think in java 网络编程笔记

本文介绍了Java中使用套接字建立与其他机器连接的方法。创建套接字可得到InputStream和OutputStream,有ServerSocket和Socket两个基于数据流的套接字类。ServerSocket用于侦听连接,客户用Socket初始连接,建立连接后可进行通信,还说明了ServerSocket的工作机制。
在Java中,我们创建一个套接字,用它建立与其他机器的连接。从套接字得到的结果是一个InputStream以及OutputStream(若使用恰当的转换器,则分别是Reader和Writer),以便将连接作为一个IO流对象对待。有两个基于数据流的套接字类:ServerSocket,服务器用它“侦听”进入的连接;以及Socket,客户用它初始一次连接。一旦客户(程序)申请建立一个套接字连接,ServerSocket就会返回(通过accept()方法)一个对应的服务器端套接字,以便进行直接通信。从此时起,我们就得到了真正的“套接字-套接字”连接,可以用同样的方式对待连接的两端,因为它们本来就是相同的!此时可以利用getInputStream()以及getOutputStream()从每个套接字产生对应的InputStream和OutputStream对象。这些数据流必须封装到缓冲区内。可按第10章介绍的方法对类进行格式化,就象对待其他任何流对象那样。

ServerSocket的主要任务是在那里耐心地等候其他机器同它连接,再返回一个实际的Socket。
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ServerSocket需要的只是一个端口编号,不需要IP地址(因为它就在这台机器上运行)。调用accept()时,方法会暂时陷入停顿状态(堵塞),直到某个客户尝试同它建立连接。换言之,尽管它在那里等候连接,但其他进程仍能正常运行(参考第14章)。建好一个连接以后,accept()就会返回一个Socket对象,它是那个连接的代表。
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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