Fleck 项目常见问题解决方案
1. 项目基础介绍和主要编程语言
Fleck 是一个用 C# 编写的 WebSocket 服务器实现。它源自 Nugget 项目,但 Fleck 不需要继承、容器或额外的引用。Fleck 不依赖于 HttpListener 或 HTTP.sys,这意味着它可以在 Windows 7 和 Server 2008 等主机上运行。Fleck 支持多种 WebSocket 版本,包括 Hixie-Draft-76/Hybi-00、Hybi-07、Hybi-10 和 Hybi-13。此外,Fleck 还支持安全 WebSocket (wss://) 和子协议协商。
2. 新手在使用 Fleck 项目时需要注意的 3 个问题及详细解决步骤
问题 1:如何启动 Fleck WebSocket 服务器?
解决步骤:
-
创建 WebSocket 服务器实例: 首先,创建一个
WebSocketServer实例,指定 WebSocket 服务器的地址和端口。var server = new WebSocketServer("ws://0.0.0.0:8181"); -
配置服务器事件处理: 配置服务器的事件处理程序,例如
OnOpen、OnClose和OnMessage。server.Start(socket => { socket.OnOpen = () => Console.WriteLine("Open"); socket.OnClose = () => Console.WriteLine("Close"); socket.OnMessage = message => socket.Send(message); }); -
启动服务器: 调用
Start方法启动 WebSocket 服务器。server.Start(socket => { // 事件处理代码 });
问题 2:如何启用安全 WebSocket (wss://)?
解决步骤:
-
创建 WebSocket 服务器实例: 创建一个
WebSocketServer实例,指定wss://作为协议,并指定端口。var server = new WebSocketServer("wss://0.0.0.0:8431"); -
配置 SSL 证书: 为服务器配置 SSL 证书,指定证书文件路径。
server.Certificate = new X509Certificate2("MyCert.pfx"); -
启动服务器: 调用
Start方法启动 WebSocket 服务器。server.Start(socket => { // 事件处理代码 });
问题 3:如何进行子协议协商?
解决步骤:
-
创建 WebSocket 服务器实例: 创建一个
WebSocketServer实例,指定ws://作为协议,并指定端口。var server = new WebSocketServer("ws://0.0.0.0:8181"); -
配置支持的子协议: 设置
SupportedSubProtocols属性,指定服务器支持的子协议。server.SupportedSubProtocols = new[] { "superchat", "chat" }; -
启动服务器并处理子协议: 启动服务器,并在事件处理中访问协商的子协议。
server.Start(socket => { var negotiatedSubProtocol = socket.ConnectionInfo.NegotiatedSubProtocol; // 处理子协议 });
通过以上步骤,新手可以顺利解决在使用 Fleck 项目时可能遇到的常见问题。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00