C++打造小型全能Web服务器教程

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0 下载量 109 浏览量 更新于2024-10-09 收藏 69KB RAR 举报
资源摘要信息:"一个小型的web服务器的C++实现" 知识点详细说明: 1. C++语言在网络编程中的应用 C++是一种广泛使用的通用编程语言,特别适合进行系统编程和网络编程。网络编程中的一个常见任务是创建服务器程序,而C++提供了丰富的库和工具用于构建网络相关的应用程序。本资源通过C++实现了web服务器,展示了如何利用C++进行网络编程,并说明了该编程语言在网络服务端开发中的实际应用。 2. Web服务器的基本工作原理 Web服务器是运行在计算机上的一个程序,用于处理客户端(如Web浏览器)发起的HTTP请求,然后返回相应的内容或数据。一个简单的Web服务器会包含以下几个基本组件: - 网络接口:监听来自客户端的请求。 - 请求处理器:解析请求内容,并决定如何响应。 - 内容生成器:生成响应内容,可能包含HTML页面、图片等。 - 客户端通信管理:将生成的内容发送回客户端。 资源描述中提到的“功能虽小,五脏俱全”,意味着虽然这个web服务器可能只提供最基本的功能,但必要的组成部分都会包含在内。 3. C++标准库在网络编程中的应用 C++的标准库提供了许多用于网络编程的类和函数。例如,可以使用<asio>库(一个跨平台的C++库,提供了异步输入输出的功能),或者<socket>编程接口。本资源的实现很可能利用了这些库和接口,以实现网络通信和数据传输的功能。 4. HTTP协议基础 HTTP(超文本传输协议)是网络应用中最常用的应用层协议之一。本资源实现的web服务器需要处理HTTP请求和响应。HTTP协议定义了客户端和服务器之间交换消息的方式,包括请求和响应的格式,常见的请求方法(如GET、POST),以及响应状态码(如200 OK、404 Not Found)。熟悉HTTP协议的基础知识对于理解web服务器如何工作至关重要。 5. 服务器端编程技巧 开发一个web服务器需要考虑多个方面,包括但不限于: - 线程或进程管理:用于同时处理多个客户端请求。 - 内存和资源管理:确保服务器在处理请求时效率高,且不会因资源泄露而崩溃。 - 异常处理:编写健壮的代码以处理网络异常和错误。 - 安全性考虑:防止常见的网络攻击,比如DDoS攻击、SQL注入等。 - 性能优化:提升服务器响应速度和吞吐量。 资源描述的“一个简单的web server 的C++实现”可能涉及上述编程技巧,旨在通过实践演示如何构建一个基本的web服务器,并为想要深入学习服务器端编程的开发者提供一个学习起点。 6. 压缩包文件结构和内容 压缩包文件名称列表可能包含一个或多个源代码文件,头文件,可能还有构建脚本、文档说明和示例代码。源代码文件中包含了实现web服务器的所有必要代码,例如网络监听、请求解析、内容处理等功能。构建脚本则指导如何编译和构建整个项目,确保最终可以运行。文档说明部分可能简要介绍了如何使用这个web服务器以及如何扩展它的功能。示例代码有助于理解服务器的使用方法或者如何与之交互。 通过上述知识点的详细阐述,我们可以更加深入地理解一个小型web服务器的C++实现细节、网络协议的应用、以及服务器端编程的相关技巧。这些内容对于希望掌握web服务器设计和网络编程的开发者来说是宝贵的资源。

