File file = new File(staticDir,path); int statusCode; //状态代码 String statusReason;// 状态描述 if (file.isFile()){ statusCode = 200; statusReason = "OK"; }else{ statusCode=404; statusReason="NotFound"; file = new File(staticDir,"404,html"); } //3发送响应 //3.1发送状态行 println("HTTP/1.1"+" "+statusCode+" "+statusReason); //3.2发送响应头 println("Content-Type:text/html"); println("Content-Length: "+file.length()); //单独发送回车+换行，表示响应头发送完毕 println(""); //3.3发送响应正文(index.html页面内容) FileInputStream fis = new FileInputStream(file); OutputStream out = socket.getOutputStream(); byte[] buf = new byte[1024*10];//10kb int d; //记录每次实际读取的数据量 while ((d = fis.read(buf))!=-1){ out.write(buf,0,d); }

这是一个关于Java文件处理的问题，属于技术问题，我可以回答。这段代码是用于处理静态文件请求，先判断文件是否存在，存在则返回200状态码和"OK"描述，不存在则返回404状态码和"NotFound"描述，并返回一个404页面。代码中还包括发送响应头和响应正文的相关代码。

相关问题

async def list_docs( knowledge_base_id: Optional[str] = Query(default=None, description="Knowledge Base Name", example="kb1") ): if knowledge_base_id: local_doc_folder = get_folder_path(knowledge_base_id) if not os.path.exists(local_doc_folder): return {"code": 1, "msg": f"Knowledge base {knowledge_base_id} not found"} all_doc_names = [ doc for doc in os.listdir(local_doc_folder) if os.path.isfile(os.path.join(local_doc_folder, doc)) ] return ListDocsResponse(data=all_doc_names) else: if not os.path.exists(UPLOAD_ROOT_PATH): all_doc_ids = [] else: all_doc_ids = [ folder for folder in os.listdir(UPLOAD_ROOT_PATH) if os.path.isdir(os.path.join(UPLOAD_ROOT_PATH, folder)) ] return ListDocsResponse(data=all_doc_ids)

HASH_SIZE;
return index;
}

public Record findRecord(String phone) {
int index = hash(phone); // 计算散列值
for (int i = 0; i < HASH_SIZE; i++) {
int j = (index + i这是一个 Python 函数，用于列出文档列表。该函数包含一个可选的参数 knowledge_base_id，如果提 * i) % HASH_SIZE; // 二次探测
if (hashTable[j] == null || hashTable[j].status == EMPTY)
break;
if (hashTable[j].status == true && hashTable[j].phone.equals(phone))
return hash供了该参数，则会列出该知识库中的所有文档。否则，将列出所有知识库中Table[j]; // 找到记录
}
return null; // 未找到记录
}

public static void main(String的文档。函数首先检查提供的知识库 ID 是否存在，如果存在，则获取该知识库中的[] args) {
AddressBook addressBook = new AddressBook();
}

private class Record {
public String name;
public String phone;
public String address;
public boolean status; // 记录是否被删除

public Record(String name, String phone所有文档名并返回。如果没有提供知识库 ID，则获取所有知识库中的文档名并返回。, String address, boolean status) {
this.name = name;
this.phone = phone;
this.address = address;
this该函数返回一个 ListDocsResponse 对象，其中包含文档名的列表。

syntax = "proto3"; package rss.perception; // import "image_raw.proto"; // road side peception service service PerceptionService { rpc execute (stream ImageRawData) returns (Response) {}; } // meta info of image message ImageMeta { string request_id=1; uint32 seq=2; uint64 time_stamp=3; string device_ip=4; } // raw image data to submit message ImageRawData { ImageMeta Header=1; bytes data=2; } // result of RPC message Response { string request_id=1; int32 code=2; // 200 sucess }请基于上面的proto文件用C++实现一个gRPC的client和server，并给出测试demo

