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uniapp WebSocket 有三种类型 可以尝试一下

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简介:
本教程介绍了在uniapp中使用WebSocket进行实时通信的方法,包括三种不同的实现方式,帮助开发者轻松上手WebSocket编程。 在uniapp的WebSocket中有三种方式可以尝试使用。

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客服
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  • uniapp WebSocket
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    本教程介绍了在uniapp中使用WebSocket进行实时通信的方法,包括三种不同的实现方式,帮助开发者轻松上手WebSocket编程。 在uniapp的WebSocket中有三种方式可以尝试使用。
  • USB无线网卡电路图 制作
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    本项目提供了一种USB接口的无线网卡电路设计图,便于硬件爱好者和工程师们参考并亲手制作一个属于自己的USB无线网卡。 USB无线网卡电路图大家可以尝试制作,这是一个不错的项目。
  • STM32H7,喜爱STM32的开发者
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    简介:STM32H7是意法半导体推出的一款高性能微控制器,专为追求高处理能力和低功耗的嵌入式系统设计。对于钟爱STM32系列的开发人员而言,STM32H7提供了卓越的计算性能和丰富的外设资源,是新项目探索的理想选择。 近日,意法半导体推出了全新的微控制器STM32H7。这款新产品是目前性能最强的Arm Cortex-M通用MCU之一,集成了强劲的双核处理器、节能功能以及强化的安全特性。该产品采用的是Cortex-M系列中性能最高的480MHz Cortex-M7内核,并配备了一颗额外的240MHz Cortex-M4内核。 意法半导体通过其智能架构和高效的L1缓存,结合ART Accelerator自适应实时加速技术,在执行嵌入式闪存中的代码时达到了创纪录的表现:DMIPS为1327、CoreMark性能测试分数达到3224。此外,Chrom-ART加速器进一步提升了图形处理能力。 为了最大限度地提高能效,每个内核都有独立的电源域,并且在不需要时可以单独关闭。通过灵活使用两个内核,开发人员能够轻松升级现有应用并增加更复杂先进的图形用户界面功能。例如,在电机控制的应用中,旧代码可以从单核Cortex-M4 MCU迁移到STM32H7 Cortex-M4上运行的同时,在Cortex-M7上执行新的GUI。 另一个例子是通过减轻主处理器的密集型工作负载(如神经网络、校验和计算、DSP滤波器或音频编解码)来提高应用性能。双核架构还简化了代码开发过程,方便开发者在不同内核之间分配任务,从而优化整体系统效率与功能表现。
  • UniApp WebSocket聊天室
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    UniApp WebSocket聊天室是一款基于UniApp框架开发的应用程序,利用WebSocket实现实时、高效的在线交流功能。用户可以轻松创建和加入聊天室进行即时通讯。 使用UNIAPP实现的聊天功能包括1对1的聊天室。后端采用Java技术栈,利用WebSocket和Spring Boot进行开发;前端则基于UniApp框架构建。业务逻辑请自行编写。
  • 封包助手吧。
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    本文介绍了一款不同于WPE的浏览器插件——封包助手,并对其功能和使用场景进行了简要说明。适合寻找新工具优化网络环境的用户阅读。 由于电脑内感染了USP10.DLL病毒,请勿下载该软件,并自行查杀此病毒后再使用。 目前网络游戏中的WPE工具已经被广泛滥用,而现在的网络游戏对于这类工具的检查也变得非常严格。这款封包助手知道的人还不多,它区别于市面上其他几款网络封包程序只能通过端口监视抓取数据包的功能限制,它的功能甚至比WPE更加强大。 此软件具有自解密功能(当然需要用户自行准备字典),这是一项非常实用的特性。本软件仅供共同学习使用,并非为了破坏网络游戏秩序。对于利用该软件以达到破坏网络游戏环境目的的行为,在这里只能表示强烈的鄙视和反对。
  • 识别多盗版锁芯片的小工具
    优质
    这款小工具能够智能检测并识别市面上常见的多种盗版锁芯片类型,为用户提供高效准确的安全保障与技术支持。 不知道手头的加密锁用的是什么芯片型号,不确定应该使用哪种工具来升级。有没有一种工具可以检测出加密锁所使用的芯片型号?
