HTTP协议简明介绍

HTTP协议简明介绍

    超文本传送协议(hypertext transfer protocol,HTTP)是万维网(world wide web,www,也简称为web)
的基础,本节主要对http协议进行介绍,并分别给出http多线程服务器和客户程序的实例,而不
介绍有关WEB和浏览器方面的知识。
 HTTP是一个属于应用层的面向对象的协议,适用于分布式超媒体信息系统。它于1990年提出,
经过几年的使用与发展,得到不断地完善和扩展,目前在WWW中使用的是http1.1
1、http协议特点:
HTTP协议是网络中使用最为广泛的一种高级协议,WWW服务广泛应用,而WWW服务器使用的主要协议是
HTTP协议,经过十几年的使用与发展,HTTP协议得到了极大的扩展和完善,目前HTTP协议支持的不仅
限于WWW服务,还有FTP等其他服务。

HTTP协议最初开始的设计目标就是通过网络来支持Client和Server之间的事务处理,其最初原型在
1990年出现,为了适应WWW的需求,在功能和性能方面进行了大量的改进,最开始出现的HTTP原始
协议现在称为HTTP0.9,它是一个面向消息的简单协议,是现在使用的HTTP协议的子集。因此它同
HTTP1.0,HTTP1.1兼容。该协议描述了Client和Server之间请求和响应的过程:
Client在本地主机向运行于远程主机上的Server请求链接,连接成功之后通过GET来访问Server端
对象(可以是普通网页,也可以是通过CGI或ISAPI生成的动态页面),Server端在连接终止之前将
请求的对象或者是错误消息返回给Client,结束响应过程.HTTP0.9和现在使用的HTTP1.1在基本上
实现上没有大的区别,HTTP1.0是以HTTP0.9为基础发展起来的,增加了复杂网络连接下访问不同
对象类型的功能,基本的改进如下:
(1)增加了请求的类型,如HEAD、POST等。
(2)增加了请求和响应消息的协议版本,如响应消息第一行以“HTTP/1.0”开始,表示Server使用
的是HTTP协议的1.0版。
(3)使用Server响应码来表示请求响应消息的成功与否,如果响应消息第一行以200 OK结束,
说明操作成功。
(4)使用MIME(Multipurpose Internet Mail Externsion)的消息标题(Header)和消息体(Body)格式
来描述访问对象的数据类型和附加在后面的元信息,如MIME的Header为"Content-type:text/html"
表明响应的消息实体是HTML文件,增加了MIME支持之后,使HTTP协议可以处理的数据类型获得很
大的扩充,从而实现了对多媒体流信息(如声音,图像)的处理支持。
(5)用Challenge/Response实现认证,这样可以在用户访问某些页面时要求输入用户名和密码,进行
身份认证。
(6)增加了代理(proxy)支持功能,在HTTP0.9中,规定了Client和Server只能直接交互,而1.0版可以通过
代理等中间实体实现间接连接。
HTTP1.1是在HTTP1.0的基础上实现的一次飞跃,主要的改进集中在性能、安全、数据类型处理等方面:
(1)提出了Server端缓冲对象的概念,其目的是为了减少网络上相同类型内容的反复传送,提高访问
速度,节约带宽。
(2)使用永久连接(persistent Connect)作为基本的连接,提高性能。
(3)允许Client和Server之间对内容进行协商
(4)突破了HTTP1.0中Server和IP一一对应的限制,可能通过主机名来决定由哪一个Server提供服务
HTTPng是发展中的下一代协议,在效率和性能上有了更进一步的提高,HTTP协议的主要特点可概括
为如下几点:
(1)简单快速
  客户向服务器请求服务时,只需要传送请求方法和路径,请求方法主要有GET,HEAD,POST等,
其中又以GET最为广泛。由于HTTP协议简单,使得HTTP服务器的程序规模小,通信速度很快。
(2)灵活
  HTTP允许传输任意类型的数据对象(ASCII文本:二进制流如BMP,JPG,ZIP等),传输数据的具体类型
在Content-type域中加以标记
(3)无连接
  无连接的含义是限制每次连接只处理一个请求,服务器处理完客户的请求,并收到客户的应答后
立即断开连接。采用这种方式可以节省传输时间
(4)无记忆状态能力
  无记忆状态能力是指协议不保留当前事务处理的信息。虽然这样会带来一些副作用,可是服务 需要 
重新利用先前信息,可以实现较快应答.

HTTP协议报文结构:
HGGP是一个面向事务的客户服务器协议。虽然HTTP使用了TCP协议,但HTTP协议是无状态的(Stateless)。
也就是说每一个事务都独立地进行处理。当一个事务开始时,就在WWW客户与WWW服务器之间产生一个
TCP连接,当事务结束时就释放这个TCP连接。
  HTTP的无状态特性很适合它的典型应用。用户在使用WWW时,往往要读取一系列的网页,而
这些网页又可能分布在许多相距很远的服务器上,将HTTP协议做成无状态,可使读取网页信息完成得
较迅速,HTTP协议本身也是无连接的,虽然它使用了面向连接的TCP连接。

在许多情况下,用户的个人计算机并不是一起连在Internet上,而是通过拨号方式经过Internet服务
提供商再连接到Internet上的。在这种情况下,先要使用SLIP或PPP协议与ISP接通,待ISP分配给用户一个
临时的IP地址后,才能使用WWW浏览器。

