小妹愚昧,想做一个网页版的QQ,还请各位大神指引方向!

ruanwei1987 2011-02-10 04:31:46
我本着学习的态度想做一个网页版的QQ,可是又不知道何从下手,还请各位大神指引方向,
我目前的疑问如下:
1、我使用什么技术?
2、书上socket编程我已经实现,想知道如果是网页版的,需要怎么做?
3、有消息的时候自动提醒的消息精灵怎么实现?
还请各位大神帮下忙!
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linmb 2011-09-08
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用ajax就足够了
墨梓霖 2011-02-17
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我以前是用Ajax实现的,主要是通过定时器时刻去请求后台,看看有没有新数据,如果有,就拿到相应的数据,这个时候,你肯定知道是哪个人发给哪个的,所以,你就可以让接收者的头像的图片换成大头像的,以提醒用户来消息了。
氧气网航 2011-02-17
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好像听说GWT听好用的
yuyu456 2011-02-17
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DWR在线即时聊天系统,实现了对指定用户发送消息,和即时显示功能

这个实现起来很简单

你可以参考这个http://download.csdn.net/source/3025874
yanting273666110 2011-02-17
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只用ajax很容易就能实现,要是实在不会,可以上网弄点源代码看看,这个是开源的,代码是很多的,
如果是实现简单的聊天功能的话,大概只有几个页面就可以搞定,代码量很少,看懂也不难,
简单的实现了已有你可以在加些其他的功能,往大了说这是螺旋开发模式,往小了说就是循环渐进
Hack_zouwei 2011-02-16
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主要可以学JAVA SE EE 其他一些必要技术也学 如HTML JSP JavaScript AJAX 等等
Hack_zouwei 2011-02-16
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主要可以学JAVA SE EE 其他一些必要技术也学 如HTML JSP JavaScript AJAX 等等
零度anngle 2011-02-16
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我也想实现 你现实了 能给我参考一下吗
xiaoxindownload 2011-02-16
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有个神奇的SPARKWEB基本上能实现
零起跑线 2011-02-15
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我觉得主要的问题在B/S架构和C/S架构
两种架构的差异造成了webQQ实现的难度
chenchenaaaa 2011-02-14
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参考下这个,可能有帮助:
http://www.pudn.com/downloads152/sourcecode/java/javascript/detail668065.html
zhoulenihao 2011-02-14
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大家有源码的话就发一份啊,说这么多有啥用
微甜灬呼吸 2011-02-14
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不考虑服务器压力的话

单纯的ajax就足够了
纯唇Yu弄 2011-02-14
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小妹? 到底是男是女
qaz1988113 2011-02-13
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偶表示毫无压力。。
Learner 2011-02-12
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做过C/S结构的 B/S应该也差不多把
猴子二 2011-02-12
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不但要做,还要supports all major web browsers
跑跑跳跳噢 2011-02-12
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还真有点难!
greatmind829 2011-02-12
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听说很难搞。。。
空心兜兜 2011-02-11
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似乎socket在网页中的效果很差啊
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内容概要:本文聚焦于高维多阶段随机规划问题,深入研究了正则化分解方法与马尔可夫过程在刻画不确定性动态演化中的应用,并提供了完整的Python代码实现。通过引入正则化技术有效降低了高维随机优化问题的计算复杂度,结合马尔可夫链建模多阶段决策过程中的不确定性传播机制,提升了模型在复杂动态环境下的求解效率与鲁棒性。研究涵盖了问题建模、算法设计、数值求解及结果分析全过程,具有较强的理论深度与工程实践价值; 适合人群:具备一定运筹学、优化理论基础及Python编程能力,从事智能决策、人工智能、能源系统优化、金融工程等相关领域的科研人员、高校研究生以及工业界研发工程师; 使用场景及目标:①应用于电力系统调度、供应链管理、金融资产配置等存在多阶段不确定性的复杂决策场景;②掌握高维随机规划的建模思路与高效求解技术,深入理解正则化方法与马尔可夫过程在实际优化算法中的融合机制与实现路径; 阅读建议:建议结合提供的Python代码进行动手实践,重点关注算法实现细节、参数敏感性分析与收敛性验证,鼓励在不同应用场景中迁移和改进该方法,进一步探索其在分布鲁棒优化、动态规划等前沿方向的扩展潜力。
内容概要:本文系统研究了离散时间线性系统中基于共识的分布式滤波器的稳定性与最优性问题,深入探讨了KF(卡尔曼滤波)、DKF(分布式卡尔曼滤波)、SMDKF(基于平方根的最大熵分布式卡尔曼滤波)、CI(协方差交叉)、ICF(信息共识滤波)和HCMCI(基于高阶交叉协方差的信息融合)等多种滤波算法的理论基础、数学推导与实现机制。通过Matlab平台构建多传感器网络仿真环境,实现了各类算法在不同噪声统计特性和通信拓扑结构下的状态估计仿真,重点分析了各算法在估计精度、收敛速度、鲁棒性及一致性方面的性能差异,并对融合策略中的协方差传播、信息权重分配与共识迭代过程进行了细致对比,旨在为复杂环境下多智能体系统的分布式状态估计提供可复现的技术方案与理论支撑。; 适合人群:具备控制理论、信号处理、线性系统理论及Matlab编程基础的研究生、科研人员,以及从事多传感器融合、分布式估计算法开发、无人系统导航与智能电网监控等领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:① 掌握主流分布式滤波算法的核心思与数学建模方法;② 在多节点传感网络中实现高效可靠的状态估计;③ 对比分析不同共识融合策略在非理通信条件下的性能表现;④ 支持学术论文复现、算法改进与工程化验证,服务于科研创新与系统优化设计。; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐模块解析算法实现流程,重点关注状态预测、局部更新、信息融合与一致性达成的关键步骤;可通过调整系统噪声、观测噪声、网络连接拓扑等参数开展扩展性仿真实验,深入理解算法的稳定边界与最优性条件,进一步探索其在实际应用场景中的适应性与改进空间。

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