3  trackbacks-0 基于开源 Openfire 聊天服务器 - 开发Openfire聊天记录插件 上一篇文章介绍到怎么在自己的Java环境中搭建openfire插件开发的环境,同时介绍到怎样一步步简单的开发openfire插件.一步步很详细的介绍到简单插件开发,带Serv…

基于WebSocket实现聊天室(Node) WebSocket是基于TCP的长连接通信协议,服务端可以主动向前端传递数据,相比比AJAX轮询服务器,WebSocket采用监听的方式,减轻了服务器压力 本文作为学习websocket的练习,实现在线聊天的功能 服务端 server.js const http = require('http') const fs = require('fs') const ws = require('ws') // 创建服务 let server = http.c…

版本(4bit) 报头长度(4bit) 优先级和服务类型(8bit) 总长度(16bit) 标识(16bit) 标志(3bit) 分段偏移(13bit) 存活期(8bit) 协议(8bit) 报头校验和(16bit) 源IP地址(32bit) 目的IP地址(32bit) 选项(0或32bit,若有的话) 数据(可变)…

H2O是开源基于大数据的机器学习库包 H2O能够让Hadoop做数学,H2O是基于大数据的 统计分析 机器学习和数学库包,让用户基于核心的数学积木搭建应用块代码,采取类似R语言 Excel或JSON等熟悉接口,使的BigData爱好者和专家可以利用一系列简单的先进算法对数据集进行探索,建模和评估.数据收集是很容易,但是决 策是很难的. H2O使得能用更快更好的预测模型源实现快速和方便地数据的挖掘. H2O愿意将在线评分和建模融合在一个单一平台上. H2O提供了机器学习的培训手册供学习:H2O训练…

<Trip destination prediction based on multi-day GPS data>是一篇在2019年,由吉林交通大学团队发表在elsevier期刊上的一篇论文.在论文中,他们基于GPS数据,使用不同的方法建立了多个预测目的地的模型,进行对比试验,最终提高了正确率,取得了很好的效果. 0. 概括 基于8周.10人的GPS数据,在隐式马尔可夫模型和习惯预测模型的基础上,作者建立了一个可以预测出行目的地的模型,该模型大大提高了预测的精度.最重要的他们发现,人们出行关于…

code&monkey   Ext JS学习第十六天 事件机制event(一) 此文用来记录学习笔记: 休息了好几天,从今天开始继续保持更新,鞭策自己学习 今天我们来说一说什么是事件,对于事件,相信你一定不陌生, 基本事件是什么?就类似于click.keypress.focus.mouseover等这些事件都是浏览器定义好的内置事件,我们直接使用即可.对于高级事件,无非就是自己去设计一个事件,就比如我们实际项目中,通常都伴随些业务逻辑,可能是曾删改查等...这些事件都是非原生事件,也就是浏览器无…

基于tensorflow使用CNN识别MNIST 参数数量:第一个卷积层5x5x1x32=800个参数,第二个卷积层5x5x32x64=51200个参数,第三个全连接层7x7x64x1024=3211264个参数,第四个输出层1024x10=10240个参数,总量级为330万个参数,单机训练时间约为30分钟. 关于优化算法:随机梯度下降法的learning rate需要逐渐变小,因为随机抽取样本引入了噪音,使得我们在最小点处的随机梯度仍然不为0.对于batch gradient descent不…

基于ifc数据的bim模型吊装模拟-1 IfcWallStandardCase    IfcColumn…