iOS IM开发准备工作(三)乱说Socket

本文深入探讨了socket在通讯过程中的角色,通过类比打电话的方式,解释了socket如何实现被动接收服务器信息的功能,并详细阐述了socket通信报文的结构、组成部分及其重要性。此外,文章还介绍了socket的基本操作流程,包括连接、确认身份、同时接收和发送信息、断开连接等关键步骤。

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  做IM的话,需要用的socket来通讯。如果你了解socket的话,可以不看这一篇,谨防被我带坑。  

  至于什么是socket,我就贴两个链接,一个是博客园的 http://www.cnblogs.com/dolphinX/p/3460545.html,一个是优快云的http://blog.youkuaiyun.com/hguisu/article/details/7445768/。两个链接讲的都很好,不过博客园的排版看起来舒服一些,而优快云的有C的代码可以参看。

  一般情况下,我们做app的都是HTTP请求:你发送一个,服务器给你回一个。直观一点,从数据获取的角度来说,socket可以被动的获取 服务器发送给你的信息(不使用专业术语,可能不恰当,不过我要的效果是简易说明。。。),也就是说,你不请求也能收到数据信息。为了做到这样的效果,你需要与服务器保持一个长链接,就像打电话一样。

  虽然用打电话来举例子不够恰当,不过可以借鉴一下打电话时我们的行为,这些行为在socket通信里面都有相应的说法。

  第一,打电话需要拨号。这和socket建立连接是一个道理,电话那头有人接听才算打通。也就是服务器响应你了,才算连接上。

  第二,打电话需要知道对方是谁。没有来电显示的时候,我们都要问一下,对方是谁;有来电显示的时候,我们会知道对方的号码。也就是我们需要确认,谁给我打的电话。socket也是一样,想要做些事,你起码要先登录吧。

  第三,语音聊天的时候。你是可以同时说话和接听的。socket的话,也就是可以同时接受和发送。

  第四,结束通话。这可能是很多原因,不过你会听到挂断的声音;或者对方很久不讲话,你自己挂电话。socket的话,可以主动断开;如果你半天没发消息,服务器就当你下线了,服务器就和你就断开连接。也就是说,需要一个心跳包。

  当然,上面只是打电话。socket还是有些别的属性。特别是信息结构。

  socket的通信报文,一般分为两段。一段叫做报头,一段就正文。

  报文的报头,它里面一般有以下信息:操作的唯一指令 CMD,正文的长度 LENGTH,报文的认证信息(一般自定义)。报头的长度一般固定,可能是唯一固定的了。CMD是用来说明,我这次发的信息是干嘛的;LENGTH是用来说,这次我带了哪些数据;认证信息,很重要,关系到安全。

  报文的正文,就是这次要传递的有用信息。按照CMD去解开就好了。

  看到上面两段,你就应该知道几件事:

  1、接受报文后,必须先解开报文的报头。如果这一步有异常,直接丢掉这段报头,去读下一个报头。

  2、正文的长度必须按照报头里面的来截取。正文解开的结构需要对照CMD来处理。长度为0,需要处理;CMD不存在,需要处理。

  有人会问iOS的 socket怎么用啊。我想说,从建立连接到可以收发,第三方都帮你做了,你要做的就是区分报头和正文。

转载于:https://www.cnblogs.com/akforsure/p/5195985.html

内容概要:本文针对火电厂参与直购交易挤占风电上网空间的问题,提出了一种风火打捆参与大用户直购交易的新模式。通过分析可再生能源配额机制下的双边博弈关系,建立了基于动态非合作博弈理论的博弈模型,以直购电价和直购电量为决策变量,实现双方收益均衡最大化。论文论证了纳什均衡的存在性,并提出了基于纳什谈判法的风-火利益分配方法。算例结果表明,该模式能够增加各方收益、促进风电消纳并提高电网灵活性。文中详细介绍了模型构建、成本计算和博弈均衡的实现过程,并通过Python代码复现了模型,包括参数定义、收益函数、纳什均衡求解、利益分配及可视化分析等功能。 适合人群:电力系统研究人员、能源政策制定者、从事电力市场交易的工程师和分析师。 使用场景及目标:①帮助理解风火打捆参与大用户直购交易的博弈机制;②为电力市场设计提供理论依据和技术支持;③评估同政策(如可再生能源配额)对电力市场的影响;④通过代码实现和可视化工具辅助教学和研究。 其他说明:该研究仅提供了理论分析,还通过详细的代码实现和算例验证了模型的有效性,为实际应用提供了参考。此外,论文还探讨了同场景下的敏感性分析,如证书价格、风电比例等对市场结果的影响,进一步丰富了研究内容。
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d37d4dbee12c A:计算机视觉,作为人工智能领域的关键分支,致力于赋予计算机系统 “看懂” 世界的能力,从图像、视频等视觉数据中提取有用信息并据此决策。 其发展历程颇为漫长。早期图像处理技术为其奠基,后续逐步探索维信息提取,与人工智能结合,又经历数学理论深化、机器学习兴起,直至当下深度学习引领浪潮。如今,图像生成和合成技术断发展,让计算机视觉更深入人们的日常生活。 计算机视觉综合了图像处理、机器学习、模式识别和深度学习等技术。深度学习兴起后,卷积神经网络成为核心工具,能自动提炼复杂图像特征。它的工作流程,首先是图像获取,用相机等设备捕获视觉信息并数字化;接着进行预处理,通过滤波、去噪等操作提升图像质量;然后进入关键的特征提取和描述环节,提炼图像关键信息;之后利用这些信息训练模型,学习视觉模式和规律;最终用于模式识别、分类、对象检测等实际应用。 在实际应用中,计算机视觉用途极为广泛。在安防领域,能进行人脸识别、目标跟踪,保障公共安全;在自动驾驶领域,帮助车辆识别道路、行人、交通标志,实现安全行驶;在医疗领域,辅助医生分析医学影像,进行疾病诊断;在工业领域,用于产品质量检测、机器人操作引导等。 过,计算机视觉发展也面临挑战。比如图像生成技术带来深度伪造风险,虚假图像和视频可能误导大众、扰乱秩序。为此,各界积极研究检测技术,以应对这一问题。随着技术持续进步,计算机视觉有望在更多领域发挥更大作用,进一步改变人们的生活和工作方式 。
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