基于Socket的Java网络编程集粹-Java基础-Java-编程开发

用Java实现基于Socket的网络编程 使用Java语言,采用TCP协议,实现一对一、一对多的通信(无用户界面) 阅读详情
<script type="text/javascript" src="http://pagead2.googlesyndication.com/pagead/show_ads.js"> </script>  事实上网络编程简单的理解就是两台计算机相互通讯数据而已,对于程序员而言,去掌握一种编程接口并使用一种编程模型相对就会显得简单的多了,Java SDK提供一些相对简单的Api来完成这些工作。Socket就是其中之一,对于Java而言,这些Api存在与java.net 这个包里面,因此只要导入这个包就可以准备网络编程了。

  网络编程的基本模型就是客户机到服务器模型,简单的说就是两个进程之间相互通讯,然后其中一个必须提供一个固定的位置,而另一个则只需要知道这个固定的位置。并去建立两者之间的联系,然后完成数据的通讯就可以了,这里提供固定位置的通常称为服务器,而建立联系的通常叫做客户端,基于这个简单的模型,就可以进入网络编程啦。

  Java对这个模型的支持有很多种Api,而这里我只想介绍有关Socket的编程接口,对于Java而言已经简化了Socket的编程接口。首先我们来讨论有关提供固定位置的服务方是如何建立的。Java提供了ServerSocket来对其进行支持.事实上当你创建该类的一个实力对象并提供一个端口资源你就建立了一个固定位置可以让其他计算机来访问你,ServerSocket server=new ServerSocket(6789);这里稍微要注意的是端口的分配必须是唯一的。因为端口是为了唯一标识每台计算机唯一服务的,另外端口号是从0~65535之间的,前1024个端口已经被Tcp/Ip 作为保留端口,因此你所分配的端口只能是1024个之后的。好了,我们有了固定位置.现在所需要的就是一根连接线了.该连接线由客户方首先提出要求。因此Java同样提供了一个Socket对象来对其进行支持,只要客户方创建一个Socket的实例对象进行支持就可以了。Socket client=new Socket(InetAddress.getLocalHost(),5678);客户机必须知道有关服务器的IP地址,对于着一点Java也提供了一个相关的类InetAddress 该对象的实例必须通过它的静态方法来提供,它的静态方法主要提供了得到本机IP 和通过名字或IP直接得到InetAddress的方法。

  上面的方法基本可以建立一条连线让两台计算机相互交流了,可是数据是如何传输的呢?事实上I/O操作总是和网络编程息息相关的。因为底层的网络是继续数据的,除非远程调用,处理问题的核心在执行上,否则数据的交互还是依赖于IO操作的,所以你也必须导入java.io这个包.java的IO操作也不复杂,它提供了针对于字节流和Unicode的读者和写者,然后也提供了一个缓冲用于数据的读写。
BufferedReader in=new BufferedReader(new InputStreamReader(server.getInputStream()));
PrintWriter out=new PrintWriter(server.getOutputStream());
  上面两句就是建立缓冲并把原始的字节流转变为Unicode可以操作,而原始的字节流来源于Socket的两个方法,getInputStream()和getOutputStream()方,分别用来得到输入和输出,那么现在有了基本的模型和基本的操作工具,我们可以做一个简单的Socket例程了。

  服务方:
  import java.io.*;
  import java.net.*;
  public class MyServer {
  public static void main(String[] args) throws IOException{
  ServerSocket server=new ServerSocket(5678);
  Socket client=server.accept();
  BufferedReader in=new BufferedReader(new InputStreamReader(client.getInputStream()));
  PrintWriter out=new PrintWriter(client.getOutputStream());
  while(true){
   String str=in.readLine();
   System.out.println(str);
   out.println("has receive....");
   out.flush();
   if(str.equals("end"))
    break;
  }
  client.close();
  }
  }
  这个程序的主要目的在于服务器不断接收客户机所写入的信息只到,客户机发送"End"字符串就退出程序,并且服务器也会做出"Receive"为回应,告知客户机已接收到消息。

  客户机代码:
  import java.net.*;
  import java.io.*;

  public class Client{
  static Socket server;

  public static void main(String[] args)throws Exception{
  server=new Socket(InetAddress.getLocalHost(),5678);
  BufferedReader in=new BufferedReader(new InputStreamReader(server.getInputStream()));
  PrintWriter out=new PrintWriter(server.getOutputStream());
  BufferedReader wt=new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));

  while(true){
   String str=wt.readLine();
   out.println(str);
   out.flush();
   if(str.equals("end")){
    break;
   }
   System.out.println(in.readLine());
  }
  server.close();
  }
  }
  客户机代码则是接受客户键盘输入,并把该信息输出,然后输出"End"用来做退出标识。

  这个程序只是简单的两台计算机之间的通讯,如果是多个客户同时访问一个服务器呢?你可以试着再运行一个客户端,结果是会抛出异常的。那么多个客户端如何实现呢?

[1] [2]

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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