请教:我想在QQ上做二次开发,如何连接,如何发送和接收数据?

VB > 网络编程 [问题点数:100分,结帖人goj2000]
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本版专家分:56
结帖率 96.77%
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本版专家分:108324
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进士 2004年 总版技术专家分年内排行榜第七
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微软MVP 2005年9月 荣获微软MVP称号
2008年10月 荣获微软MVP称号
2007年10月 荣获微软MVP称号
2006年10月 荣获微软MVP称号
2004年9月 荣获微软MVP称号
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红花 2004年9月 VB大版内专家分月排行榜第一
2004年8月 VB大版内专家分月排行榜第一
2004年7月 VB大版内专家分月排行榜第一
2004年6月 VB大版内专家分月排行榜第一
2004年5月 VB大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2004年2月 VB大版内专家分月排行榜第二
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本版专家分:56
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蓝花 2004年8月 VB大版内专家分月排行榜第三
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微软MVP 2005年9月 荣获微软MVP称号
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黄花 2007年1月 VB大版内专家分月排行榜第二
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蓝花 2012年6月 VB大版内专家分月排行榜第三
2007年2月 VB大版内专家分月排行榜第三
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本版专家分:23072
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微软MVP 2005年9月 荣获微软MVP称号
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黄花 2007年1月 VB大版内专家分月排行榜第二
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蓝花 2012年6月 VB大版内专家分月排行榜第三
2007年2月 VB大版内专家分月排行榜第三
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goj2000

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基于Java的qq截图工具设计开发(含源文件)

当今时代是飞速发展的信息时代,人们对信息的处理中对图像的处理量与日俱增,这一点文档人员显得非常突出。 本软件采用Java语言进行模拟qq截图功能,获取屏幕方式灵活,可以获取指定的屏幕,并且可以对获取到...

32 ART DMA 接收未知长度的数据和发送

STM32实现USART+DMA接收未知长度的数据和发送 STM32学习笔记三 竹天笑 前言:开始学USART+DMA的时候看到帖子《STM32 UART DMA实现未知数据长度接收》,觉得方法妙极了。此下出自此帖子——(整体的思路是这样的,...

二次作业:微信案例分析

2.1 介绍产品相关信息 你选择的产品是?  微信 ... 微信是一款全方位的手机通讯应用,帮助我们轻松连接全球好友。... 截止到2016年第季度,微信已经覆盖中国94%以上的智能手机,月活跃用户达到8.0...

网易游戏岗位大揭秘(网易互娱程序猿是一种怎样的体验?)

是网易游戏的程序开发文翔,今天就想和大家分享一下,从爱玩游戏到开发游戏,都经历了什么? 【与父母斗智斗勇的游戏开发之路】 从小就是一个爱打游戏的人,与电脑的结缘在我六岁的时候,报纸看到一...

RocketMQ源码解析:Message发送&接收

C# http get https://wx.qq.com 总是关闭连接的奇怪问题

关键的问题就是,连续两次https的keep-alive访问wx.qq.com,如果第二次请求之前sleep15秒钟,那第二次请求一定会报基础连接被关闭的异常。 然后如果打开httpanalyzer或者fidder抓包工具,那就没有这个问题。 ...

超硬核十万字!全网最全 数据结构 代码,随便秒杀老师/面试官,说的

本文代码实现基本按照《数据结构》课本目录顺序,外加大量的复杂算法实现,一篇文章足够。能换你一个收藏了吧?

jsonobject为什么接收不到带下划线的字段名?_“为什么员工执行力这么差?”“是你管理有问题!”...

”员工第天就去买了三摞复印纸回来。老板一看,又叫:“你怎么买了B5的?要的是A4的。”员工过了几天,买了三摞A4的复印纸回来。老板骂道:“怎么买了一个星期,才买好?”员工回:“你又没有说什么时候要。”一...

分布式消息队列 RocketMQ 源码分析 —— Message 发送接收

摘要: 原创出处 http://www.iocoder.cn/RocketM... 「芋道源码」欢迎转载,... 本文主要基于 RocketMQ 4.0.x 正式版 1、概述 2、Producer 发送消息 DefaultMQProducer#send(Message) DefaultMQProducerImpl#sen...

webqq机器人java_一步一步来WebQQ机器人-()(第一登陆)

当然某些步骤可能会合并:验证码第一次登陆第二次登陆保持在线和接收消息获取好友和群列表发送消息变成智能的(*゚∀゚*)webqq的登陆,分为2步,本文主要讲第一次登陆加密 对密码加密处理得到P参数截止到现在,加密...

