BlackBerry 中的 udp 连接

之前的 j2me 项目要转移到 blackberry 运行,明白了转化过程后,而且能转成功后,却有新的问题: 在 j2me 中用到的 udp 连接在 blackberry 行不通。从外国的论坛或 RIM 主站上或文档上都说只要运行 MDS 就能实现 tcp/udp 连接。但是我的项目转为 cod 后连接 udp 时却出错。所以我用一个简单例子来测试一下, 我把 sun wtk 里边的一个 udp 例子转为 cod 文件后,发觉 server 端到 client 端能通信,但 client 端到 server 端却不能通信(运行在wtk时能相互通信) :( 。 很陏闷,这个问题拖了我二个月了。甘天在同事的帮阻下终于弄明白了。

在bb api 文档里边介绍 upd 连接时有两种介绍:一种是用"datagram://"头,另一种是用"udp://"头, 对于 j2me 里边的介绍是用"datagram://"的, 经过我的测试下边有两种连接方式能正常收发的:

一、(这是我同事发现的)
发信息时:
String sURL = "datagram://192.168.1.102:5042“;
收信息时:
String rURL = "udp://:4444";

二、(这是我参考bb api 写的连接时的代码,想吾到仿照写能够成功通信)
发信息时:
String sURL = "datagram://192.168.1.102:5042/4444“;
收信息时:
String rURL = "datagram://192.168.1.102:5042/4444“;
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/dab15056c6a5 用户画像(User Profile)是大数据领域关键概念,是基于用户多维度信息如行为数据、偏好、习惯等构建的虚拟代表。它是数据分析重要工具,能助企业深度理解用户,实现精准营销、个性化推荐及服务优化。其源码涵盖以下内容:一是数据收集,需大量数据支撑,常借助Flume、Kafka等日志收集系统,实时或批量收集用户浏览记录、购买行为、搜索关键词等数据;二是数据处理与清洗,因数据源杂乱,需用Hadoop、Spark等大数据处理框架预处理,去除噪声数据,统一格式,保障数据质量;三是特征工程,为构建用户画像关键,要挑选有意义特征,像用户年龄、性别、消费频率等,且对特征编码、标准化、归一化;四是用户聚类,用K-means、DBSCAN等算法将用户分组,找出行为模式相似用户群体;五是用户建模,借助决策树、随机森林、神经网络等机器学习模型对用户建模,预测其行为或需求;六是用户画像生成,把分析结果转为可视化用户标签,如“高消费能力”、“活跃用户”等,方便业务人员理解。 其说明文档包含:一是项目背景与目标,阐述构建用户画像原因及期望效果;二是技术选型,说明选用特定大数据处理工具和技术栈的理由;三是数据架构,描述数据来源、存储方式(如HDFS、数据库)及数据流图等;四是实现流程,详述各步骤操作方法和逻辑,含代码解释及关键函数功能;五是模型评估,介绍度量用户画像准确性和有效性方式,像准确率、召回率、F1分数等指标;六是应用场景,列举用户画像在个性化推荐、广告定向、客户服务等实际业务中的应用;七是注意事项,分享开发中遇问题、解决方案及优化建议;八是结果展示,以图表、报表等形式直观呈现用户画像成果,展现用户特征和行为模式。 该压缩包资源对学习实践用户画像技术价值大,既可助人深入理解构建过程,又能通过源码洞察大数据处
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