socker学习开发

本人在socket进行学习开发的时候遇到的一些问题

socket异步传输

socket线程传输

socket文件混合传输

本人采用的混合传输思路是将文件内容混合成一个byte[]进行传输,比如本人采用 文件传输,前30位为文件名,30-40位为文件长度,40位往后存储的是文件的内容,进行文件保存的时候直接进行数组复制存储即可

遇到的问题

字节对应问题

文件整体存储的时候,数组不对应,存储文件会错误,只是自己消息,一般不会出现、

字符解析问题

虽说你的byte[]进行字符串解析的时候有空数组元素可以进行解析成功,但是这种解析很不规范,很多使用字符串索引的功能无法使用,比如文件存储功能。
我的文件存储的功能是进行服务器路径和保存路径分开传输。当服务器写入路径的时候进行保存成功,但是服务器和客户端传输的文件名进行拼接的时候就会报异常字符,刚开始始终以为是编码格式的什么原因,但是后来测试好多次,内置的各种编码格式都试了,输出正常,但是写入就是不行,后来才发现是我的字符串转换的时候长度固定,有空数组元素,去掉那些空数组元素就好了。

图片传输不完全

这种情况是刚从上面的那个坑里爬出来的时候遇到的,还在找原因如果有知道的话,麻烦留个言,谢谢

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
图片信息完全一样,但是不知道什么情况,图就是不完整。绝望.ing

内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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