雷军:活着是为科技报国你信吗?

导读:雷军一直声称,18岁时读过的一本书《硅谷之火》是他梦想的源泉,那本书讲述了乔布斯沃兹尼亚克等一群人创办苹果电脑公司并改变世界的故事。“乔布斯说活着是为了改变世界,因为美国人认为他们就是世界的中心...

用户对问题你能php中退出一个循环吗的回答问答_Swoole开发中2个问题解答,欢迎来Swoole问答找!...

经常会有人通过QQ或微信向提一些Swoole开发过程中的一些问题,只要时间允许的情况下,一般都会解答,下面列出Swoole社区里的2个有意思的问题1、Swoole协程的执行顺序?要了解这个问题,需要先了解下Swoole的...

章:产品入门

看似一句话就能讲明白产品经理的工作职责,但是中间却包含了很多领域的知识,并且产品经理作为一个枢纽岗位,工作中需要接触沟通协调的同事也比其他职位要频繁。 对于如此多跨领域的综合型知识结构,产品经理的...

python维游戏编程 豆瓣_用PythonPygame写游戏-从入门到精通(1)

Love the new design. I was pleased with the content. Thanks for your excellent blog.Oh, the 1st comment on my blog. The first time is always sweet(although it doesn’t look like posted by a people…),...

程序猿悲喜录:魔都,说爱你不容易

从学校出来,便留了上海,要创出一番事业,像模像样的规划着自己的未来,一时间机会多、工资高等种种美好的憧憬闪耀眼前,当还沉浸幻想之中的时候,一盆冷水把内心的火苗浇的差点熄灭,这盆冷水就是的...

iOS 开发怎么入门?

这次更新把大多数推荐书籍及网站的图贴了出来,又给大家介绍了很多iOS新的学习资源,觉得这已经是知乎最权威的iOS教学资源锦集了吧,令人震惊的是居然有人会反对这篇答案。其实这篇回答已经远远

IM开发基础知识补课(五):通俗易懂,正确理解并用好MQ消息队列

1)一种我们可以称为即时消息:即消息从一端发出后(消息发送者)立即就可以达到另一端(消息接收者),这种方式的具体实现就是平时最常见的IM聊天消息; 2)另一种称为延迟消息:即消息从某端发出后,首先进入一.....

像“今日头条”这样的模块滑动特效,大概咋写,求指点 ?---酷课堂iOS交流群问答整理(201805期)

酷课堂iOS交流群,聚集了一群热爱技术、有趣、有料,平均Q龄10年以上的“老司机”,他们遍布全国/球各地,有知名企业iOS工程师、高校大学生、自由职业者……如果你也是这样的人,欢迎加入我们,一起畅聊iOS技术...

java redis 原子操作_Redis,我有7个问题想请教

我们相处已经很多年了,从模糊的认识到现在我们已经深入结合,你的好一直都知道也一直都记住,能否再让多问你的几个问题,让更加深入的去了解你。一、Redis 的通讯协议是什么Redis 的通讯协议是文本协议,是的...

【微信小程序宝典】从零开始微信小程序开发NO.2

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...

40张图彻底揭秘:输入网址究竟发生了什么?

1 源头------网址网址即平时所说的URL。就是经常使用的以“Http://”开头的那一串东东,其实常用的还有很多,比如 "FTP" , "FILE"等,我们所访问的目标...总之URL表达的是:访问时所使用的协议。"HTTP" , "FTP" ,...

朝花夕拾-不务正业的大学生了什么比赛?

四年里小伙伴们一起辛苦奋斗了那么多比赛,当比赛结束,那些作品便无人问津了,放在学校的犄角旮旯里随着时间风化,也许并没有那么完善,但是对于当时付出时间精力的我们来说,尤为珍贵,因此今天将它们一一...

