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最新推荐文章于 2025-04-18 20:20:32 发布
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微信架构设计：亿级IM聊天系统架构设计与重难点分析
秃了也弱了
04-02 4309
IM系统就是即时通讯（Instant Messaging）系统的简称。IM其实并不局限于聊天、社交这类“典型”应用中，实际上它已经广泛运用于我们身边形形色色的软件中。聊天、直播、在线客服、物联网等所有需要实时互动、高实时性的场景等，都需要应用IM技术。1）微信、qq、钉钉等主流IM应用：这是IM技术的典型应用场景；2）微博、知乎等社区应用：它们利用IM技术实现了用户私信等点对点聊天；3）抖音、快手等直播/短视频应用：它们利用IM技术实现了与主播的实时互动；
IM服务器检测客户端心跳
zsj777的专栏
04-25 1106
心跳间隔 60秒， 5次未接收到心跳，默认为离线。 接收到心跳后，缓存当前时间到redis，并设置过期时间 5*60+5秒， 当服务器5次未接收到心跳后，过五秒，redis中key过期， 通过监听redis的key过期事件，获取客户端相关信息， 把客户端设置为离线 ...
IM相关技术
weixin_42248522的博客
06-14 2279
messages表保存的消息记录(Saved Messages)TON以及tdlib官方版设置中文 tg://setlanguage?https://github.com/NekoX-Dev/NekoX, 内置公共代理不可用nebula.chat:企业版客户端。activitypub:开放社交网络的分布式网络协议signal号称所有数据在用户手上，服务端只存储了无法解密的加密数据，tg里只有secretchats与之功能一样，其他的所有数据tg的服务端理论上可以看。
IM相关梳理
10-27 3697
IM领域知识梳理微信、陌陌等著名IM软件设计架构详解 – 推荐指数 5星 从架构设计、通信协议设计角度做了较详细分析,文章后半部分来自陌陌CTO在Qcon上的分享PPT。 http://blog.youkuaiyun.com/justinjing0612/article/details/38322353 再谈 IM 架构设计 – iOS端架构设计 – 推荐指数 5星 文章共计6篇,出自前携程iOS
IM面试题
小马哥的博客
05-09 3077
1.消息存储中，内容表和索引表如果需要分库处理，应该按什么字段来哈希？ 索引表可以和内容表合并成一个表吗？ 答： 内容表应该按主键消息ID来哈希做分库分表处理，这样便于定位某一条具体的消息；索引表应该按索引的用户UID来哈希做分库分表处理，这样可以使得当前用户的所有联系人都落在一张表上，减少遍历所有表的麻烦。 索引表可以与内容表合成一张表，好处是显而易见的，能减少拉取历史消息时的数据库IO，不好的地方就是消息内容冗余存储，浪费了空间。 2.能从索引表里获取到最近联系人所需要的信息，为什么还需要单独的联系
架构师面试（三十一）：IM 消息收发逻辑
wang_zong_sheng的专栏
04-18 982
“可靠性 ” 一方面要求消息不能丢失，另一方面要求如果接收方在线就应该收到消息，如果不在线就需要通过其他触达通道通知到；“及时性” 要求消息的收发需要低延时。基于水平分层架构，IM系统完整的消息收发逻辑流程划分为三个阶段，即：生产消息阶段、推送消息阶段 和 消息确认阶段；另外为了保证消息的“可靠性”设计三重保障。
浅谈IM即时通讯
我是一名程序猿
04-22 2397
