通过tracker返回peers

nick_yuzhen3 2009-12-31 03:38:38
找来找去只有如下一段话:
从torrent文件中得到了tracker列表后,接下来的工作就是获取peer列表.
tracker使用http协议.客户端向服务器发送标准的GET请求,就可以得到这个列表.tracker返回的信息是bencode编码.
向tracker发送的GET请求有如下一些参数:
info_hash(必须):
torrent文件中info字段的sha1.torrent文件解析器中已经计算此值,保存在CTorrentParser的m_Infohash成员中.
peer_id(必须):
节点ID,长20字节.通常每一个下载产生一个相应的ID.通过peer_id可以识别大多数客户端类型.
ip(可选):
客户端指定的期望其他节点与本地交互时连接的IP.一般来说不用指定此参数,除非客户端使用了代理或者端口映射.
port(可选):
本地侦听的端口.
uploaded:
已经上传的字节数.
download:
已经下载的字节数.
left:
未下载的字节数.
event(可选):
此参数可以是如下的值:
started:下载开始
completed:下载完毕
stopped:下载停止
compact(可选):
此参数值为1,表示期望得到紧凑模式的节点列表.
否则表示期望得到普通模式的节点列表.
no_peer_id(可选):
其值为1,表示不需要节点id信息.

请问如何构造这样一个GET的请求,使用CInternetSession和CHttpConnection能做到么?CHttpConnection的OpenRequest感觉没有让我有构造如上请求的参数的么?
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飞天赤狐 2010-01-02
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如果不用POST的话用CInternetSession.OpenURL就行
把文件的地址传给这个函数
参考MSDN吧
nick_yuzhen3 2009-12-31
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请大家帮下忙啊,谢谢了!
手把手讲授如何搭建成功OpenVINO框架,并且使用预训练模型快速开发超分辨率、道路分割、汽车识别、人脸识别、人体姿态和行人车辆分析。得益于OpenVINO框架的强大能力,这些例子都能够基于CPU达到实时帧率。课程的亮点在于在调通Demo的基础上更进一步:一是在讲Demo的时候,对相关领域问题进行分析(比如介绍什么是超分辨率,有什么作用)、预训练模型的来龙去脉(来自那篇论文,用什么训练的)、如何去查看不同模型的输入输出参数、如何编写对应的接口参数进行详细讲解;二是基本上对所有的代码进行重构,也就是能够让例子独立出来,并且给出了带有较详细注释的代码;三是注重实际运用,将Demo进一步和实时视频处理框架融合,形成能够独立运行的程序,方便模型落地部署;四是重难点突出、注重总结归纳,对OpenVINO基本框架,特别是能够提高视频处理速度的异步机制和能够直接部署解决实际问题的骨骼模型着重讲解,帮助学习理解;五是整个课程准备精细,每一课都避免千篇一律,前一课有对后一课的预告,后一课有对前一课的难点回顾,避免学习过程中出现突兀;六是在适当的时候拓展衍生,不仅讲OpenVINO解决图像处理问题,而且还补充图像处理的软硬选择、如何在手机上开发图像处理程序等内容,帮助拓展视野,增强对行业现状的了解。基本提纲:1、课程综述、环境配置2、OpenVINO范例-超分辨率(super_resolution_demo)3、OpenVINO范例-道路分割(segmentation_demo)4、OpenVINO范例-汽车识别(security_barrier_camera_demo)5、OpenVINO范例-人脸识别(interactive_face_detection_demo)6、OpenVINO范例-人体姿态分析(human_pose_estimation_demo)7、OpenVINO范例-行人车辆分析(pedestrian_tracker_demo)8、NCS和GOMFCTEMPLATE9、课程小结,资源分享

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