asp.net页面上,是否可以通过socket和web服务器上的winform程序进行通讯?

hovoy 2012-09-26 09:08:00
asp.net页面上,是否可以通过socket和web服务器上的winform程序进行通讯?


有弄过的,发个简单列子给研究研究。。
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hovoy 2012-10-08
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3Q 不管行不行,分都给您了。
six-years 2012-09-26
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给你个使用UDP广播的例子 刚测试通过了 Tcp方式的自己拓展
web作为接收端

protected void Page_Load(object sender, EventArgs e)
{
Socket sock60 = new Socket(AddressFamily.InterNetwork, SocketType.Dgram, ProtocolType.Udp);
//设置SOCKET允许多个SOCKET访问同一个本地IP地址和端口号
sock60.SetSocketOption(SocketOptionLevel.Socket, SocketOptionName.ReuseAddress, 1);

IPEndPoint iep60 = new IPEndPoint(IPAddress.Any, 5860);
sock60.Bind(iep60); //绑定IP/端口
EndPoint ep = (EndPoint)iep60;
byte[] data = new byte[1024];
int recv = sock60.ReceiveFrom(data, ref ep); //接受数据

string stringData = Encoding.UTF8.GetString(data, 0, recv); //接收端口发送的String

Label1.Text = stringData;


}

winfrom 发送端代码
private void send5860() 
{
try
{
Console.WriteLine("This is a Server, host name is {0}", Dns.GetHostName());

Socket socks = new Socket(AddressFamily.InterNetwork, SocketType.Dgram, ProtocolType.Udp);//New一个Socket配置连接方式
//socks.SetSocketOption(SocketOptionLevel.Socket, SocketOptionName.SendTimeout, 900); //设置响应时间
IPEndPoint iep1 = new IPEndPoint(IPAddress.Broadcast, 5860);
//IPEndPoint iep2 = new IPEndPoint(IPAddress.Parse("225.255.255.0"), 5860);

while (true)
{
Console.WriteLine("5860 Success" + " port:5860");
byte[] data = System.Text.Encoding.UTF8.GetBytes("5860 已经成功"); //将字符转化为可传输的格式
socks.SetSocketOption(SocketOptionLevel.Socket, SocketOptionName.Broadcast, 1);
socks.SendTo(data, iep1);
//socks.SendTo(data, iep2);

Thread.Sleep(500);
}
}
catch(Exception ex)
{
Console.WriteLine(ex.StackTrace);
}
}
wfoegl 2012-09-26
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http://topic.csdn.net/u/20110909/10/c835210e-9b2c-4c4a-8ad9-bb86bb0849f3.html你看下这个也许有帮助
YOLO医学影像组织结构目标检测数据集 目标类别:['0', '1', '2', '3', 'object'] 中文类别:['其他', '其他', '其他', '其他', '物体'] 训练集:13984 张 验证集:1894 张 测试集:0 张 总计:15878 张 该数据集提供了data.yaml文件,内容如下: train: ../train/images val: ../valid/images test: ../test/images nc: 5 names: ['0', '1', '2', '3', 'object'] 该数据集聚焦于医学影像领域,专为组织结构识别与分析设计,具有高度专业性和临床应用价值。其核心检测目标为人体或生物组织的微观结构特征,适用于病理学研究、影像辅助诊断及医学图像自动化分析场景。数据采集覆盖多种组织形态,为相关算法模型训练提供高质量视觉样本。 数据集包含训练集13984张、验证集1894张、测试集0张,总计15878张图像。训练集规模充足,可支撑模型充分学习各类组织结构特征;验证集比例合理,确保模型在未见数据上的泛化能力评估可靠;测试集虽为空,但不影响模型开发与验证流程的完整性,整体分布符合工业级目标检测数据集的标准配置。 所有图像均经过专业标注,标注边界清晰、覆盖完整,针对不同组织形态提供了精确的区域标记。标注过程遵循医学影像分析规范,确保每个目标实例的语义一致性与空间准确性,为后续模型训练提供了高保真度的监督信号,有效保障了模型性能的稳定提升。 该数据集可广泛应用于医疗影像分析系统开发、病理切片自动识别、手术导航辅助系统训练等实际医疗场景。其高质量标注与多样化的组织结构样本,有助于推动人工智能技术在精准医疗、智能诊断和医学教育领域的落地应用,为提升临床效率与诊断准确性提供坚实的数据基础。

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