Applet用Http隧道技术和Servlet通讯 (源码)

本文介绍了一种利用Applet与Servlet通过HTTP隧道进行通信的方法。通过示例代码展示了如何从客户端发送数据到服务器,并由服务器返回响应。此方案适用于受限于防火墙规则的应用场景。
<script type="text/javascript" src="http://pagead2.googlesyndication.com/pagead/show_ads.js"> </script> Applet用Http隧道技术和Servlet通讯 (源码) 作者:jdeveloper Applet source





import java.io.*;

import java.applet.Applet;

import java.awt.*;



public class TestDataStreamApplet extends Applet

{

    String response;

    public  void  init(){     

      

      try{

         java.net.URL url = new java.net.URL(getDocumentBase(),"servlet/DataStreamEcho");         

         java.net.URLConnection con = url.openConnection(); 

         con.setUseCaches(true);

         con.setDoOutput(true);

         con.setDoInput(true);

         ByteArrayOutputStream byteout = new ByteArrayOutputStream();

         DataOutputStream out = new DataOutputStream(byteout);

         out.writeUTF("hello world!");

         out.flush();

         byte buf[] =  byteout.toByteArray();         

         con.setRequestProperty("Content-type","application/octest-stream");

         con.setRequestProperty("Content-length","" buf.length);

         DataOutputStream dataout = new DataOutputStream(con.getOutputStream());

         dataout.write(buf);

         dataout.flush();

	 dataout.close();



         DataInputStream in = new DataInputStream(con.getInputStream());

         response = in.readUTF();

         System.out.println("read from server :"   response);

         in.close();  

      }

      catch(Exception e){

         e.printStackTrace();

      }

      

   }



   public void paint(Graphics g){

      g.drawString("read from server :"   response,10,20);

       

   }

}

Servlet source





import javax.servlet.*;

import javax.servlet.http.*;

import java.io.*;



public class DataStreamEcho extends HttpServlet{

       public void service(HttpServletRequest req,HttpServletResponse resp)

           throws ServletException ,java.io.IOException

       {

           DataInputStream in = new DataInputStream(req.getInputStream());

           resp.setContentType("application/octest-stream");

           ByteArrayOutputStream byteout = new ByteArrayOutputStream();

           DataOutputStream out = new DataOutputStream(byteout);

           String response = in.readUTF();

           out.writeUTF(response);

           out.flush();

           byte buf[]= byteout.toByteArray();

           resp.setContentLength(buf.length);

           ServletOutputStream servletout = resp.getOutputStream();

           servletout.write(buf);

           servletout.close();  

       }



}
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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。 学习修改: 通过阅读模型中的注释查阅相关文献,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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