开源jabber(XMPP)架设内部即时通讯服务的解决方案

本文介绍如何安装配置Jabber服务器软件Openfire,并通过Spark客户端实现内部即时通讯服务。此外,还提供了与MSN、ICQ等其他IM系统对接的方法。

 Jabber 是著名的即时通讯服务服务器,它是一个自由开源软件,能让用户自己架即时通讯服务器,可以在Internet上应用,也可以在局域网中应用。
    XMPP(可扩展消息处理现场协议)是基于可扩展标记语言(XML)的协议,它用于即时消息(IM)以及在线现场探测。它在促进服务器之间的准即时操作。这个协议可能最终允许因特网用户向因特网上的其他任何人发送即时消息,即使其操作系统和浏览器不同。XMPP的技术来自于Jabber,其实它是 Jabber的核心协定,所以XMPP有时被误称为Jabber协议。Jabber是一个基于XMPP协议的IM应用,除Jabber之外,XMPP还支持很多应用。

 

下面是链接到当前版本的所有项目。 如果你正在寻找 源代码或SVN访问,请阅读 源代码 访问页面。 如果你想测试的最新代码(可能是不稳定的), 检查 当前测试版 。 每夜构建也保持的 Openfire 打 火花 和 XIFF 项目。

  
插件 自述 许可证 更新日志 每夜构建 源代码

Openfire 4.0.2

Openfire(原名野火)是一个跨平台的实时协作服务器基于XMPP(Jabber)协议。 读到这个名字改变

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自述文件和许可 更新日志 每夜构建

2.7.7火花

跨平台的实时协作客户业务和组织的优化。

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源代码

SparkWeb 0.9.0

跨平台网络合作客户业务和组织的优化。

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自述文件和许可 更新日志 每夜构建 源代码

4.1.7味道

易于使用的Java XMPP客户端库。

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自述 更新日志 源代码

火绒1.2.2

一个基于Java的XMPP库,提供一个实现XMPP节和组件。

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下面就是如何架设内部即时通讯服务的步骤:

第一步:安装Jabber服务器软件
Jabber服务软件有很多,具体可以参考jabber官方网站的列表:
Jabber官网地址:http://www.jabber.org/
常用Jabber服务器软件:http://www.jabber.org/software/servers.shtml

其中最为方便安装搭建的无疑是Openfire(Wildfire),一款基于GPL协议开源软件,Openfire有linux、windows和MAC的不同版本,软件需要Java环境支持,不过软件本身自带了环境包,你可以根据你的需要下载不同的版本。
下载地址:http://www.igniterealtime.org/downloads/index.jsp#openfire
最新版本:Openfire 3.3.2

1、Windows版本安装方法:
下载:openfire_3_3_2.exe带java环境版本
安装:直接运行安装文件,程序默认安装至c:/Program Files/Openfire
运行:/bin/openfire.exe
 
2、Linux/Unix版本安装方法
如果使用rpm包安装,下载:openfire-3.3.2-1.i386.rpm
运行:
#rpm -ivh openfire_3_0_0.rpm
默认安装路径位于:/opt/openfire
使用源码包安装,下载: openfire_3_0_0.tar.gz(不带java环境,请自行安装)
#tar -xzvf openfire_3_0_0.tar.gz
# mv openfire /opt
启动方法:
#/opt/openfire/bin/openfire.sh

第二步:配置jabber服务器
Openfire(Wildfire)支持完全的web安装,如果你在本地按安装只需要在浏览器中输入http://localhost:9090(远程服务器为http://你的服务器地址:9090)即可开始即时通讯服务器配置。
(1)语言选择:中文简体
 
(2)服务期设置:选择域及端口,建议默认
 
(3)数据库设置:根据需要,这里选“标准数据库”
 
(4)标准数据库设置:选择MySQL,数据库URL填入你的数据库地址,端口和数据库名称(请自行创建),用户名密码填入你的mysql的帐号密码,其他更具需要选择填写。继续之后会在你的mysql中创建表并初始化。
 
(5)特性设置:如果你不打算用LDAP,保留默认
 
(6)管理员帐户设置:填入系统管理员信息
 
(7)安装完成
 
至此,Openfire安装完毕。你可以继续登录到管理控制台,进行更为详细的设置。
 

第三步:Jabber客户端安装配置
支持Jabber有很多很好的客户端软件,官方推荐的有:

平台

建议客户端

Windows

ExodusPandionPsiSpark

Linux

GajimGossipKopetePidginPsiSparkTkabber

Macintosh

AdiumiChatPsiSpark

更多的列表请参考:http://www.jabber.org/software/clients.shtml
这里我们建议使用Spark,因为Spark和Openfire能够很好的相互支持,可说黄金组合。软件下载地址:http://www.igniterealtime.org/downloads/index.jsp#spark
目前最新的版本为:2.5.4(6月22日发版)

(1)下载for windows的版本,安装比较简单。
 
(2)选择高级选项:服务器填入你的服务器地址,端口为5222
 
(3)注册一个新帐号:服务器参照前文填写
 
(4)注册成功后,开始登录。
 
(5)登陆后界面
 
现在你就可以和局域网内其拥有jabber帐号的用户通讯了
注:Spark官方并没有中文汉化版本,关于Spark的汉化,请参考松鼠的blog,地址:http://blog.youkuaiyun.com/squirrelme
基于jabber/xmpp即时通讯服务器OpenFire的客户端Spark的中文汉化包

第四步:Jabber连接与MSN、ICQ等IM通讯
Jabber最有优势的就是其通信协议,可以和多种即时通讯对接。比如有第三方插件,能让jabber用户和MSN 、Yahoo Messager、ICQ等IM用户相互通讯。因为Google遵从jabber协议,并且Google已经将Gtalk的服务器开放给了其它的Jabber服务器。所以PSI、Giam等Jabber客户端软件支持GTalk用户登陆。

使用Openfire+Spark的组合也可以实现这个功能, 


转载 :expendable
 

 
 

转载于:https://www.cnblogs.com/endv/p/5451822.html

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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