掌握HttpClient类的GET和POST请求访问服务器步骤!

Http使用post方式提交数据(使用apache标准接口) 本文:目的和前一篇一样,唯一区别是本文用apache标准接口进行http的post提交数据,而前一篇是用 java标准接口实现。 --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 重点: 1. public 阅读详情

HttpClient 是HttpConnection的增强  (网络访问)

HttpClient需要导入第三方库的jar包:

在当前工程下新建以文件夹,用来存放第三个的jar文件,比如叫做:libs

全选jar包,右击选择buildpath


(1)使用HttpClient采用GET提交访问访问服务器端并得到服务器端返回的数据

//1.实例化HttpClient对象,相当于用户实例化了浏览器对象

        HttpClient httpClient=new  DefaultHttpClient();

        //2.实例化HttpGet对象并指定访问网址,相当于用户实例化了GET请求对象

        HttpGet httpGet=new HttpGet(path);  

        try {

            /*

             * 3.调用httpClient对象的execute()方法传递请求对象得到响应对象

             *

             * 本次操作干了两件事:

             * 1.将get请求提交到服务器

             * 2.得到服务器发送过来的数据

             */

            HttpResponsehttpResponse= httpClient.execute(httpGet);

            //4.得到服务器的响应码(状态码)

            intresponseCode=httpResponse.getStatusLine().getStatusCode();

            //如果本次访问服务器端成功

            if(responseCode==HttpStatus.SC_OK)

                //使用HttpClient访问服务器端也能得到输入流对象

                //InputStreaminputStream=httpResponse.getEntity().getContent();

                //5.得到服务器端发送过来的数据并封装成HttpEntity对象

                HttpEntityhttpEntity=httpResponse.getEntity();

                //6.将对象转化成字符串

                Stringresult=EntityUtils.toString(httpEntity);


(2)使用HttpClient采用POST提交访问访问服务器端并得到服务器端返回的数据

     * @param path

     */

    private static voidsendRequestByPost(String path) {

        //1.实例化HttpClient对象,相当于用户实例化了浏览器对象

        HttpClient httpClient=new  DefaultHttpClient();

        //2.实例化HttpPost对象并指定访问网址,相当于用户实例化了Post请求对象

        HttpPost httpPost=new HttpPost(path);

 

        try {

           

            //3.设置Post请求需要传递的参数

            List<NameValuePair>parameters=new ArrayList<NameValuePair>();

            parameters.add(newBasicNameValuePair("userName", "张三"));

            parameters.add(newBasicNameValuePair("pwd", "123"));

            HttpEntityhttpEntityParameter=new UrlEncodedFormEntity(parameters, "UTF-8");

            httpPost.setEntity(httpEntityParameter);

            /*

             * 4.调用httpClient对象的execute()方法传递请求对象得到响应对象

             *

             * 本次操作干了两件事:

             * 1.将postt请求提交到服务器

             * 2.得到服务器发送过来的数据

             */

            HttpResponsehttpResponse= httpClient.execute(httpPost);

           

            //5.得到服务器的响应码(状态码)

            intresponseCode=httpResponse.getStatusLine().getStatusCode();

            //如果本次访问服务器端成功

            if(responseCode==HttpStatus.SC_OK){

               

                //使用HttpClient访问服务器端也能得到输入流对象

                //InputStreaminputStream=httpResponse.getEntity().getContent();

               

                //6.得到服务器端发送过来的数据并封装成HttpEntity对象

                HttpEntityhttpEntity=httpResponse.getEntity();

                //7.将对象转化成字符串

                Stringresult=EntityUtils.toString(httpEntity);


C# HttpClient GET/POST 请求 除了使用 WebRequest 对象可以给服务器发送POST,GET请求外,还可以使用HttpClient对象。1. 使用 HttpClient 发送GET请求下测试代码演示了发送一个简单的Http Get 请求,接受HTTP 响应数据。using System.Net;using System.Net.Http; static async Task Main(string[] args)        {      &nb 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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