TCP三握手挥手

(1)序号:Seq序号,占32位,用来标识从TCP源端向目的端发送的字节流,发起方发送数据时对此进行标记。 (2)确认序号:Ack序号,占32位,只有ACK标志位为1时,确认序号字段才有效,Ack=Seq+1。 (3)标志位:...

【转】iOS 开发怎么入门?

iOS 开发怎么入门? 请问有设计模式、内存管理方面的资料吗?最好有除了官方文档之外的其它内容,10 条评论 分享 按投票排序按时间排序92 个回答 543赞同反对,不会显示你的姓名郝健宗,曾经的注册会计师,如今鹅...

大唐杯资料+题库(移动通信)

大唐杯资料+题库(移动通信)

Java Web酒店管理系统源码 +mysql 数据库

酒店管理系统分为前台和后台两个部分,其中后台供管理员管理系统之用,包括客房类型设置模块、客房设置模块以及操作员设置三个子模块,具体的功能模块如下。 客房类型设置模块:该模块用来管理酒店的所有客房类型,包括新增客房类型、编辑已有客房类型、删除客房类型等功能。 客房设置模块:该模块用来管理酒店的所有客房信息,包括新增客房、编辑已有客房、删除客房等功能。 操作员设置模块:该模块用来管理酒店的操作员信息,包括新增操作员、编辑已有操作员信息、删除操作信息等功能。 系统前台供酒店所有工作人员使用,包括入住登记模块、结账模块、预定模块、客户管理模块以及业务统计五个模块。具体的功能模块如下。 入住登记模块:该模块用来登记客户的入住信息,其中入住信息包括登记信息、客人信息以及费用信息三部分。 结账模块:该模块用来处理客户的退房信息,只需要知道客户所住的房间号码,就能进行退房结账。 预定模块:该模块用来处理客户的预定信息,除了可以新增预定信息外,还可以对已有的预定信息进行管理。 客户管理模块:该模块用来管理客户的登记信息,包括新增客户信息、编译已有客户信息、删除客户信息等功能。 业务统计模块:该模块用来统计酒店的客房出租率,并且已图形报表的形式来显示出租率信息。 本系统的开发工具具体如下。 系统开发平台:MyEclipse 6.5。 数据库管理系统软件:MySQL 5.0。 java开发包:JDK 5.0以上。 Web服务器:Tomcat 6.0。 本系统采用MVC架构模式开发,具体技术如下。 AJAX框架:使用ExtJS技术开发 显示层:使用JSP技术开发 数据访问层:使用DAO模式开发 持久层:使用Hibernate框架开发 首页访问地址 :http://localhost:8080/JavaPrj_9/首页配置 页面 修改 打开web.xml 修改 即可 /WEB-INF/pages/userLogin.jsp 复制代码 数据库配置 为hotel-hibernate.xml 文件 测试了将近2个小时 系统跑的还不错 一下小细节 bug 大家可以自己去调整下

计算机设计大赛作品开发文档

参加的是2020年的计算机设计大赛,软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。(20页)

Java系列技术之工具Maven

Java系列技术之必学工具Maven是在JavaWeb入门课程的后续课程,也是以后课程里都要用的实用级工具,所以大家一定要学会,Maven 是目前在生产环境下多框架、多模块整合开发的项目自动化构建工具,是我们学习Java的技术人必须要学会的一个工具, 大型项目开发过程中不可或缺的重要工具。 这里将带着大家了解 Maven 的作用,常用命令,配置依赖,以及依赖的范围、依赖的传递性、依赖的排除、生命周期等重要概念,以及继承、聚合、部署的 Maven 配置。全部配置操作,手把手演示操作,绝对能提升大家的实际操作能力!

matlab神经网络30个案例分析

【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)。

Qt程序设计进阶

Qt是一个1991年由奇趣科技开发的跨平台C++图形用户界面应用程序开发框架。它既可以开发GUI程序,也可用于开发非GUI程序,比如控制台工具和服务器。Qt是面向对象的框架,使用特殊的代码生成扩展(称为元对象编译器(Meta Object Compiler, moc))以及一些宏,易于扩展,允许组件编程。 Linux环境图形用户界面应用程序开发,面向对象程序设计,Linux/Windows多平台图形应用开发,嵌入式设备图形界面开发。Qt绘图,事件机制,网络,数据库,嵌入式移植。

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