C++builder6中有IPv6协议的控件吗

renjiao17 2010-09-26 04:04:30

我想在C++builder6中编写一个关于网络通信的测试软件，请问有IPv6协议控件吗

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renjiao17 2010-10-11

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那要怎么设置呢。。。。

僵哥 2010-10-11

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搜索路径没有设置好。

renjiao17 2010-10-11

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[Quote=引用 13 楼 zhouzhangkui 的回复:]

比如你用IdTCPClient 控件
在IdTCPClient1的属性IPVersion里会发现Id_IPv4、Id_IPv6选项
[/Quote]你好，我把以前Indy版本卸了，然后重新导入了，加入的Indy控件中可以出现Id_IPv4、Id_IPv6选项，但是，我运行时候老是出现unable to find package import indycore60.bpi这个对话框，我根据路径导入也不行，请问怎么解决这个啊？多谢

周药师 2010-09-30

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比如你用IdTCPClient 控件
在IdTCPClient1的属性IPVersion里会发现Id_IPv4、Id_IPv6选项

renjiao17 2010-09-30

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版本应该是以前的版本

renjiao17 2010-09-30

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我还想问下，现在我安装了Indy版本10了，但是我怎么看这组的控件是支持IPv6呢？我看c++builder也有Indy控件的。。。

renjiao17 2010-09-30

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没有诶，我是按照给的步骤做的啊，怎么会没有vsion这个选项？找到一个SocksInfo属性下的version,但是没有svsocks6诶。。。

ccrun.com 2010-09-29

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Delphi和C++Builder共同一套类库：VCL，许多组件在使用上基本相同。

我不懂电脑 2010-09-27

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[Quote=引用 6 楼 renjiao17 的回复:]
我还想请问下，这组控件怎么用啊？有没有相关资料啊。。。
[/Quote]

相关资料主要是帮助，另外有一本《delphi 6 组件大全》可以看看。

renjiao17 2010-09-27

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我还想请问下，这组控件怎么用啊？有没有相关资料啊。。。

renjiao17 2010-09-27

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多谢。。。试试看。。。

周药师 2010-09-27

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indy是一組主要用於通訊的控件。
當你升級到Indy v10以後
或者你用C++Builer2009、C++Builer2010\C++Builer2011(這些自帶的indy已經是Indy v10以上的版本)

其中的indy里系列里的控件支持IPv6协议

renjiao17 2010-09-27

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不好意思，我想请问下indy是什么啊？一个软件吗？

renjiao17 2010-09-27

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Delphi 和C++builder一样吗

周药师 2010-09-26

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C++Builder6的indy升級到Indy v10.1.6
http://www.ccrun.com/view.asp?id=365

周药师 2010-09-26

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把indy升級即可

本文展示如何使用eMbedded Visual C++建立主控Windows CE.NET Internet Explorer ActiveX控件的MFC架构应用程序。介绍了建立自订操作系统映像的步骤，包括启动Platform Builder、选择相关选项等，还说明了编写应用程序及下载测试的流程。

Telnet是一种应用层协议，用于互联网和局域网中的远程控制，提供虚拟终端的交互功能。它属于TCP/IP协议族，常用于服务器的远程管理，但因其传输数据未加密而存在安全隐患，现多被更安全的SSH取代。尽管如此，一些纯文本BBS和网络设备如路由器仍使用Telnet进行管理和维护。

内容概要：本文针对复杂三维环境下多无人机动态避障路径规划问题，提出一种基于蚁狮优化算法（ALO）的解决方案，并通过Matlab实现算法仿真。研究重点在于解决多无人机在飞行过程中面对静态与动态障碍物时的安全避障与路径最优问题。ALO算法模拟自然界中蚁狮捕食行为的捕猎机制，通过“陷阱构建”“诱捕猎物”“淘汰劣解”等操作实现对无人机路径的全局搜索与动态优化。文中设计了一个综合考量路径长度、飞行高度、环境威胁等级及转弯角度等因素的多目标代价函数，以实现低能耗、高安全性和强适应性的飞行路径规划。在复杂三维空间中设置了多个动态障碍物场景，通过仿真实验验证了该方法在路径合理性、避障实时性以及收敛稳定性方面的优越性能，为城市搜救、灾害应急、军事侦察等多机协同任务提供了有效的路径规划技术支持。; 适合人群：具备一定编程基础和优化算法理论背景，从事无人机系统控制、智能优化算法研究、路径规划或自动化相关领域的科研人员、工程技术人员及研究生。; 使用场景及目标：①应用于城市密集建筑区、山区地形或灾害现场等复杂三维动态环境中多无人机协同执行侦察、救援或监测任务的路径规划；②用于提升无人机集群在未知或时变环境中自主导航、实时避障与协同决策能力的研究与系统开发；阅读建议：建议结合提供的Matlab代码深入理解ALO算法的具体实现流程，重点关注目标函数的设计思路、动态障碍物建模方式以及种群迭代过程中的路径更新策略，同时可将该方法与其他智能优化算法（如PSO、GWO、WOA）在相同场景下进行对比实验，以全面评估其性能优势与适用边界。

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