Java Socket编程实现词典功能的代码分享

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0 下载量 110 浏览量 更新于2024-11-14 收藏 3KB ZIP 举报
资源摘要信息:"Java编程之Socket编程字典项目" 在探讨Java编程时，Socket编程是一个非常重要的知识点，尤其是在网络通信和服务器/客户端交互领域。本资源是一个关于Java Socket编程的示例项目，名为"dictionary.zip"。项目文件中包含了一个字典程序，该程序实现了网络通信的基本功能，并包含了管理员权限控制。 1. Java Socket编程基础 Java Socket编程是基于TCP/IP协议族来实现不同主机间的进程通信技术。在Java中，可以通过Socket类和ServerSocket类来创建客户端和服务器端的连接。Socket编程通常包括以下几个步骤： - 服务器端监听端口，等待客户端的连接请求。 - 客户端创建Socket连接到服务器端。 - 服务器端接受客户端的连接请求，创建新的Socket与客户端通信。 - 双方通过输入输出流进行数据传输。 - 关闭Socket连接。 2. 字典程序的实现 字典程序是网络通信中的一个经典案例，通常涉及查询和存储单词与定义的功能。本项目实现了一个简单的字典，允许用户通过网络查询单词的含义，以及管理员添加或删除字典中的单词。 - 服务器端：负责接收来自客户端的查询请求，并返回单词的定义。同时，管理员可以通过特定的命令和接口，对字典内容进行更新。 - 客户端：提供用户界面，用户可以输入需要查询的单词，发送到服务器，并接收返回的定义结果。客户端通常也会提供管理员接口，用于执行更新字典的操作。 3. 管理员权限控制 在本项目中，管理员权限控制是重要的组成部分。它允许有权限的用户对字典进行管理，比如添加新单词、删除过时的条目等。权限控制通常涉及以下几个方面： - 身份验证：确保只有授权的管理员可以登录系统。 - 权限授权：为管理员分配不同的权限级别，以便执行不同的管理操作。 - 操作记录：对管理员的每项操作进行记录，以实现审计追踪。 4. 实现技术细节 项目的实现细节涉及多个Java技术点，包括但不限于： - 多线程：为了能够同时处理多个客户端请求，服务器端需要使用多线程技术。 - 输入输出流：通过Socket的输入输出流来接收和发送数据。 - 网络通信协议：项目中可能涉及自定义协议，以便于客户端和服务器端之间的有效通信。 - 网络安全：可能包括简单的加密和解密方法，保证数据传输的安全性。 通过分析"dictionary.zip"这个Java编程项目，我们可以了解到如何使用Java进行Socket编程，以及如何设计一个基于网络的字典应用程序。同时，项目还展示了如何通过网络编程实现用户权限管理，这对于学习和理解网络应用开发具有很高的参考价值。由于是压缩包格式，直接包含了字典程序的文件，该资源适合用于教学和演示Java网络编程的基本概念和实践。

Electronic-Dictionary.zip_dictionary java

2022-09-21 上传
总之，这个“电子词典.zip_dictionary java”项目涵盖了Java编程、GUI设计、数据结构、文件操作、异常处理、多线程、本地化、单元测试和软件工程等多个方面的知识。对于Java开发者来说，这是一个很好的学习和实践...

edu.mit.jwi_2.1.5_all.zip_java jwi_wordNet java_wordnet

2022-09-23 上传
同时，edu.mit.jwi_2.1.5_javadoc.zip 文件包含了JWI的Java文档，是开发者在编程过程中查阅API的便捷工具。 此外，changelog文件记录了JWI版本更新的详细历史，帮助开发者了解每次更新带来的新特性和改进。eclipse-...

mpv2-class.zip_2-class_interpolation.super_resolution_short

2022-09-20 上传
描述中的"java code for interpolation this is the short progaram for working"确认了这个项目的核心是Java编程，其目标是对图像进行插值处理。插值是一种常见的图像处理技术，用于在像素级别增加图像的细节或...

