1.[python cookbook]简单EchoServer

本文详细介绍了单线程阻塞服务器EchoServer和单线程client的实现过程,包括代码解析、运行原理及实际应用。通过实例演示了如何使用Python实现简单高效的网络通信。

1.EchoServer

单线程阻塞Server
# -*- coding: UTF-8 -*-
from SocketServer import BaseRequestHandler, TCPServer

class EchoHandler(BaseRequestHandler):
    def handle(self):
        print "Got connect from", self.client_address
        while True:
            msg = self.request.recv(8192)
            if not msg:
                break
            print self.client_address, msg
            self.request.send(msg)

if __name__ == "__main__":
    serv = TCPServer(('', 2000), EchoHandler)
    serv.serve_forever()

2.Client

单线程client
# -*- coding: UTF-8 -*-
from socket import socket, AF_INET, SOCK_STREAM

s = socket(AF_INET, SOCK_STREAM)
s.connect(('localhost', 2000))
while True:
    data = raw_input()
    if not data or data == 'exit':
        break
    s.send("%s\r\n" % data)
    data = s.recv(8192)
    if not data:
        break
    print data.strip()
print s.send(b"break")
print s.recv(8192)
s.close()


内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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