SIP vs XMPP

sip和xmpp都是应用层的协议,主要用来在互联网上发送语音和即时通讯IM,rfc3521定义了sip,rfc3920定义了xmpp。xmpp来自即时通讯系统,sip类似语音和视频通信。

xmpp协议主要负责数据的交换,sip主要负责端与端的链接建立,维护,终结,2者不是一个概念

随后,xmpp协议增加了jingle协议后,支持语音,视频 而sip协议添加了simple协议后,支持数据交换

sip协议,有sip报文格式的头部和内容2部分组成,是基于文本格式的,十分平面化,解析不容易被继承,而xmpp是采用xml进行传输数据的

sip的连接建立通道与数据传送通道是各自独立的,连接建立在sip client 与 server之间,而数据传送通道是在client---client之间之间进行的,这个对视频、音频文件的传送业务很适合。

xmpp协议的连接与数据的传递通道是一体的,client只与server建立连接,而client与client之间是没有连接的。client之间传送的通道是client1 --- server1 ------ server2 ------ clent2 。这种方式看起来扩展性差,server压力很大,但是能够实现很好的业务功能,比如留言,广播,群聊,状态更新,blog,微博等。

xmpp服务器对比:http://hi.baidu.com/chs_garea/item/74468028891943c5dcf69a3b

个人认为:openfire可以优点是用java编写 。缺点是不支持群集功能

ejabberd: 主要缺点是用erlang开发,是俄罗斯人开发的,很少有人懂,支持群集

jabberd:是用c语言开发

企业内部部署IM使用 Wildfire + Spark 是最佳的组合

公开地址:http://blog.youkuaiyun.com/learnios/article/details/23334597

 

 

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/kernel-zyc/p/4415180.html

### 多视图多标签学习的概念方法 多视图多标签学习(Multi-View Multi-Label Learning, MVML)是一种结合了多视图学习和多标签学习的方法。它旨在利用来自不同视角的数据特征来提高分类性能,尤其是在处理复杂数据集时更为有效。 #### 1. 基本定义 多视图多标签学习的核心在于如何有效地融合多个视图的信息以提升预测精度。每个视图可以看作是从不同的角度描述同一个样本[^1]。例如,在图像识别任务中,颜色直方图可能是一个视图,而纹理特征可能是另一个视图。通过整合这些视图中的互补信息,模型能够更全面地理解输入数据。 #### 2. 方法类别 根据具体实现方式的不同,MVML 可分为以下几类: - **基于集成的学习 (Ensemble-based Methods)** 此类方法通常会针对每一个单独的视图构建独立的基础分类器,并最终采用某种策略组合它们的结果。这种方法的优点是可以充分利用各个视图的独特特性。 - **联合表示学习 (Joint Representation Learning)** 联合表示学习试图找到一种统一的方式将所有视图映射到同一低维空间内进行后续操作。典型代表有CCA(Canonical Correlation Analysis)及其变体。 - **深度神经网络框架下的解决方案** 随着深度学习技术的发展,越来越多的研究者开始探索使用深层架构解决MVML问题。比如引入注意力机制(Multi-head attention mechanism),使得模型能够在训练过程中动态调整各视图的重要性权重[^2]。 #### 3. 数据预处理技巧 对于实际应用而言,除了设计合理的算法外还需要注意一些重要的前期准备工作: - 应用适当的数据增强(Data Augmentation Techniques)可以帮助缓解过拟合现象并增加泛化能力; - 当面对不平衡标签分布的情况时,则需采取相应的平衡措施如重采样或者代价敏感型损失函数等手段加以应对。 ```python import numpy as np from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier from sklearn.svm import SVC # Example of Binary Relevance approach using SVMs. X_train = [[0], [1], [2], [3]] y_train = [ [0, 1], [1, 1], [1, 0], [0, 0] ] classifier = OneVsRestClassifier(SVC(kernel='linear')) classifier.fit(X_train, y_train) print(classifier.predict([[0.8]])) ``` 上述代码片段展示了二元相关法(Binary Relevance)的一个简单实例,其中`OneVsRestClassifier`配合支持向量机完成多标签分类任务。 ---
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