基于XMPP协议的手机多方多端即时通讯方案

转载 于 2014-06-02 16:40:54 发布 · 985 阅读 · 0
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#ios开发 #开发人员

本文介绍了一种基于XMPP协议实现的手机多方多端即时通讯解决方案。XMPP（可扩展消息与出席协议）是一种基于XML的开放标准，用于实时通讯。该方案详细探讨了如何利用XMPP来构建高效稳定的即时通讯系统。


基于XMPP协议的手机多方多端即时通讯方案




http://www.cnblogs.com/luxiaofeng54/archive/2011/03/14/1984026.html

基于xmpp协议的多端即时通讯
07-21
基于xmpp协议的多端即时通讯:很详细的介绍，希望可以帮到大家.
Android 模块 -- 基于XMPP协议的手机多方多端即时通讯方案
lyglostangel的专栏
04-07 851
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XMPP协议实现手机多端即时通讯方案
基于XMPP协议的即时通讯方案提供了一种高效且灵活的通信平台，能够满足多端设备的需求，适用于开发跨平台的即时通讯应用。开发者可以根据本文提供的信息，结合自身需求，实现自己的即时通讯系统。
基于xmpp协议的多端即时通讯方案
05-18
### 基于XMPP协议的多端即时通讯方案 #### 一、开发背景 ##### 1、国际背景 随着互联网技术的飞速发展，即时通信已成为人们日常沟通的重要方式之一。1996年，Mirabilis公司推出的世界首个即时通信系统ICQ，标志着...
XMPP协议实现多端即时通讯方案解析
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富士施乐专用文档浏览器，查看dw格式
01-03
根据原作 https://pan.quark.cn/s/516ea913e59d 的源码改编 该软件较为少见，主要用于处理xerox设备扫描生成的文档，同时也适用于基于此工具创建的文件
地级市-信息消费试点政策DID（2000-2024年）.xlsx
01-03
2013年国务院发布《关于促进信息消费扩大内需的若干意见》，明确提出要推动信息消费，有效拉动需求，催生新的经济增长点 工信部于2013年、2015年分两批次遴选出104个信息消费试点城市：2013 年确定北京市等68个城市为首批国家信息消费试点市（县、区）；2015年确定上海市等36个城市为第二批国家信息消费试点市（县、区）并于2016年印发了《2016年国家信息消费示范城市建设指南》，将北京、上海、大连等25个城市作为信息消费示范城市 信息消费试点政策DID：该变量为虚拟变量，若某城市在某年被列入试点城市，那么该城市在当年及之后均赋值为1，反之则为0 ## 一、数据介绍 数据名称：信息消费试点政策DID 数据范围：297个地级以上城市 时间范围：2000-2024年 样本数量：7426条 数据来源：工信部 更新时间：2025年11月
边缘计算环境中基于启发式算法的深度神经网络卸载策略（Matlab代码实现）
01-03
边缘计算环境中基于启发式算法的深度神经网络卸载策略（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“边缘计算环境中基于启发式算法的深度神经网络卸载策略”展开，提出了一种利用启发式算法优化深度神经网络任务在边缘计算环境中的计算卸载方案。通过Matlab代码实现，研究如何将复杂的神经网络任务合理分配到边缘设备与云端，以降低延迟、节省能耗并提高系统效率。文中重点探讨了任务分割、资源调度、通信开销与计算能力之间的权衡，并借助启发式算法（如遗传算法、粒子群优化等）寻找近似最优的卸载决策。该方法适用于资源受限的边缘计算场景，具有较强的工程应用价值。; 适合人群：具备一定编程基础和算法知识，熟悉Matlab工具，从事边缘计算、物联网、人工智能或智能优化方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于解决边缘智能中深度学习任务的高效部署问题；②为移动端或嵌入式设备上的AI应用提供低延迟、低功耗的任务卸载策略；③支撑智慧城市、自动驾驶、工业物联网等实时性要求高的应用场景。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实验复现，深入理解算法实现细节与系统建模过程，同时可尝试替换不同启发式算法或调整网络结构以进一步优化性能。
航拍图像多类别实例分割数据集-20251116-121603.zip
01-03
航拍图像多类别实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称：航拍图像多类别实例分割数据集 • 图片数量： 训练集：1283张图片 验证集：416张图片 总计：1699张航拍图片 • 训练集：1283张图片 • 验证集：416张图片 • 总计：1699张航拍图片 • 分类类别： 桥梁（Bridge） 田径场（GroundTrackField） 港口（Harbor） 直升机（Helicopter） 大型车辆（LargeVehicle） 环岛（Roundabout） 小型车辆（SmallVehicle） 足球场（Soccerballfield） 游泳池（Swimmingpool） 棒球场（baseballdiamond） 篮球场（basketballcourt） 飞机（plane） 船只（ship） 储罐（storagetank） 网球场（tennis_court） • 桥梁（Bridge） • 田径场（GroundTrackField） • 港口（Harbor） • 直升机（Helicopter） • 大型车辆（LargeVehicle） • 环岛（Roundabout） • 小型车辆（SmallVehicle） • 足球场（Soccerballfield） • 游泳池（Swimmingpool） • 棒球场（baseballdiamond） • 篮球场（basketballcourt） • 飞机（plane） • 船只（ship） • 储罐（storagetank） • 网球场（tennis_court） • 标注格式：YOLO格式，包含实例分割的多边形坐标，适用于实例分割任务。 • 数据格式：航拍图像数据。 二、适用场景 • 航拍图像分析系统开发：数据集支持实例分割任务，帮助构建能够自动识别和分割航拍图像中各种物体的AI模型，用于地理信息系统、环境监测等。 • 城市
合肥员工终面需知.docx
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【计算机视觉】基于YOLOv5/v8/v10的球场设备检测系统设计：体育场馆智能运维应用
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内容概要：本文是一份关于基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的体育场内球场设备检测系统的完整实践指南，旨在帮助学生完成毕业设计。文章详细介绍了目标检测模型YOLO系列的基本原理与差异，指导读者从环境搭建、数据采集与标注、模型训练到实时检测和可视化界面开发的全流程。通过构建一个能识别篮球架、球门、球网等体育设施的智能系统，实现场馆运维、赛事保障等实际场景的应用，并建议进行多模型对比实验以提升毕设深度。配套代码与数据配置链接也已提供，便于快速上手。; 适合人群：计算机相关专业、具备一定Python编程基础、正在准备毕业设计的学生，尤其是对人工智能、计算机视觉方向感兴趣的研发初学者。; 使用场景及目标：① 掌握YOLO系列模型在真实场景中的应用方法；② 完成一套可运行的球场设备自动检测系统用于毕设展示；③ 通过模型对比实验提升项目科研深度，增强答辩竞争力； 阅读建议：建议按照文档步骤循序渐进操作，重点理解数据准备与模型训练的关键环节，同时结合提供的代码链接进行实践调试，确保各模块顺利运行，最终集成完整系统并做好演示准备。
【计算机视觉】基于YOLO系列的目标检测模型在交通事故识别中的应用：智能交通监控与实时报警系统设计
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ZPW-2000 轨道电路信号的FSK调制发码实验
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边缘计算基于昇腾310的深度学习模型移植：Atlas 200DK上ONNX模型转OM及推理部署全流程
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基于Java的校学生会招新报名系统的设计与实现源码.zip
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