AS3Chat计划加入好友列表

博主昨日计划加入SSL/TLS安全协议,今日决定增加好友列表功能,将直接从数据库获取用户好友列表,放弃使用单独链表保存。该文探讨了即时通讯应用中好友列表的实现方式。

昨天记录了计划加入SSL/TLS安全协议,今天想想,还是要加入好友列表,一开始打算做个IM的。

用户好友列表,直接从数据库获取,不再也不必用单独的链表去保存。

转载于:https://my.oschina.net/myleft/blog/6519

服务端传给客户端 一个聊天私聊群聊类型数据ConcurrentHashMap 一个聊天消息类型数据ConcurrentHashMap ConcurrentHashMap<Long, List<ChatMessage>> messageMap = new ConcurrentHashMap<>(); ConcurrentHashMap<Long, List<GroupMessage>> groupMessageMap = new ConcurrentHashMap<>(); 查询聊天私聊群聊类型组件 先查私聊有没有头像 用户名 还要置顶 SELECT m.user_id, m.isPinned, u.username, u.image FROM friend m JOIN user u ON m.user_id = u.id " WHERE m.friend_id = ? 再差私聊有没有最后消息 最后活动时间 未读消息 SELECT CASE WHEN sender_id = ? THEN receiver_id ELSE sender_id END as chat_id, MAX(time) as last_time, (SELECT content FROM messages m WHERE (m.sender_id = ? OR m.receiver_id = ?) AND (CASE WHEN m.sender_id = ? THEN m.receiver_id ELSE m.sender_id END) = chat_id AND m.room_id IS NULL ORDER BY m.time DESC LIMIT 1) as last_message, SUM(CASE WHEN receiver_id = ? AND status = 0 THEN 1 ELSE 0 END) as unread_count FROM messages WHERE (sender_id = ? OR receiver_id = ?) AND room_id IS NULL GROUP BY chat_id ORDER BY last_time DESC; 这是用来全部查询好友消息的操作 SELECT g.id AS group_id, g.name AS group_name, g.image AS group_avatar, MAX(ug.timeship) AS last_active_time, (SELECT ug2.message FROM user_group ug2 WHERE ug2.group_id = g.id ORDER BY ug2.timeship DESC LIMIT 1) AS last_message, SUM(CASE WHEN ug.status = 1 AND ug.user_id != ? THEN 1 ELSE 0 END) AS unread_count, MAX(ug.isPinned) AS is_pinned FROM groupsql g JOIN user_group ug ON g.id = ug.group_id WHERE ug.user_id = ? OR EXISTS (SELECT 1 FROM user_group WHERE group_id = g.id AND user_id = ?) GROUP BY g.id, g.name, g.image ORDER BY is_pinned DESC, last_active_time DESC; 你替我完善一下,我要发博客
05-14
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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