这里是一个基于上面的proto文件使用C++实现的gRPC的client和server，并附带一个测试demo。

首先，需要安装gRPC和Protocol Buffers库。可以根据自己的操作系统和编译器选择对应的安装方法。

接下来，根据proto文件生成对应的C++代码。可以使用以下命令：

protoc --grpc_out=. --cpp_out=. --proto_path=. your_proto_file.proto

这将在当前目录下生成`your_proto_file.pb.h`和`your_proto_file.pb.cc`两个文件，其中包含了生成的代码。

接下来，我们可以编写一个gRPC的server和client，实现上述的服务：

// server.cc
#include <iostream>
#include <memory>
#include <string>
#include <thread>
#include <grpcpp/grpcpp.h>
#include "your_proto_file.pb.h"  // 替换成你的proto文件名

using grpc::Server;
using grpc::ServerBuilder;
using grpc::ServerContext;
using grpc::Status;
using rss::perception::ImageMeta;
using rss::perception::ImageRawData;
using rss::perception::PerceptionService;
using rss::perception::Response;

class PerceptionServiceImpl final : public PerceptionService::Service {
 public:
  Status execute(ServerContext* context, grpc::ServerReader<ImageRawData>* reader, Response* response) override {
    ImageRawData image_raw_data;
    while (reader->Read(&image_raw_data)) {
      // 在这里对图像数据进行处理，并将结果写入response中
    }
    return Status::OK;
  }
};

void RunServer() {
  std::string server_address("0.0.0.0:50051");
  PerceptionServiceImpl service;

  ServerBuilder builder;
  builder.AddListeningPort(server_address, grpc::InsecureServerCredentials());
  builder.RegisterService(&service);

  std::unique_ptr<Server> server(builder.BuildAndStart());
  std::cout << "Server listening on " << server_address << std::endl;

  server->Wait();
}

int main(int argc, char** argv) {
  RunServer();
  return 0;
}

上面的代码实现了一个名为`PerceptionServiceImpl`的gRPC服务类，其中的`execute`方法接收一个图像数据的流并对其进行处理，并将处理结果写入响应中。`RunServer`函数用于启动服务器。

接下来，我们编写一个gRPC的client，向上述的服务发送请求，并打印出响应：

// client.cc
#include <iostream>
#include <memory>
#include <string>
#include <thread>
#include <grpcpp/grpcpp.h>
#include "your_proto_file.pb.h"  // 替换成你的proto文件名

using grpc::Channel;
using grpc::ClientContext;
using grpc::ClientReader;
using grpc::Status;
using rss::perception::ImageMeta;
using rss::perception::ImageRawData;
using rss::perception::PerceptionService;
using rss::perception::Response;

class PerceptionServiceClient {
 public:
  PerceptionServiceClient(std::shared_ptr<Channel> channel)
      : stub_(PerceptionService::NewStub(channel)) {}

  void execute(const std::string& request_id, const std::string& data) {
    Response response;
    ImageMeta image_meta;
    image_meta.set_request_id(request_id);
    image_meta.set_seq(0);
    image_meta.set_time_stamp(0);
    image_meta.set_device_ip("");

    ImageRawData image_raw_data;
    image_raw_data.set_allocated_header(&image_meta);
    image_raw_data.set_data(data);

    ClientContext context;
    std::unique_ptr<ClientReader<ImageRawData>> reader(stub_->execute(&context, image_raw_data));
    while (reader->Read(&response)) {
      // 在这里对响应进行处理
    }
    Status status = reader->Finish();
    if (status.ok()) {
      std::cout << "Request successful." << std::endl;
    } else {
      std::cout << "Request failed with status code: " << status.error_code() << std::endl;
    }
  }

 private:
  std::unique_ptr<PerceptionService::Stub> stub_;
};

int main(int argc, char** argv) {
  PerceptionServiceClient client(grpc::CreateChannel("localhost:50051", grpc::InsecureChannelCredentials()));
  client.execute("request_id_1", "raw_image_data_1");
  return 0;
}

上面的代码实现了一个名为`PerceptionServiceClient`的gRPC客户端类，其中的`execute`方法用于向服务端发送请求，并接收并处理响应。

最后，我们可以编写一个测试demo，将上述的server和client放在一起运行：

// test.cc
#include <thread>
#include "server.cc"
#include "client.cc"

int main(int argc, char** argv) {
  std::thread server_thread(RunServer);
  std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(1000));  // 等待服务器启动
  PerceptionServiceClient client(grpc::CreateChannel("localhost:50051", grpc::InsecureChannelCredentials()));
  client.execute("request_id_1", "raw_image_data_1");
  server_thread.join();
  return 0;
}

上面的代码启动了一个服务器和一个客户端，并向服务器发送了一个请求。可以根据自己的需要修改请求参数和处理逻辑。