XMPP基本概念-XMPP节点(一)

本文深入探讨了在XMPP通信中起到核心作用的三个XML节点:IQ、Message和Presence,解释了它们的基本属性及其在不同通信场景中的应用。

本文介绍在XMPP通信中最核心的三个XML节点.这些节点有自己的作用和目标,通过组织不同的节点,就能达到我们各种各样的通信目的。
首先我们来看一段XMPP流。
<stream:stream>
<iq type='get'><query xmlns='jabber:iq:roster'/></iq>
<presence/>
<message to='william_duan@jabber.org' from='test_account@jabber.org' type='chat'><body>Hello</body></message>
<presence type='unavailable'/>
</stream:stream>

在上面的例子中,我们可以看到一些XMPP节点,包括<iq>,<message>以及<presence>。接下来就对这些节点做一个大致的了解。

节点的共通属性

1.1 from

表示一个发送节点,在送出去的节点中一般来说不推荐设定,服务器会自动设定正确的值,如果你设定了不正确的值,服务器将会拒收你的节点信息。

如果在客户端到服务器端的通信中接收的节点中没有本属性,会被默认解释为信息是由服务器发出的。

如果在服务器到服务器的通信中接收的节点中没有本属性,则会被解释为一个error.

 

1.2 to

表示一个接收节点。

如果在客户端到服务器端的通信中没有设置本属性,服务器会默认解释为信息是发给自己的。

 

1.3 type

指定节点的类型(<presence>,<message>,<iq>).每种节点都会有几种可能的设定值,这些在以后会慢慢的涉及到。

所有的节点都会有一个error设定值,,表明这个节点是一个error回应,对这样的节点信息不需要进行回应。

 

1.4 id

表示一个特定的请求。在<iq>节中,这个属性是必须要指定的,但是在其他两个节点中是一个可选属性。 

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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