简介: 网络编程是个很有意思的事情,偶然翻出来很久之前刚开始看Socket的时候写的一个实例,贴出来吧 Unity中实现简单的Socket连接,c#中提供了丰富的API,直接上代码. 服务端代码: [csharp] view plain copyThread connectThread;//当前服务端监听子线程 public string address;//当前地址 public int port;//当前本地端口 TcpClient romoteClient;//远程客户端 // Use t

Unity网络斗地主  服务端 @by梦想之家2工作室 阿龙 已经做好了服务器框架,并且能实现服务器给客户端分牌的问题!

基于tensorflow的‘端到端’的字符型验证码识别 1   Abstract 验证码(CAPTCHA)的诞生本身是为了自动区分 自然人 和 机器人 的一套公开方法, 但是近几年的人工智能技术的发展,传统的字符验证已经形同虚设. 所以,大家一方面研究和学习此代码时,另外一方面也要警惕自己的互联网系统的web安全问题. Keywords: 人工智能,Python,字符验证码,CAPTCHA,识别,tensorflow,CNN,深度学习 2   Introduction 全自动区分计算机和人类的公

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概述 我们知道,影响一个B/S应用性能的因素,粗略地说,有以下几个大的环节: 1. 客户端环节 2. 网络环节(可能包括WAN和LAN) 3. 应用及中间层环节 4. 数据库层环节 能够对各个环节的问题进行"贯穿"的诊断,才能算是"端到端"的诊断. 能够进行这种类型的诊断的工具很多,我们后面会分别介绍,今天只是给大家看看利用Oracle的工具软件进行从最前端到最后端的应用性能诊断的例子. 涉及的Oracle软件产品有以下几个: RUEI(真是的客户体验洞察) EM1

一.需求分析 1.企业规模的不断发展.管理水平的不断提升,通常伴随着企业各业务板块管理分工更细.更专业,IT系统同样越来越多.越来越专 业化.不可避免的,部门墙和信息孤岛出现了,企业的流程被部门或者IT系统割裂.2.通常,企业端到端流程的实现从核心的业务流程开始,比如:制造行业的产品研发流程.订单管理流程, 地产行业的采购招标流程.合同管理流程,地产经纪的房产交易流程等等,通过核心业务流程的端到端管理,提升核心业务的管理水平,提 升核心竞争力.3.打破组织与IT系统边界,把流程从职能组织的背后移

本文主要介绍WebRTC端到端监控(我们翻译和整理的,译者:weizhenwei,校验:blacker),最早发表在[编风网] 支持原创,转载必须注明出处,欢迎关注我的微信公众号blacker(微信ID:blackerteam 或 webrtcorgcn). callstats是一家做实时通讯性能测量的公司,他们博客里面提到了实时通讯过程中性能的重要性,下面是博客内容: 性能监控是系统和服务开发的一个重要方面,它可以帮助我们检测和诊断性能问题,并有助于维护系统的高可用性.现如今工程团队都基于数据

比较(转自 百度经验) 端到端与点到点是针对网络中传输的两端设备间的关系而言的.端到端传输指的是在数据传输前,经过各种各样的交换设备,在两端设备问建立一条链路,就僚它们是直接相连的一样,链路建立后,发送端就可以发送数据,直至数据发送完毕,接收端确认接收成功. 点到点系统指的是发送端把数据传给与它直接相连的设备,这台设备在合适的时候又把数据传给与之直接相连的下一台设备,通过一台一台直接相连的设备,把数据传到接收端. 端到端传输的优点是链路建立后,发送端知道接收设备一定能收到,而且经过中间交换设备时

力软信息化系统快速开发框架是一套集权限管理+快速开发+动态接口+通用组件+动态UI于一体的全新.net信息化快速开发框架.力软信息化系统快速开发框架的使用,大大地缩短了开发周期,提高了软件质量,同时也降低企业对软件研发人员编码水平要求.使得软件企业减少研发的时间和成本以及提升用户体验,从而能在竞争激烈的软件行业里脱颖而出,打造出优秀的软件产品,赢得客户的信赖.同样软件工程师有一套这样的开发神器在手,开发软件效率卓越,界面炫酷,定能赢得上司的赏识,升职加薪不在话下,迎娶白富美登上人生的巅峰也指日可

高驰涛 云智慧首席架构师 据云智慧统计,APM从客户端采集的性能数据可能占到业务数据的50%,而企业要做到从Request到Response整个链路中涉及到的所有数据的准确采集,并进行有效串接,进而实现真正的端到端,绝非一件易事. 那么云智慧是如何进行APM数据采样的,又是如何在“端到端”应用性能管理中满足用户对业务数据的高性能分析的呢?在2016年9月全球运维大会的APM专场上,云智慧首席架构师高驰涛先生为你揭晓APM背后的大数据奥秘. 高驰涛(Neeke Gao),云智慧首席架构师,PHP/