从HTTP的观点来看,上述WWW浏览器就是一个HTTP客户,而在WWW服务器等待HTTP请求的进程常称为、
HTTPdaemon,HTTPdaemon在收到HTTP客户请求后,经过一些必要的处理,将所需的文件返回给HTTP客户。

下面让我们来研究一下HTTP的报文结构。HTTP有两类报文:从客户到服务器的请求报文和从服务器到
客户的响应报文。
两种报文都由5个成员组成,其中请求报文的结构如下:
1、第1成员:请求行(Request-Line)或状态行(Status-line)
2、第2成员:通用头(General-Header)
3、第2成员:请求头(Request-Header)
4、第4成员:实体头(Entity-Header)
5、第5成员:实体主体(Entiry-Body)

<think>好的,我现在要处理用户关于Android 12中RKNN开发配置和使用教程的问题。首先,我需要回顾用户提供的引用内容,看看是否有相关的信息。 用户提供了三个引用。引用1提到了RKNN Model Zoo和RKNN Toolkit2的环境配置,包括安装Miniconda3。引用2是关于系统镜像下载,特别是Ubuntu 22.04版本和导出ONNX模型。引用3讨论了RV1808/1126使用RKNN作为MediaPipe推理后端的步骤,包括配置参数如use_rga、use_mmap和data_type的设置,以及反量化的处理。 用户的问题集中在Android 12上,所以需要将引用中的信息与Android系统关联起来。引用3提到了MediaPipe和RKNN的集成,这可能适用于Android开发,但需要确认是否支持Android 12。此外,RKNN Toolkit2的环境配置可能在不同平台上有所不同,用户可能需要针对Android进行调整。 接下来,我需要考虑Android开发中RKNN的一般步骤,比如环境准备、模型转换、集成到Android应用、配置参数和性能优化。结合引用中的信息,模型转换部分可以参考引用2提到的导出ONNX模型,然后使用RKNN Toolkit转换为RKNN格式。引用3中的配置参数(如use_rga、use_mmap、data_type)可能在Android中同样适用,但需要查阅相关文档确认。 可能还需要指导用户如何将RKNN库集成到Android项目中,比如添加依赖项或NDK配置。此外,性能优化方面,引用3提到的反量化处理可能需要特别注意,尤其是在Android设备上的实现。 最后,确保回答结构清晰,分步骤说明,并引用提供的资料。需要验证引用中的信息是否适用于Android 12,例如系统镜像是否支持,或者是否有特定版本的要求。如果某些步骤在引用中没有明确说明,可能需要提示用户参考官方文档或社区资源。</think>### Android 12 RKNN 开发配置与使用教程 #### 1. **环境准备** - **系统镜像与工具链**: 根据引用[2],建议使用Ubuntu 22.04作为开发环境,并下载Orange Pi 5 Pro等支持RKNN的硬件镜像。对于Android 12开发,需确保RKNN Toolkit2适配Android NDK版本(推荐NDK 21+)[^2]。 - **安装RKNN Toolkit2**: 参考引用[1],通过Miniconda3配置Python环境(建议Python 3.8),并安装RKNN Toolkit2以支持模型转换与推理。命令示例: ```bash pip install rknn_toolkit2 ``` #### 2. **模型转换(ONNX转RKNN)** - **导出ONNX模型**: 使用PyTorch或TensorFlow等框架导出模型为ONNX格式(引用[2])。 - **转换为RKNN格式**: 编写RKNN配置文件(`config.yml`),指定输入尺寸、量化方式等参数。示例代码: ```python from rknn.api import RKNN rknn = RKNN() rknn.config(target_platform='rk3568', mean_values=[[127.5]], std_values=[[127.5]]) rknn.load_onnx(model="model.onnx") rknn.build(do_quantization=True, dataset="dataset.txt") rknn.export_rknn("model.rknn") ``` #### 3. **Android项目集成** - **添加RKNN库依赖**: 将编译好的RKNN动态库(`librknnrt.so`)和模型文件(`model.rknn`)放入Android项目的`jniLibs`目录。 - **JNI接口开发**: 通过JNI调用RKNN的C/C++ API实现推理。关键配置参考引用[3]: ```cpp #include <rknn/rknn_runtime.h> rknn_context ctx; int ret = rknn_init(&ctx, model_path, 0, 0, nullptr); ret = rknn_inputs_set(ctx, input_num, input_attrs); ret = rknn_run(ctx, nullptr); ret = rknn_outputs_get(ctx, output_num, output_attrs, nullptr); ``` #### 4. **关键配置参数** - **use_rga与use_mmap**: 根据引用[3],若Android设备不支持硬件加速(如RGA),需将`use_rga`和`use_mmap`设为`false`。 - **数据量化类型**: `data_type`可选`uint8`或`fp32`。若选`uint8`,需手动实现反量化;若选`fp32`,RKNN会自动处理[^3]。 #### 5. **性能优化** - **多线程推理**: 利用Android的`ThreadPoolExecutor`并行处理输入数据。 - **内存优化**: 启用`use_mmap`(若支持)减少内存拷贝开销,或通过零拷贝技术直接操作物理内存。 #### 6. **调试与验证** - **日志输出**: 启用RKNN的调试模式(`RKNN_LOG_LEVEL=DEBUG`)查看详细运行信息。 - **性能分析**: 使用`rknn.query(RKNN_QUERY_PERF_DETAIL)`获取各层耗时,针对性优化模型结构。
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