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7.11 小结
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本章在第1章给出的客户机/服务器通信程序的基础上,基于Socket通信方法,自定义数据交换协议,围绕苹果树病虫害识别需求,迭代构建了客户机/服务器模式的智能桌面App。图像数据的发送采用base64编码方式,消息头、消息内容采用Json数据格式。服务器端采用一客户一线程和线程池技术支持并发访问,客户机采用基于PyQt5的图像化界面技术提高其可操作性。基于Socket技术的网络编程,在客户机与服务器两端提供了更多的设计灵活性。
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6.9 配置项目依赖
4.8 DenseNet121模型定义
4.9 DenseNet121 模型训练
2.4 数据包解析
7.3 服务器主体逻辑
9.22 小结
1.3 TCP IP通信协议
6.7 图像资源
7.7 客户机接收数据
6.11 网络访问服务接口
7.4 服务器会话线程
1.6 端口
6.18 小结
1.17 小结
5.15 分类预测
2.10 用Python解析数据包
7.10 联合测试
1.11 决定系数
1.7 IPv4与IPv6
1.10 IMAP POP3与SMTP
6.17 识别模块设计
6.12 ViewModel组件
1.1 准备开发环境
8.14 小结
4.12 小结
1.17 ElasticNet回归模型
2.11 简单卷积神经网络
6.3 定义界面
6.14 数据绑定方法
7.2 数据交换协议
5.9 用户登录
3.5 创建数据库
1.16 第一个客户机程序
3.1 主模块概要设计
1.8 NAT
5.3 新建Flask Web项目
1.6 离群值
4.10 DenseNet121模型评估
5.4 HTTP状态码
6.13 首页模块设计