一.引言 在前一篇文章已经详细介绍了SignalR了,并且简单介绍它在Asp.net MVC 和WPF中的应用.在上篇博文介绍的都是群发消息的实现,然而,对于SignalR是为了实时聊天而生的,自然少了不像QQ一样的端对端的聊天了.本篇博文将介绍如何使用SignalR来实现类似QQ聊天的功能. 二.使用SignalR实现端对端聊天的思路 在介绍具体实现之前,我先来介绍了使用SignalR实现端对端聊天的思路.相信大家在前篇文章已经看到过Clients.All.sendMessage(name,

Android ListView分页载入功能 在实际开发中经经常使用到,是每一个开发人员必须掌握的内容,本Demo给出了服务端+Android端的两者的代码,并成功通过了測试. 服务端使用MyEclipse,Android端使用Eclipse. 实现效果图: 服务端一共100条数据,共分四页,每页有25条数据. 源码: 服务端: 须要导入图中这几个jar包. 在执行Android端代码前,须要开启服务端: 以下先给出服务端的代码: 类EmpDataSource: package com.andr

机器学习策略-端到端学习 End-to-end deeplearning 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 2.9 什么是端到端学习-What is End-to-end deeplearning 以前有一些数据处理系统或者学习系统,它们需要多个阶段的处理. 端到端学习就是忽略中间的过程用单个神经网络代替它. Speech recognition example 你的目标是输入X,比如说一段音频,目标是将其映射到Y,就是这段音频的听写文本. 传统阶段上,语音识别需要很多阶段

写在前面 随着业务的增加,复杂性的增加,我们更需要保证页面不能出错,之前需要每次上线之前需要每次人工测试,如果有好多改动,为保证业务不出错,需要耗费更多的时间来测试,所以我们需要写一些测试来保证业务的逻辑. 端到端测试 测试有很多种,只是当前我们的业务对单元测试不太友好(之前写过redux的单元测试,例子在点我),代码耦合性略高,函数也非pure function.所以需要端到端的测试(End to End Testing).端到端的测试可以确保一堆组件能够按照预先设想的方式整合起来运行的时候使

本文是翻译作品,作者是Piotr Nowojski和Michael Winters.前者是该方案的实现者. 原文地址是https://data-artisans.com/blog/end-to-end-exactly-once-processing-apache-flink-apache-kafka 2017年12月Apache Flink社区发布了1.4版本.该版本正式引入了一个里程碑式的功能:两阶段提交Sink,即TwoPhaseCommitSinkFunction.该SinkFunctio

苹果安卓判断 $(function () { var u = navigator.userAgent, app = navigator.appVersion; var isAndroid = u.indexOf('Android') > -1 || u.indexOf('Linux') > -1; //g var isIOS = !!u.match(/\(i[^;]+;( U;)? CPU.+Mac OS X/); //ios终端 if (isAndroid) { alert("安卓

如今汽车行业正面对一轮全球范围内新变革周期,这种“变革”一方面来源于在新能源技术.人工智能.信息技术.物联网技术等高新科技地猛烈敲击,另一方面源于全球的经济政策变幻莫测,贸易保护时代地到来,车企深陷发展瓶颈的时候,“生产管理成本增加.同质化竞争激烈.全球供应链短板等问题”成为了亟待解决的难题. K2汽车行业解决方案提供了多种功能强大且灵活,可用于生产.财务和客户关系管理 (CRM) 等,以支持精益业务流程为车企做“保养”,助其乘风破浪. K2汽车解决方案特点 全程追踪方法 通过标准化.规范化的方

基于注意力(Attention)机制的端到端系统,又被称为LAS端到端构架. [6] W. Chan, N. Jaitly, Q. Le, O. Vinyals. Listen, Attend and Spell: A Neural Network for Large Vocabulary Conversational Speech Recognition. ICASSP 2016.     来自 <https://mp.weixin.qq.com/s/c64XucML13OwI26_UE9xD

CRNN是OCR领域非常经典且被广泛使用的识别算法,其理论基础可以参考我上一篇文章,本文将着重讲解CRNN代码实现过程以及识别效果. 数据处理 利用图像处理技术我们手工大批量生成文字图像,一共360万张图像样本,效果如下: 我们划分了训练集和测试集(10:1),并单独存储为两个文本文件: 文本文件里的标签格式如下: 我们获取到的是最原始的数据集,在图像深度学习训练中我们一般都会把原始数据集转化为lmdb格式以方便后续的网络训练.因此我们也需要对该数据集进行lmdb格式转化.下面代码就是用于lmd

在以前的OCR任务中,识别过程分为两步:单字切割和分类任务.我们一般都会讲一连串文字的文本文件先利用投影法切割出单个字体,在送入CNN里进行文字分类.但是此法已经有点过时了,现在更流行的是基于深度学习的端到端的文字识别,即我们不需要显式加入文字切割这个环节,而是将文字识别转化为序列学习问题,虽然输入的图像尺度不同,文本长度不同,但是经过DCNN和RNN后,在输出阶段经过一定的翻译后,就可以对整个文本图像进行识别,也就是说,文字的切割也被融入到深度学习中去了. 现今基于深度学习的端到端OCR技术有