MessageClient

01.public class MessageClient { 
02.  
03.    public static void main(String[] args) throws Exception { 
04.        // Parse options. 
05.        String host = "127.0.0.1"; 
06.        int port = 8080; 
07.        // Configure the client. 
08.        ClientBootstrap bootstrap = new ClientBootstrap( 
09.                new NioClientSocketChannelFactory( 
10.                        Executors.newCachedThreadPool(), 
11.                        Executors.newCachedThreadPool())); 
12.        // Set up the event pipeline factory. 
13.        bootstrap.setPipelineFactory(new MessageClientPipelineFactory()); 
14.        // Start the connection attempt. 
15.        ChannelFuture future = bootstrap.connect(new InetSocketAddress(host, port)); 
16.        // Wait until the connection is closed or the connection attempt fails. 
17.        future.getChannel().getCloseFuture().awaitUninterruptibly(); 
18.        // Shut down thread pools to exit. 
19.        bootstrap.releaseExternalResources(); 
20.    } 
21.} 
 
01.public class MessageClientPipelineFactory implements 
02.       ChannelPipelineFactory { 
03. 
04.   public ChannelPipeline getPipeline() throws Exception { 
05.       ChannelPipeline pipeline = pipeline(); 
06. 
07.       pipeline.addLast("decoder", new MessageDecoder()); 
08.       pipeline.addLast("encoder", new MessageEncoder()); 
09.       pipeline.addLast("handler", new MessageClientHandler()); 
10. 
11.       return pipeline; 
12.   } 
 
02.public class MessageClientHandler extends SimpleChannelUpstreamHandler { 
03.  
04.    private static final Logger logger = Logger.getLogger( 
05.            MessageClientHandler.class.getName()); 
06.  
07.  
08.    @Override 
09.    public void channelConnected( 
10.            ChannelHandlerContext ctx, ChannelStateEvent e) { 
11.        String message = "hello kafka0102"; 
12.        e.getChannel().write(message); 
13.    } 
14.  
15.    @Override 
16.    public void messageReceived( 
17.            ChannelHandlerContext ctx, MessageEvent e) { 
18.        // Send back the received message to the remote peer. 
19.        System.err.println("messageReceived send message "+e.getMessage()); 
20.        try { 
21.            Thread.sleep(1000*3); 
22.        } catch (Exception ex) { 
23.            ex.printStackTrace(); 
24.        } 
25.        e.getChannel().write(e.getMessage()); 
26.    } 
27.  
28.    @Override 
29.    public void exceptionCaught( 
30.            ChannelHandlerContext ctx, ExceptionEvent e) { 
31.        // Close the connection when an exception is raised. 
32.        logger.log( 
33.                Level.WARNING, 
34.                "Unexpected exception from downstream.", 
35.                e.getCause()); 
36.        e.getChannel().close(); 
37.    } 
38.} 
 

 

需要 NETTY的JAR包,然后看看这个例子。

要补全插入模型和分类相关的代码,你可以使用一个已经训练好的模型进行花朵分类。下面是一个示例代码: ```python # 导入模型 import torch import torchvision.transforms as transforms from PIL import Image # 加载模型 model = torch.load("flower_model.pth") model.eval() # 图像预处理函数 def preprocess_image(image): transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((224, 224)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) return transform(image).unsqueeze(0) # 分类函数 def classify_flower(filename, data): image = Image.fromarray(data) image = preprocess_image(image) # 使用模型进行推理 with torch.no_grad(): output = model(image) _, predicted = torch.max(output, 1) class_index = predicted.item() class_label = classes[class_index] result = { "filename": filename, "prediction": class_label, "score": output[0][class_index].item(), "index": class_index } return result ``` 在这个示例中,`flower_model.pth` 是经过训练好的模型文件,你需要将其放在合适的位置并指定正确的路径。`preprocess_image` 函数用于将输入的图像进行预处理,使其符合模型的输入要求。`classify_flower` 函数使用加载的模型对图像进行推理,并返回分类结果。 你可以将上述代码添加到你的主程序中,然后调用 `classify_flower` 函数来进行花朵分类。记得在 `main` 函数中启动你的 MQTT 客户端,然后在 `on_message` 函数中调用 `classify_flower` 函数,并将结果发布到指定的主题。 希望这个示例能帮到你!如果还有其他问题,请随时提问。
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