什么是IM 当你看到这篇文章的时候，说明你还是不太了解IM即时通讯的，或者你有了些许的了解，但是不是太明白是怎么回事儿。这篇文字我就详细讲一下IM通讯机制。 IM其实就是类似与微信、QQ的聊天消息系统。最近几年，互联网技术迅猛发展，除了微信、QQ等已经遍布全国的聊天系统以外，还有其他各种社交软件，例如：快手、蜻蜓FM、核桃编程等只要涉及到“实时聊天交互”的功能，就可以认定它是IM即时通讯。 创建一个IM系统其实不难，只要有钱~~~ 因为有些公司就擅长做解决方案类型的产品，目前最流行的是腾讯IM，当然
即时通讯IM源码应该如何做好安全防护？
开源直播系统源码
04-26 1260
即时通讯（Instant Messaging，IM）在现代社会中已经成为了人们日常生活中必不可少的沟通工具。无论是在家庭、教育、商业或政府等各行各业中，IM都扮演着重要的角色。然而，随着IM使用率的增加，相应的安全威胁也随之增加。对于IM源码的安全防护，尤其是对于开发IM应用程序的开发人员来说，是非常重要的。本文将介绍如何在IM源码中实现安全防护，以确保用户的信息和隐私得到最大的保护。
android im腾讯云,腾讯云即时通信 IMSDK 相关问题
weixin_28862501的博客
05-29 1570
TUIKit 源码是否支持 Androidx？TUIKit 源码暂不支持 Androidx。登录报错 6012 或 TLSSDK exchange ticket fail ？初始化接口和登录接口要分开调用，不能连续调用(因为初始化方法中有异步操作)；如果您当前是即时通信 IM 体验版，需要升级为专业版，升级后可正常登录，可以到 即时通信 IM 购买页面 进行购买升级，详细价格说明请参阅 产品价格...
理解IM系统
漫步量化
04-26 1049
IM系统(Wikipedia) Instant Messaging（IM）：即时通讯，一种透过网络进行实时通讯的系统。 比如QQ、微信等，最早的即时通讯软件是ICQ，means I seek you。成立于1996.7的以色列。 相关概念详解 参见《网络概念：握手通道、HTTP三次握手》 Reference 2小时快速搭建一个高可用的IM系统 源码 ...
im 相关资料
07-28
标题“im 相关资料”表明我们即将探讨的是关于IM系统的知识，可能包括设计、开发、优化以及相关的工具使用等内容。描述中的博文链接虽然没有提供具体信息，但通常博客会涵盖作者的经验分享、问题解决策略或技术教程...
imim.zip_imim-user-194177_imim-user-237221_imim-user-444202_imim
09-24
在标签中，“imim-user-194177 imim-user-237221 imim-user-444202 imim-user-959022 site:www.pudn.com”可能是用户ID和相关论坛的引用，这可能意味着代码在PUDN（编程开发网络）等论坛上被分享和讨论。这些标签...
wislove：Java服务端API解决方案，处理部分通用业务逻辑。包括用户中心，支付，订单，IM相关，内容管理，角色权限授权。以及分库分表的处理，RPC分布式的解决方案等。人慢慢做
02-04
维斯洛夫 整个wislove项目包含目前所有接触到业务场景和一些功能所能想到的初级架构 wislove-api：对外提供rest服务的api模块 wislove-config：配置中心 wislove-web：所有web中心接口 wislove-uc：用户中心，包括...
IM-测试用例
06-25
IM排队，转诊测试用例IM排队，
im.rar_im
09-19
本压缩包“im.rar_im”显然包含了与IM相关的资料，特别是“www.pudn.com.txt”可能是一个链接或者资源列表，而“网络聊天软件”可能是一个示例程序或源代码，用于帮助我们理解IM系统的实现。 即时通讯的核心在于...
