网络程序中移动资费页面的处理

本文介绍了一种处理中国移动上网资费页面提醒的方法,通过检测HTTP头部内容类型为text/vnd.wap.wml来识别并重新发起请求,解决了J2ME程序联网失败的问题。

作者:xian-dao文章来源:j2medev.com

自中国移动启动上网资费页面提醒后,导致了很多的J2ME联网出现了联不上服务器的问题。即在j2me程序中启动联网后,在有些地区,有些时候,移动网关会把我们的请求截下,返还一个资费提醒的页面给我们,这样我们的服务器将不会收到我们的请求,导致程序出现联网失败的错误。

因此我们在处理网络连接时要加入对移动资费页面的处理,我们可以在发送网络请求后,对返回的response进行http头的检测,如果我们检测到返回的content-type是text/vnd.wap.wml,我们可以扔掉这个response,重新发起一次请求就可以解决资费页面的问题,或者我们也可以提取出资费页面里面的请求地址,再次发送一次请求。

处理的代码如下:

httpConn = (HttpConnection) Connector.open (url, permissions, true);

String s=httpConn.getHeaderField("Content-Type");

if(s.equals("text/vnd.wap.wml")){

//重新发起一次请求
httpConn = (HttpConnection) Connector.open (url, permissions, true);
}

如果程序本来要返回的类型就是WAP页面,那我们可以对WAP页面的内容进行关键字解析来判断是自己服务器返回的页面还是移动返回的资费提醒页面再进行处理。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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