CAnsyncSocket与WSAAnsyncSelect有什么区别??

liuzu2016 2012-06-26 06:02:36

[/code]
LRESULT CAsyncSelClientDlg::OnRecv(WPARAM wParam, LPARAM lParam)
{
switch(WSAGETSELECTEVENT(lParam))
{
case FD_READ:
{
if(!connected)
{
char buf[5];
recv(sWork,buf,5,0);
connected=true;
m_btnsend.EnableWindow (connected);
m_btncon.SetWindowText (connected?"断开":"连接");
break;
}
char RecvBuf[1500];
int index = m_listmsg.GetCount();
int ret = recv(sWork, RecvBuf, 1500, 0);
if(ret > 0)
{
RecvBuf[ret] = '\0';
m_listmsg.InsertString(index, RecvBuf);
}
UpdateData(true);
break;
}
case FD_CLOSE:
{
close();
break;
}
}
return 1;
}


看到了了case了吧,感觉是WSAEventSelect模型。



//以下是创建:

[code=C/C++]
void CAsyncSelClientDlg::OnButCon()
{
// TODO: Add your control notification handler code here
if(connected)
{
close();
}
else
{
UpdateData(true);
sWork=socket(AF_INET,SOCK_STREAM,0);
memset(&seraddr,0,sizeof(seraddr));
seraddr.sin_family =AF_INET;
seraddr.sin_port =htons(m_sevport);
seraddr.sin_addr.S_un .S_addr =inet_addr(m_sevname);
WSAAsyncSelect(sWork,m_hWnd,WM_RECV,FD_READ|FD_CLOSE); //看到了WSAAsyncSelect了吧
connect(sWork,(sockaddr*)&seraddr,sizeof(seraddr));
}
}




为什么WSAAsyncSelect , WSAEventSelect 看着一样啊?????


还有CAnsyncSocket,。它到底是哪一种模型???

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liuzu2016 2012-06-27
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请问 事件和消息有什么区别???

windows下只听说有消息,没听说事件这个概念


[Quote=引用 3 楼 的回复:]
CAnsyncSocket封装了WSAAsyncSelect,两者都是通过消息来通知应用程序的
[/Quote]
wocow3 2012-06-26
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CAnsyncSocket封装了WSAAsyncSelect,两者都是通过消息来通知应用程序的
liuzu2016 2012-06-26
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windowws下只有消息这个概念, 事件只是在网上听说过,具体没有在树上看到过。

CAnsyncSocket只是知道其是 异步非阻塞的方式,

不知道其套接字模式。

另外:WSAAnsycSocket IO模型。

五种模型:select, WSAAnsycSocket, WSAEventSocket, 重叠,competion.


是哪一种啊,其底层, 还是一种都不是。





[Quote=引用 1 楼 的回复:]

WSAAsyncSelect 需要用的是消息机制
WSAEventSelect用的是事件机制
[/Quote]
Eleven 2012-06-26
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WSAAsyncSelect 需要用的是消息机制
WSAEventSelect用的是事件机制
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
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