  • Aspect-Extraction: 几方法的
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    本文探讨了几种不同的方面抽取方法,并对其效果进行了实验对比分析,旨在为该领域的研究提供参考。 为了执行方面提取任务的模型可以使用带有POS标签的LSTM CRF模型。请确保将文件lstm_crf_pos_run.py、word2id.pickle以及best_model_lstm_crf_pos.pt放在同一目录中。在命令行中,可以通过提供一个句子作为参数来运行lstm_crf_pos_run.py脚本。例如: ``` python lstm_crf_pos_run.py I like itallian pizza ```
  • 脑肿瘤的分:分析
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    本文将深入探讨脑肿瘤的不同种类,并重点分析其中三种类型的特征、成因及治疗方法,帮助读者了解这一复杂的疾病领域。 标题中的“脑肿瘤分类:对三种类型的脑肿瘤进行分类”是一个关于医学图像处理与机器学习的项目,旨在通过算法区分不同类型的脑肿瘤。这个项目可能使用了计算机辅助诊断(CAD)技术,帮助医生更准确地识别和治疗疾病。 在描述中,虽然没有提供具体的技术细节,但可以推测这个项目的核心是利用数据驱动的方法来分类脑部影像中的肿瘤类型。这通常涉及到深度学习和图像分类算法,如卷积神经网络(CNNs)。 标签中的关键词提供了更多线索: 1. **Machine Learning**:这是项目的基础,它涉及到训练模型从输入数据中学习模式,并用于预测未知数据的类别。 2. **Matlab**:这是一个常用的科学计算工具,可能用于数据预处理、模型构建和初步分析工作。 3. **Python3**:Python是目前数据科学领域最流行的编程语言,其丰富的库如Pandas、Numpy、Scikit-learn 和 Tensorflow 等常用于数据处理、模型训练和部署。 4. **HDF5** 和 **h5py**:HDF5是一种高效的数据存储格式,能够处理大量数据。h5py是Python的接口,用于读写 HDF5 文件,可能用于存储和检索训练用的图像数据。 5. **Classification**:这是项目的目标,即根据肿瘤特征将其分类到不同的类别。 6. **Image-Classification**:图像分类是机器学习的一个子领域,此处用于识别和区分脑部图像中的肿瘤类型。 7. **H5py**:它是Python中用于操作 HDF5 文件的库。 8. **BrainTumor 和 MATLAB Jupyter Notebook**:这两个标签表明项目可能包含使用MATLAB编写的Jupyter Notebook,这是一种交互式计算环境,用于记录和展示数据分析和实验过程。 基于这些信息,项目的流程包括: 1. 数据收集:从医疗影像资料中获取脑肿瘤的MRI或CT扫描图像。 2. 数据预处理:利用Matlab或Python进行图像增强、去噪、标准化等步骤以使数据适合模型训练。 3. 特征提取:可能使用传统的特征工程方法,或者让CNN自动学习特征。 4. 模型构建:利用Python的机器学习库(如TensorFlow、Keras 或 PyTorch)构建 CNN 模型。 5. 模型训练:使用HDF5文件中的图像数据进行训练,并调整模型参数以优化性能。 6. 验证与测试:在独立的验证集和测试集上评估模型分类性能。 7. 结果可视化:在Jupyter Notebook中展示模型的性能指标,例如准确率、召回率和F1分数等。 整个项目涵盖了从数据处理到模型训练的全过程,并展示了机器学习技术在医疗领域的应用潜力。通过这样的系统可以提高医生诊断脑肿瘤的效率与准确性,对患者的治疗具有重大意义。
  • C# 音量调节 方法设置系统音量
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    本文将探讨使用C#编程语言实现调整系统音量功能的三种不同方法。通过实际代码示例介绍每种方式的具体操作步骤和应用场景,帮助开发者灵活应对不同的需求。 在C#中控制系统的音量,我尝试了三种方法。只有第一种在我的系统上有效,并且据我所知,在所有Windows系统上都能使用。每次调用可以将音量加减2%,如果需要更快地改变,则可以通过多次循环来实现。另外两种方法没有成功运行,具体原因可以在代码中查看。