Flash Socket通信的安全策略问题

本文介绍在使用FlashSocket连接JavaSocket时遇到的安全策略问题及解决方案。文章详细解释了FlashPlayer如何查找策略文件crossdomain.xml,并介绍了如何配置非843端口的认证过程。

今天测试flash socket连接java socket,遇到安全策略问题,折腾了半天才弄好。做下关键点记录:

 

flash发起socket通信的过程:

 

      当封装在页面的flash发起socket通信请求的时候会先寻找服务器端的843端口,获取crossdomain.xml文件,当服务器没有开启843的时候,flashPlayer会检查发起请求的swf文件中中有没有使用Security.loadPolicyFile来加载策略文件crossdomain.xml,如果还是没有就会看这个发起请求的swf要连接的目标端口有没有策略文件。如果都没有那么连接失败,返回SecurityErrorEvent 的出错提示。

 

      需要注意的是,请求策略文件的链接和主动发起的链接是两个独立的链接,也就是说服务端收到<policy-file-request/>信息的链接并不是我们在客户端的connect函数的主链接。 换句话说你需要准备两个端口一个认证用,一个就是以后通信用的。还有就是如果你自己定义一个非843端口的认证,则需要加上

Security.loadPolicyFile("xmlsocket://127.0.0.1:1234");
sock.connect(ip,port);

 

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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