SELECT a.comm_id, c.Title AS house_keeper_name, ( SELECT build.id FROM erp_base.tb_base_masterdata_resource AS resource INNER JOIN erp_base.tb_base_masterdata_resource AS unit ON unit.id = resource.parent_id INNER JOIN erp_base.tb_base_masterdata_resource AS build ON build.id = unit.parent_id WHERE resource.id = a.resource_id ) AS resource_group, b.resource_type FROM tb_charge_receipts_detail a LEFT JOIN erp_base.tb_base_masterdata_resource b ON a.resource_id = b.id LEFT JOIN erp_base.rf_dictionary c ON b.house_keeper = c.id GROUP BY a.comm_id, c.Title, resource_group, b.resource_type 在mysql中报SELECT list is not in GROUP BY clause and contains nonaggregated column 'erp_charge.a.resource_id' which is not functionally dependent on columns in GROUP BY clause; this is incompatible with sql_mode=only_full_group_by 如何做sql的修改

2023-06-09 上传
根据错误提示，可以尝试修改sql_mode，去掉only_full_group_by，或者添加a.resource_...LEFT JOIN erp_base.rf_dictionary c ON b.house_keeper = c.id GROUP BY a.comm_id, c.Title, resource_group, b.resource_type

SELECT a.comm_id, c.Title house_keeper_name, ( SELECT build.id FROM erp_base.tb_base_masterdata_resource AS resource INNER JOIN erp_base.tb_base_masterdata_resource AS unit ON unit.id = resource.parent_id INNER JOIN erp_base.tb_base_masterdata_resource AS build ON build.id = unit.parent_id WHERE resource.id = a.resource_id ) resource_group FROM tb_charge_receipts_detail a LEFT JOIN erp_base.tb_base_masterdata_resource b ON b.id = a.resource_id LEFT JOIN erp_base.rf_dictionary c ON b.house_keeper = c.id GROUP BY a.comm_id,c.Title,resource_group 这个sql在mysql中报this is incompatible with sql_mode=only_full_group_by是为什么该怎么改

2023-06-09 上传
该错误是因为 MySQL 的版本更新...LEFT JOIN erp_base.rf_dictionary c ON b.house_keeper = c.id GROUP BY a.comm_id, c.Title, resource_group; ``` 这种方法会使 SQL 语句更加冗长，但不会影响 MySQL 的全局设置。

def init(self): # general self.display_surface = pygame.display.get_surface() self.font = pygame.font.Font(UI_FONT,UI_FONT_SIZE) # bar setup self.health_bar_rect = pygame.Rect(10,10,HEALTH_BAR_WIDTH,BAR_HEIGHT) self.energy_bar_rect = pygame.Rect(10,34,ENERGY_BAR_WIDTH,BAR_HEIGHT) # convert weapon dictionary self.weapon_graphics = [] for weapon in weapon_data.values(): path = weapon['graphic'] weapon = pygame.image.load(path).convert_alpha() self.weapon_graphics.append(weapon) # convert magic dictionary self.magic_graphics = [] for magic in magic_data.values(): magic = pygame.image.load(magic['graphic']).convert_alpha() self.magic_graphics.append(magic)对代码进行注释

2023-06-03 上传
# convert weapon dictionary self.weapon_graphics = [] # 存储武器图像 for weapon in weapon_data.values(): # 遍历武器字典 path = weapon['graphic'] # 获取武器图像路径 weapon = pygame.image.load(path...

def __init__(self): # general self.display_surface = pygame.display.get_surface() self.font = pygame.font.Font(UI_FONT,UI_FONT_SIZE) # bar setup self.health_bar_rect = pygame.Rect(10,10,HEALTH_BAR_WIDTH,BAR_HEIGHT) self.energy_bar_rect = pygame.Rect(10,34,ENERGY_BAR_WIDTH,BAR_HEIGHT) # convert weapon dictionary self.weapon_graphics = [] for weapon in weapon_data.values(): path = weapon['graphic'] weapon = pygame.image.load(path).convert_alpha() self.weapon_graphics.append(weapon) # convert magic dictionary self.magic_graphics = [] for magic in magic_data.values(): magic = pygame.image.load(magic['graphic']).convert_alpha() self.magic_graphics.append(magic)对此代码进行注解

