使用HTTPclient实现论坛自动顶帖

本文介绍了一个使用Java Apache HttpClient库实现的顶贴程序。该程序通过发送POST请求到指定论坛URL来实现自动顶贴功能,并设置了重试策略、超时时间和Cookies以确保请求的成功率。

import java.io.IOException; import java.sql.Date; import org.apache.commons.httpclient.*; import org.apache.commons.httpclient.cookie.CookiePolicy; import org.apache.commons.httpclient.methods.PostMethod; import org.apache.commons.httpclient.params.HttpMethodParams; public class MyFirstPost { public static void main(String[] args) { while (true) { try { Thread.sleep(900000);//每900000毫秒顶贴一次 } catch (InterruptedException e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } MyFirstPost.post(); } } public static void post() { String url ="http://bbs.chd.sdo.com/TopicContent.aspx?act=SubmintTopicInfo&BoardID=2&TopicID=25479"; // "http://bbs.chd.sdo.com/TopicContent.aspx?BoardID=2&TopicID=70240"; //String url = "http://bbs.chd.sdo.com/TopicContent.aspx?act=SubmintTopicInfo&BoardID=2&TopicID=25479"; // String url3 // ="http://bbs.17173.com/rapid_reply.php?id=3256,3257,1910446"; HttpClient httpClient = new HttpClient(); PostMethod postMethod = new PostMethod(url); postMethod.getParams().setParameter(HttpMethodParams.RETRY_HANDLER, new DefaultHttpMethodRetryHandler(3, false)); HttpState initialState = new HttpState(); String cookies = "LHNGSRqV5fsRMbMPpkseDg==; al=yV6JL66nyLVV4HaTjsOKM0bCL4U7DYnv/IpAQqAcyQTg4hYiSA84IxGTEsFKMsk3OnDv7Ms12VQlzHftCjCcBw=="; initialState.addCookie(new Cookie("bbs.chd.sdo.com", "cu", cookies, "/", new Date(2008, 6, 6), false));// 设置cookies httpClient.getHttpConnectionManager().getParams().setConnectionTimeout( 30000); httpClient.setState(initialState); httpClient.getParams().setCookiePolicy(CookiePolicy.RFC_2109);// RFC_2109是支持较普遍的一个,还有其他cookie协议 NameValuePair[] data = { new NameValuePair("subject", "up"), //顶贴内容标题:up 内容upupup new NameValuePair("message", "upupup") }; // 将表单的值放入postMethod中 postMethod.setRequestBody(data); int statusCode = 0; try { statusCode = httpClient.executeMethod(postMethod); } catch (HttpException e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } catch (IOException e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } // HttpClient对于要求接受后继服务的请求,象POST和PUT等不能自动处理转发 // 301或者302 if (statusCode == HttpStatus.SC_MOVED_PERMANENTLY || statusCode == HttpStatus.SC_MOVED_TEMPORARILY) { // 从头中取出转向的地址 Header locationHeader = postMethod.getResponseHeader("location"); String location = null; if (locationHeader != null) { location = locationHeader.getValue(); System.out.println("The page was redirected to:" + location); } else { System.err.println("Location field value is null."); } return; } postMethod.releaseConnection();// 释放连接 } }

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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