WebSocket 是通过用更少的网络延迟和最小数据交换来努力获取实时数据的应用程序解决方案。简述 优点 工作原理 使用方式 典型用例 Qt WebSockets 的角色 Qt WebSockets 与 Cloud Services 相关信息优

1、HTTP协议对长连接的支持以及各浏览器的支持情况 http://blog.csdn.net/fenglibing/article/details/7100222 2、WEB客户端与服务端信息交互的几种方式 1）、Flash XMLSocket 入门示例：...

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最近趁着空闲时间，搭建了一套webSocket的demo,以做备用，那么我们先来简单的说一下什么是webSocket? 它的最大特点就是，服务器可以主动向客户端推送信息，客户端也可以主动向服务器发送信息，是真正的双向平等对话...

WebSocket为什么需要 WebSocket？初次接触 WebSocket 的人，都会问同样的问题：我们已经有了 HTTP 协议，为什么还需要另一个协议？它能带来什么好处？答案很简单，因为 HTTP 协议有一个缺陷：通信只能由客户端发起。...

-- Socket读写数据：流Socket，数据包Socket。...流套接字之所以能够实现可靠的数据服务，原因在于其使用了传输控制协议，即TCP（The Transmission Control Protocol）协议。 2.数据报套接字（SO...

Python真的可以说是无所不能，上到人工智能、图像识别、下到控制电机、...Tkinter 模块(Tk 接口)是 Python 的标准 Tk GUI 工具包的接口 .Tk 和 Tkinter 可以在大多数的 Unix 平台下使用,同样可以应用在 Windows 和 ...

随着反爬虫和反反爬虫对抗技术的升级，越来越多的爬虫开始使用无头浏览器伪装成正常用户绕过反爬虫策略。 我们如何区分这些无头浏览器和正常浏览器？从Server Side分析用户行为进行检测是一劳永逸的方法，但成本...

使用WebRTC广播IP摄像头视频流技术上来说，从IP摄像头实现在线广播并不需要WebRTC。IP摄像头本身就是服务器，可以自行连接路由器并传输视频内容。既然这样，我们为什么还需要...但是它使用什么协议传输视频到浏览器或者

对一些开发者而言，WebKit就是一个黑盒子。...实际上，正我的同事IlyaGroriks提到的:  WebKit不但是白盒，而且是一个开放的白盒。 让我们花点时间来理解以下这些问题: ...浏览器是如何使用WebKit的?  为什么WebKit分

通过WebChannel/WebSockets与QML中的HTML交互 来源：通过WebChannel/WebSockets与QML中的HTML交互 GitHub:八至 作者：狐狸家的鱼 ...Qt允许使用所谓的混合GUI创建应用程序——在这种GUI中，可以将本机...

java桌面应用印象因为桌面程序运行在宿主机器上， 所以比如你运行java桌面程序，必然要安装java虚拟机， 也就是相当于在操作系统上再加一层抽象， 这与直接调用api的桌面程序效率相比，或多或少低一点。 因为...

QT All Modules QT所有模块 Qt Essentials Qt 基本模块 Qt essentials define the foundation of Qt on allplatforms. They are available on all supported development platforms and on thetested target ...

最近由于项目业务需求，需要利用websocket完成本地服务与浏览器之间的数据传输。为了满足这个需求，这里自行封装了websocket-sdk 这个工具。

1. 文章包含个人倾向, 内容仅供参考, 请谨慎阅读 2. 本文一共分为上下两篇, 上篇是 Python GUI 框架 (tkinter, PyQt, wxPython, etc.), 下篇是 Python Web 框架 + 前端技术实现 (Flask/Django/etc....

Ubuntu16.04系统中配置ParaviewWeb5.3+Apache2本文基于Linux的Ubuntu系统安装ParaviewWeb，Linux系统的用户名为peng, 主机名为ubuntu, Paraview所选用版本为5.3.0 ...5. 在远程客户机的浏览器中测试Paraview

.Pro文件的配置 那么，接上一部分，根据自己是否需要显示视频，新建一个Qt的...由于我不使用WebRtc源码中，连接信令服务器的WebSocket实现，而使用Qt框架的QWebSocket，因此添加了websockets。再者我习惯用QImage...

本文会对本人在使用白鹭做h5游戏进行性能测试的过程送使用的工具做一些简单记录。 包括 内存，cpu,耗电，启动时间，网络监控，弱网络，流量几个方面介绍。 背景 玩吧提测有一个性能需要求列表。需要每项指标达到...

通过实际的开发历程，解决android webview中缓存图片的问题

PyQt5教程：http://code.py40.com/face 教程翻译自：http://zetcode.com/gui/pyqt5/ PyQt5 的 核心API 以及 扩展应用（CSDN 学院收费视频）：https://edu.csdn.net/course/play/9870/222942 ...

Paul Irish 大湿为我们带来了这篇开年大作，文章深入浅出的阐述了各 Webkit port 的迥异，文笔细腻，是一篇不可多得的 Webkit 入门开胃菜（Paul Irish是著名的前端开发工程师，同时他也是Chrome开发者关系团队成员...

总结：JavaScript异步、事件循环与消息队列、微任务与宏任务 图解JS执行机制 HTTP1.0、HTTP1.1 和 HTTP2.0 的区别

前面文章分别阐述了，如何抓取电脑屏幕数据，如何采集电脑声音，如何实现在现代浏览器中通过HTML5和WebSocket直接进行远程控制。这章阐述如何把采集到的电脑屏幕和电脑声音，通过一些通用协议，比如RTSP,RTMP把电脑...

运用逻辑与界面分离的思想，使用pyqt5+socket模块编写图形化TCP/UDP/WEB通信工具。 实现效果如图： 强制关闭线程的脚本stopThreading.py: import ctypes import inspect def _async_raise(tid, exc...

目的是帮助你使用PyQt5.本教程创建并在Linux上测试.PyQt4教程则覆盖了PyQt4,对应Python的2.x和3.x的Qt4的库. 原作地址：http://zetcode.com/gui/pyqt5/ 原翻译地址 ：...

这又是一个 Awesome XXX 系列的资源整理，由 vinta 发起和维护。内容包括：Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。...

pyqt5模块功能介绍 包括以下： QtCore：包含了核心的非GUI功能。此模块用于处理时间、文件和目录、各种数据类型、流、URL、MIME类型、线程或进程。... QtMultimedia：包含的类来处理多媒体内容和API来访问相机和收...

科研伦理与学术规范 期末考试2 （40题）

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【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。