xmpp学习笔记-基础

     
XMPP核心协议: http://xmpp.org/rfcs/rfc3920.html
中文版参考:http://wenku.baidu.com/link?url=UgTDRjMGKE_8YUSKad8zF3yG65ZRWmUJvkgAdiFpnS7sYM3-fExguUS0mgwTAn9XjTOPsnOEu-JlWAJSIpY-S027du-L8HE_LAxwMJCkyU3
XMPP是一种基于标准通用标记语言的子集XML的协议,它继承了在XML环境中灵活的发展性。因此,基于XMPP的应用具有超强的可扩展性。经过扩展以后的XMPP可以通过发送扩展的信息来处理用户的需求,以及在XMPP的顶端建立如内容发布系统和基于地址的服务等应用程 序。而且,XMPP包含了针对服务器端的软件协议,使之能与另一个进行通话,这使得开发者更容易建立客户应用程序或给一个配好系统添加功能。


中文名   可扩展通讯和表示协议
    外文名   Extensible Messaging and Presence Protocol
    外语缩写 XMPP
  功能     XMPP用TCP传的是XML流


系统特点:
c/s通信模式;


分布式网络;
简单的客户端;
开发的协议和内核代码;
标准通用标记语言的子集XML的数据格式。


基本网络结构:
XMPP中定义了三个角色,客户端,服务器,网关。通信能够在这三者的任意两个之间双向发生。服务器同时承担了客户端信息记录,连接管理和信息的路由功能。网关承担着与异构即时通信系统的互联互通,异构系统可以包括SMS(短信),MSN,ICQ等。基本的网络形式是单客户端通过TCP/IP连接到单服务器,然后在之上传输XML。
  C1----S1---S2—C3
         |
   C2----+--G1===FN1===FC1


数据结构:
XML流、XML节和流认证(TLS加密和SASL认证)。


XML 流是实体交换XML元素的容器,以<stream>开始, 以</stream>结束, 是通信双方采用异步方式进行数据传输的标准方法, 在整个XMPP 通信过程中处于最外层; XML 节是实体通过XML 流传输的结构化信息单元, 在XML流中以深度为1 的子标记开头, 并以深度为1 的子标记结束, 这些标记为<message/>、<presence/>和<iq/>。XML节也可通过包含其他子元素来传送结构化信息, 是实际需要交换的信息所在地; 流认证是在XML 流中有关协商传输层安全协议、简单认证与安全层协议和服务器回拨认证协议完成通信认证、加密等目的的数据交互, 是XMPP 安全机制的重要组成部分。

XML节上的三个顶层元素(五个共同属性to,from,id,type,xml:lang)
<message/>用于两个用户之间发送信息。
主要的属性是:type


对应的值:normal,chat,groupchat,error,headline

ex:
<message from="abc@jabber.org/contact" to="def@jabber.org/contact" type=“chat”>
    <body>hello</body>
</message>

<presence/>确定用户的状态.
包含的子元素:<show/>,<status/>,<priority/>等

ex:
<presence from="abc@jabber.org/contact" to="def@jabber.org/contact">
    <status>online</status>
</presence>


<iq/>信息/请求,是管理xmpp服务器上两个用户的转换,允许她们通过相应的xml格式的查询和响应。
ex:


<iq from="abc@jabber.org/contact" id=“id11” type=“result”>
</iq>


主要的属性是:type


对应的值:
Get :获取当前域值。
Set :设置或替换get查询的值。
Result :说明成功的响应了先前的查询。
Error: 查询和响应中出现的错误。


地址模式:
统一的JID(jabber identifier)
JID =[node"@"]domain["/"resource]












工作流程:
XMPP核心协议通信的基本模式就是先建立一个stream,然后协商一堆安全之类的东西,中间通信过程就是客户端发送XML Stanza,一个接一个的。服务器根据客户端发送的信息以及程序的逻辑,发送XML Stanza给客户端。但是这个过程并不是一问一答的,任何时候都有可能从一方发信给另外一方。通信的最后阶段是</stream>关闭流,关闭TCP/IP连接。


第一步: 打开 stream


客户端:
<?xmlversion='1.0' encoding="UTF-8"?>
<stream:stream
to='example_com'
xmlns='jabber:client'
xmlns:stream='http://etherx_jabber_org/streams'
version='1.0'>
服务器端:
<?xmlversion='1.0' encoding="UTF-8"?>
<stream:stream
from='example_com'
id='someid'
xmlns='jabber:client'
xmlns:stream='http://etherx_jabber_org/streams'
version='1.0'>


第二步: 加密和认证.(TCP->TLS->SASL->XMPP)
服务器端:(服务器发送starttls扩展给客户端,包括验证机制和其他一些流的特性)
<stream:features xmlns="http://etherx_jabber_org/streams">
   <starttls xmlns="urn:ietf:params:xml:ns:xmpp-tls"/>
<mechanisms xmlns="urn:ietf:params:xml:ns:xmpp-sasl">
  <mechanism>PLAIN</mechanism>
  <mechanism>DIGEST-MD5</mechanism>
  <mechanism>KERBEROS_V4</mechanism>
</mechanisms>
</stream:features>
客户端:(发送starttls命令给服务器)
  <starttls xmlns="urn:ietf:params:xml:ns:xmpp-tls"/>
服务器端:
  <proceed xmlns="urn:ietf:params:xml:ns:xmpp-tls" />
or(failure)
  <failure xmlns="urn:ietf:params:xml:ns:xmpp-tls" />
tls协商成功后客户端初始化一个新的xml流,服务器带流特征作响应;
客户端选择一个认证机制后,
客户端:
<auth mechanism="PLAIN" xmlns="urn:ietf:params:xml:ns:xmpp-sasl">AGHFDSJKL</auth>
服务器会通知客户端SASL认证成功,
服务器端:
<success xmlns="urn:ietf:parms:xml:ns:xmpp-sasl" />
然后再初始化,服务器再响应。
如失败的话,就直接关闭流且断开tcp连接
<failure xmlns="urn:ietf:params:xml:ns:xmpp-tls">
<temporary-auth-failre/>
</failure>
第三步: 资源绑定(可选)
客户端:
<iq id="o1331v-l" type="set">
   <bind xmlns="urn:ietf:params:xml:ns:xmpp-bind">
<resource>spark</resource>
   </bind>
</iq>
服务器端:
<iq xmlns="jabber:client" id="01331v-1" type="result">
   <bind xmlns="urn:ietf:params:xml:ns:xmpp-bind">
<resource>spark</resource>
<jid>node@domain/spark</jid>
   </bind>
</iq>


第四步: 请求一个新的session
客户端:
<iq id="o1331v-l" type="set">
<session xmlns="urn:ietf:params:xml:ns:xmpp-session"/>
</iq>
服务器端:
<iq xmlns="jabber:client" id="01331v-1" type="result">
<session xmlns="urn:ietf:params:xml:ns:xmpp-session"/>
</iq>
第五步: 客户端和服务器交换 XMPP 片段
这里就可以自由的发送信息了。
e.g:
<presence from="node@domain/spark">
<status>online</status>
</presence>
<message to="Tim@jabber.org/spark" type="chat">
<body>hello,Tim!</body>
</message>
第六步: 关闭 stream
客户端:</stream:stream>
服务器:</stream:stream>




openfire + smack + xmpp协议构建im.













标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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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