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
内容概要:本文介绍了基于MATLAB实现的决策树(DT)与随机森林(RF)结合的DT-RF模型,用于电力负荷预测的项目实例。项目通过融合DT的可解释性与RF的集成学习优势,提升预测精度与模型鲁棒性。模型架构涵盖数据采集与预处理、特征工程、DT与RF建模、模型集成与调优、预测输出评估及可解释性分析,并支持动态更新机制。文中还简要展示了MATLAB代码片段,包括数据划分、TreeBagger函数构建随机森林、参数优化流程及预测结果可视化方法。该方法有效应对多因子复杂性、数据噪声、时序非平稳性等挑战,适用于高维大数据环境下的电力负荷预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础和MATLAB编程经验,从事电力系统分析、智能电网、能源预测等相关领域的科研人员与工程师(工作年限1-5年);也适合对集成学习模型应用感兴趣的学生。; 使用场景及目标:①应用于短期/超短期电力负荷预测,支撑电网调度与发电计划制定;②服务于新能源并网、智慧电网建设和电力市场交易决策;③实现对节假日、极端天气等特殊工况下的负荷突变精准响应;④开展模型可解释性分析,辅助业务人员理解预测逻辑并优化运营策略。; 阅读建议:此资源以实际项目为导向,侧重模型构建全流程与工程实现,建议读者结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征工程设计、参数调优策略与模型评估方法,并延伸至GUI开发与在线部署场景进行综合应用。

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