xmpp使用经验

IM 标准协议有XMPP\IMPP\PRIM\SIP(SIMPLE)等,其中XMPP基于XML的协议,具备了很好的扩展性(依靠XML的域名空间)并且可以建立在TLS上使用SASL认证。

1.文件比如图片、文档最好是依靠HTTP进行传输,而不使用XMPP的SOCKET连接通道

2.二进制数据,依靠BASE64编码为字符串后再进行传输

4.消息的可靠到达以及离线消息问题.解决思路:握手机制,发送A,等待A标签返回。

5.其他问题:消息延迟\自动重连会造成服务器瞬时访问过大宕机

XMPP中一般用JID(node@domain/resource ) 来表达一个通讯方的实体

学习使用XMPP,需要了解的几个基础性的关键概念:IQ 、MESSAGE 、PRESENCE、MESSAGE,连接认证过程

XMPP集群结构中,中间路由服务器的压力比较大

其他可以参考的资料:

多人聊天的协议:http://wiki.jabbercn.org/XEP-0045

文档:http://www.ietf.org/rfc/rfc3920.txt

扩展协议参考:http://xmpp.org/extensions/

实现庫:http://xmpp.org/xmpp-software/libraries/

 

转载于:https://www.cnblogs.com/yulang314/p/3705609.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值