一步一步学Flash Media Server(七)

本文介绍如何在FMS中通过创建用户类和用户列表类来组织代码,实现用户连接管理、消息发送等功能,并展示了客户端与服务器端交互的具体实现。

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 在上一节中,我们学会了在FMS中使用类,虽然不是正式意义上的类,但也会使我们的程序看起来更结构化,这一节我们继续用类的方式改造之前的代码,首先我们要加个用户类(User.asc):

很简单的一个类,只有构造,没有方法,其实是当用户的信息更多时,我们通常会将用户的所有信息都封装起来,这样便于我们使用,这里我们只是比前面多加了一个client对象,这个对象是代表连接进来的客户端,我们把它封装到User里面.

接着,UserList.asc也要做相应该的修改,并且把之前在main.asc里面的sendUserList和sendMsgToClient也封装到UserList这个类中.

在这个类中我们主要做了以下修改:

1.在addUser里传进来的参数是一个User对象,我们的列表里存的是每个人的对象,而不是以前的只一个userName了.
2.在delUser里,我们做比较的是列表里对象的userName和传进来的参数
3.getUserList方法中我们要把每个人的名字筛选出来
4.将sendUserList和sendMsgToClient封装进来,因为我们的用户对象中有Client,所以直接用this.listArray[i].client就可以调用客户端方法了.
5.在addUser和delUser后通过this.sendUserList()来发送在线列表.

通过将一些方法封装进来,我们发现main.asc的代码减少了,这是好处之一,还有一个好处在后面的教程中会讲到.

最后来看一下main.asc文件:

在main.asc中减少了两个方法,并且多了一个load(”User.asc”)将User.asc载入进来

在接受用户后,新建了一个User对象 — var user = new User(client,userName);

还有一个改动就是:this.rejectConnection(client,{msg:”error1″});

我们在用户已经列表中拒绝用户加了一个参数,当你有不同的拒绝信息时,这个参数会起很大的作用

客户端代码也要做相应的修改:

代码比较简单,不用多讲解了,发布看一下效果,效果跟前几节还是一样,只是多了一个”用户已在列表中的提示”

下节继续.

 

载自:http://blog.smilecn.net/?p=36    

内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物、物理或工程背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物、病毒或光成像研究的科家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
内容概要:本文详细介绍了基于Seggiani提出的渣层计算模型,针对Prenflo气流床气化炉中炉渣的积累和流动进行了模拟。模型不仅集成了三维代码以提供气化炉内部的温度和浓度分布,还探讨了操作条件变化对炉渣行为的影响。文章通过Python代码实现了模型的核心功能,包括炉渣粘度模型、流动速率计算、厚度更新、与三维模型的集成以及可视化展示。此外,还扩展了模型以考虑炉渣组成对特性的影响,并引入了Bingham流体模型,更精确地描述了含未溶解颗粒的熔渣流动。最后,通过实例展示了氧气-蒸汽流量增加2%时的动态响应,分析了温度、流动特性和渣层分布的变化。 适合人群:从事煤气化技术研究的专业人士、化工过程模拟工程师、以及对工业气化炉操作优化感兴趣的科研人员。 使用场景及目标:①评估不同操作条件下气化炉内炉渣的行为变化;②预测并优化气化炉的操作参数(如温度、氧煤比等),以防止炉渣堵塞;③为工业气化炉的设计和操作提供理论支持和技术指导。 其他说明:该模型的实现基于理论公式和经验数据,为确保模型准确性,实际应用中需要根据具体气化炉的数据进行参数校准。模型还考虑了多个物理场的耦合,包括质量、动量和能量守恒方程,能够模拟不同操作条件下的渣层演变。此外,提供了稳态求解器和动态模拟工具,可用于扰动测试和工业应用案例分析。
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