import pandas as pd import math as mt import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from Recommenders import SVDRecommender triplet_dataset_sub_song_merged = triplet_dataset_sub_song_mergedpd triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df = triplet_dataset_sub_song_merged[['user','listen_count']].groupby('user').sum().reset_index() triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df.rename(columns={'listen_count':'total_listen_count'},inplace=True) triplet_dataset_sub_song_merged = pd.merge(triplet_dataset_sub_song_merged,triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df) triplet_dataset_sub_song_merged['fractional_play_count'] = triplet_dataset_sub_song_merged['listen_count']/triplet_dataset_sub_song_merged small_set = triplet_dataset_sub_song_merged user_codes = small_set.user.drop_duplicates().reset_index() song_codes = small_set.song.drop_duplicates().reset_index() user_codes.rename(columns={'index':'user_index'}, inplace=True) song_codes.rename(columns={'index':'song_index'}, inplace=True) song_codes['so_index_value'] = list(song_codes.index) user_codes['us_index_value'] = list(user_codes.index) small_set = pd.merge(small_set,song_codes,how='left') small_set = pd.merge(small_set,user_codes,how='left') mat_candidate = small_set[['us_index_value','so_index_value','fractional_play_count']] data_array = mat_candidate.fractional_play_count.values row_array = mat_candidate.us_index_value.values col_array = mat_candidate.so_index_value.values data_sparse = coo_matrix((data_array, (row_array, col_array)),dtype=float) K=50 urm = data_sparse MAX_PID = urm.shape[1] MAX_UID = urm.shape[0] recommender = SVDRecommender(K) U, S, Vt = recommender.fit(urm) Compute recommendations for test users uTest = [1,6,7,8,23] uTest_recommended_items = recommender.recommend(uTest, urm, 10) Output recommended songs in a dataframe recommendations = pd.DataFrame(columns=['user','song', 'score','rank']) for user in uTest: rank = 1 for song_index in uTest_recommended_items[user, 0:10]: song = small_set.loc[small_set['so_index_value'] == song_index].iloc[0] # Get song details recommendations = recommendations.append({'user': user, 'song': song['title'], 'score': song['fractional_play_count'], 'rank': rank}, ignore_index=True) rank += 1 display(recommendations)这段代码报错了,为什么?给出修改后的 代码

2023-06-08 上传

import cv2 import face_recognition import numpy as np from PIL import Image, ImageDraw,ImageFont video_capture = cv2.VideoCapture(r'C:/Users/ALIENWARE/123.mp4')#如果输入是(0)为摄像头输入 #现输入为MP4进行识别检测人脸 first_image = face_recognition.load_image_file("1.jpg") first_face_encoding = face_recognition.face_encodings(first_image)[0] Second_image = face_recognition.load_image_file("2.jpg") Second_face_encoding = face_recognition.face_encodings(Second_image)[0] third_image = face_recognition.load_image_file("3.jpg") third_face_encoding = face_recognition.face_encodings(third_image)[0] inside_face_encodings = [first_face_encoding,Second_face_encoding,third_face_encoding] inside_face_names = ['A','B','C'] face_locations = [] face_encodings = [] face_names = [] process_this_frame = True while True: ret, frame = video_capture.read() small_frame = cv2.resize(frame, (0, 0), fx=0.25, fy=0.25) rgb_small_frame = small_frame[:, :, ::-1] if process_this_frame: face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_small_frame) face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_small_frame, face_locations) face_names = [] for face_encoding in face_encodings: matches = face_recognition.compare_faces(inside_face_encodings, face_encoding) name = '未录入人脸' if True in matches: first_match_index = matches.index(True) name = inside_face_names[first_match_index] face_names.append(name) process_this_frame = not process_this_frame for (top, right, bottom, left), name in zip(face_locations, face_names): top *= 4 right *= 4 bottom *= 4 left *= 4 cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2) img_pil = Image.fromarray(frame) draw = ImageDraw.Draw(img_pil) fontStyle = ImageFont.truetype("C:/Windows/Fonts/simsun.ttc", 32, encoding="utf-8") draw.text((left + 6, bottom - 6), name, (0, 200, 0), font=fontStyle) frame = np.asarray(np.array(img_pil)) cv2.imshow('face_out', frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): #退出需要按下Q键否则内核会崩溃 break video_capture.release() cv2.destroyAllWindows()

2023-06-07 上传
2023-05-25 上传