SHOW下个人作品, 基于Comet变体技术的WEB应用服务器BEINGX

介绍一款完全自研的WebService,该服务采用Comet变体技术实现服务器推送,并支持JSONP跨域调用,适用于高交互度的Web应用。此外,还展示了基于此服务的一款HTML5多人在线游戏。
大家好,刚刚参加完天津市大学生计算机创新应用竞赛。BEINGX是我的参赛作品。今天拿来给大家SHOW一下。通过了几个月的通宵苦战,终于完成了一款从HTTP解析开始都有自己完全制作的WebService。

先说说我为什么要做这个,大家知道旧式的B/S结构已经不能满足人们对WEB应用的需求了。而现在WEB2.0时期对WEB应用的需求大部分转向了用户体验,即时性,云计算等一些新的特性。为了满足这一系列的特性,你做一个WEB应用必须引入大量的框架技术和应用服务器。而本次这个服务器的设计呢,总结了以往在WEB应用中的一些经验和如何开发与服务器交互度高的服务器推技术而诞生。

随着这个比赛项目的结束。我也完美告别了我的大学学生生活。也是我大学中最后一个参加的比赛了。

服务器特点:

基于Comet变体技术作为根本。接受HTTP请求,封装成一个特有的Comet对象放入线程池,从而实现服务器推技术。

基于JSONP实现数据跨域调用,可方便与JQuery结合。

开放的程序API,更适合编写长连接服务。底层已经完全被服务组件托管。

基于IOC+AOP的设计理念,XML动态配置引用和实现对象。没有基于任何第三方框架技术。完全自己实现基于IOC容器的服务器组件。

为了体现服务器的及时性,我制作了一个基于HTML5+CSS3的网页游戏,支持多人在线。

展示视频如下:
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本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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