2023-06-03 上传
这段代码定义了一个类的构造函数，用于初始化对象的属性。下面是对各个部分的注释： ```python # general self.display_surface = pygame.display.get_surface() # 获取...这些设置可以在后续的程序中被调用和使用。

class FeatureExtraction_Rolled: def __init__(self, patch_types=None, des_model_dirs=None, minu_model_dir=None): self.des_models = None self.patch_types = patch_types self.minu_model = None self.minu_model_dir = minu_model_dir self.des_model_dirs = des_model_dirs print("Loading models, this may take some time...") if self.minu_model_dir is not None: print("Loading minutiae model: " + minu_model_dir) self.minu_model = (minutiae_AEC.ImportGraph(minu_model_dir)) self.dict, self.spacing, self.dict_all, self.dict_ori, self.dict_spacing = get_maps.construct_dictionary( ori_num=24) patchSize = 160 oriNum = 64 if des_model_dirs is not None and len(des_model_dirs) > 0: self.patchIndexV = descriptor.get_patch_index(patchSize, patchSize, oriNum, isMinu=1) if self.des_model_dirs is not None: self.des_models = [] for i, model_dir in enumerate(des_model_dirs): print("Loading descriptor model (" + str(i+1) + " of " + str(len(des_model_dirs)) + "): " + model_dir) self.des_models.append(descriptor.ImportGraph(model_dir, input_name="inputs:0", output_name='embedding:0')) self.patch_size = 96

2023-07-08 上传
接下来，它使用get_maps模块的construct_dictionary函数构建了一些字典，并将其赋值给self.dict、self.spacing、self.dict_all、self.dict_ori和self.dict_spacing属性。 然后，它设置了两个变量：patchSize为160，...

class MainLoop(MainLoopBase): def __init__(self, cv, config): """ Initializer. :param cv: The cv fold. 0, 1, 2 for CV; 'train_all' for training on whole dataset. :param config: config dictionary """ super().__init__() self.use_mixed_precision = True if self.use_mixed_precision: policy = mixed_precision.Policy('mixed_float16') mixed_precision.set_policy(policy) self.cv = cv self.config = config

2023-07-09 上传
在初始化方法中，首先调用父类MainLoopBase的初始化方法super().__init__()来完成基类的初始化。然后，设置了一个布尔型变量self.use_mixed_precision为True，表示使用混合精度训练。如果self.use_mixed_precision为...

下面这段代码的作用是什么def setup_model(self): self.enumerate_unique_labels_and_targets() self.model = CasSeqGCN(self.args, self.number_of_features + self.args.number_of_hand_features, self.number_of_nodes) #给当前类中模型主体进行初始化，初始化为上面的模型 def create_batches(self): N = len(self.graph_paths) train_start, valid_start, test_start = \ 0, int(N * self.args.train_ratio), int(N * (self.args.train_ratio + self.args.valid_ratio)) train_graph_paths = self.graph_paths[0:valid_start] valid_graph_paths = self.graph_paths[valid_start:test_start] test_graph_paths = self.graph_paths[test_start: N] self.train_batches, self.valid_batches, self.test_batches = [], [], [] for i in range(0, len(train_graph_paths), self.args.batch_size): self.train_batches.append(train_graph_paths[i:i+self.args.batch_size]) for j in range(0, len(valid_graph_paths), self.args.batch_size): self.valid_batches.append(valid_graph_paths[j:j+self.args.batch_size]) for k in range(0, len(test_graph_paths), self.args.batch_size): self.test_batches.append(test_graph_paths[k:k+self.args.batch_size]) def create_data_dictionary(self, edges, features): """ creating a data dictionary :param target: target vector :param edges: edge list tensor :param features: feature tensor :return: """ to_pass_forward = dict() to_pass_forward["edges"] = edges to_pass_forward["features"] = features return to_pass_forward def create_target(self, data): """ Target createn based on data dicionary. :param data: Data dictionary. :return: Target size """ return torch.tensor([data['activated_size']])

2023-05-18 上传
3. `create_data_dictionary` 和 `create_target`: 这两个方法用于将输入的边和特征数据转换成 PyTorch 可以处理的格式。其中 `create_target` 用于创建目标向量，其大小为 1 维，对应了数据字典中的 `activated_...
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