IM及时聊天-1

   简单的记录一下,两份基本相同的代码,实现了从一个模拟器向另一个模拟器发送消息;

   主要的逻辑是:A模拟器开启了1024端口,然后A向1025端口发送消息;B模拟器开启了1025端口,然后B模拟器向1024端口发送消息
A模拟器:

 

#import "GCDAsyncUdpSocket.h

引入代理 GCDAsyncUdpSocketDelegate

@property (strong, nonatomic) GCDAsyncUdpSocket *sendSocket;//发送socket

@property (strong, nonatomic) GCDAsyncUdpSocket *recvSocket;//接收socket

 //用来发送数据

_recvSocket = [[GCDAsyncUdpSocket      alloc]initWithDelegate:self delegateQueue:dispatch_get_main_queue()];

    [_recvSocket bindToPort:1024 error:nil];

    //在这里接收的套接字需要开启一个接收消息的监听如下:

    if (![_recvSocket beginReceiving:nil]) {

        [_recvSocket close];

        NSLog(@"Error starting server");

        return;

    }

   //用来发送数据

_sendSocket = [[GCDAsyncUdpSocket alloc]initWithDelegate:self delegateQueue:dispatch_get_main_queue()];


 //这个是一个点击事件,点击发送消息

- (void)sendUDPTouched

{

    //向目标IP发送消息

    NSString *sengStr = [NSString stringWithFormat:@"发来消息"];

 [_sendSocket sendData:[sengStr dataUsingEncoding:NSUTF8StringEncoding] toHost:@"10.8.20.177" port:1025 withTimeout:-1 tag:1];

}

//接受消息的代理(最后收到消息的话会执行这个方法)

-(void)udpSocket:(GCDAsyncUdpSocket *)sock didReceiveData:(NSData *)data fromAddress:(NSData *)address withFilterContext:(id)filterContext

{

 NSLog(@"Message didReceiveData :%@", [[NSString alloc]initWithData:data encoding:NSUTF8StringEncoding]);

}



B模拟器:将端口换了一下


内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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