基于双向长短期记忆网络(BILSTM)的MATLAB数据分类预测代码实现与应用
最新发布
08-09
基于双向长短期记忆网络（BILSTM）的数据分类预测技术及其在MATLAB中的实现方法。首先解释了BILSTM的工作原理，强调其在处理时间序列和序列相关问题中的优势。接着讨论了数据预处理的重要性和具体步骤，如数据清洗、转换和标准化。随后提供了MATLAB代码示例，涵盖从数据导入到模型训练的完整流程，特别指出代码适用于MATLAB 2019版本及以上。最后总结了BILSTM模型的应用前景和MATLAB作为工具的优势。 适合人群：对机器学习尤其是深度学习感兴趣的科研人员和技术开发者，特别是那些希望利用MATLAB进行数据分析和建模的人群。 使用场景及目标：①研究时间序列和其他序列相关问题的有效解决方案；②掌握BILSTM模型的具体实现方式；③提高数据分类预测的准确性。 阅读建议：读者应该具备一定的编程基础和对深度学习的理解，在实践中逐步深入理解BILSTM的工作机制，并尝试调整参数以适应不同的应用场景。
路径规划人工势场法及其改进Matlab代码，包括斥力引力合力势场图，解决机器人目标点徘徊问题
08-09
用于机器人路径规划的传统人工势场法及其存在的问题，并提出了一种改进方法来解决机器人在接近目标点时出现的徘徊动荡现象。文中提供了完整的Matlab代码实现，包括引力场、斥力场和合力场的计算，以及改进后的斥力公式引入的距离衰减因子。通过对比传统和改进后的势场图，展示了改进算法的有效性和稳定性。此外，还给出了主循环代码片段，解释了关键参数的选择和调整方法。 适合人群：对机器人路径规划感兴趣的科研人员、工程师和技术爱好者，尤其是有一定Matlab编程基础并希望深入了解人工势场法及其改进算法的人群。 使用场景及目标：适用于需要进行机器人路径规划的研究项目或应用场景，旨在提高机器人在复杂环境中导航的能力，确保其能够稳定到达目标点而不发生徘徊或震荡。 其他说明：本文不仅提供理论解析，还包括具体的代码实现细节，便于读者理解和实践。建议读者在学习过程中结合提供的代码进行实验和调试，以便更好地掌握改进算法的应用技巧。
基于LBP特征与DBN算法的人脸识别MATLAB程序实现及优化
08-09
基于LBP特征与深度信念网络(DBN)的人脸识别MATLAB程序。该程序利用LBP进行特征提取，构建了一个四层DBN模型，其中包括三层隐含层和一层输出层。通过RBM预训练和BP反向传播算法微调，实现了高精度的人脸识别，准确率达到98%，错误率为1.67%。此外，程序还包括学习曲线绘制功能，用于调整正则化参数和其他超参数，以优化模型性能。 适合人群：对机器学习、深度学习以及人脸识别感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于需要高效人脸识别的应用场景，如安防监控、身份验证等。主要目标是提高人脸识别的准确性和效率，同时提供详细的代码实现和优化技巧。 其他说明：文中提到的ORL数据库已做对齐处理，直接应用LBP可能会导致一定的误差。硬件方面，程序在i7 CPU上运行约需半小时完成一次完整的训练。为加快速度，可以考虑将RBM预训练改为GPU版本，但需额外配置MATLAB的并行计算工具箱。
三菱FX3U六轴标准程序：实现3轴本体控制与3个1PG定位模块，轴点动控制、回零控制及定位功能，搭配气缸与DD马达转盘的多工位流水作业方式
08-09
三菱FX3U PLC的六轴控制程序，涵盖本体三轴和扩展的三个1PG定位模块的控制。程序实现了轴点动、回零、相对定位和绝对定位等功能，并集成了多个气缸和一个由DD马达控制的转盘，用于转盘多工位流水作业。文中展示了部分核心代码，解释了各个功能的具体实现方法和技术细节。同时，强调了该程序在工业自动化领域的广泛应用及其重要性。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是熟悉三菱PLC编程的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要实现复杂多轴控制和流水线作业自动化的工业环境，如制造业生产线。目标是提高生产效率和精度，减少人工干预。 其他说明：该程序不仅展示了具体的编程技巧，还提供了对系统架构和逻辑控制的理解，有助于进一步优化和扩展工业自动化解决方案。
OFDM-IM相关的本科生毕业设计题目
12-26
### OFDM-IM 本科生毕业设计题目建议 对于希望深入研究正交频分复用调制索引 (OFDM-IM) 的本科生来说，选择合适的毕业设计题目至关重要。以下是几个具有学术价值和实际应用前景的方向： #### 1. 提升 OFDM-IM 系统...
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