CFile异常:CFileException::fileNotFound

ray1989716 2015-07-29 03:20:50
TRY{
File.Open(FilePath,CFile::modeCreate|CFile::modeWrite);
File.Write(Data,DataLen);
File.Flush();
File.Close();
return;
}
CATCH(CFileException,e )
{
.......
}END_CATCH

确保FilePath路径正确,IO操作很频繁,会出现CFileException::fileNotFound这种异常,想知道为什么?
有没有好的方法可以替代~
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ray1989716 2015-07-29
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引用 3 楼 numen27 的回复:
这个用法不对吧,MSDN文档CFile::Open上这么说的: If you don't supply the pError parameter, or if you pass NULL for pError, Open will return FALSE and not throw a CFileException. 就是你这种用法,Open函数应该不会抛出CFileException吧。 应该这么用: CFile file; CFileException ex; if (!file.Open( FilePath,CFile::modeCreate|CFile::modeWrite, &ex)) { TCHAR szError[1024]; ex.GetErrorMessage(szError, 1024); cout << "Open file "<<FilePath<<" Failed:"<<szError; }
刚刚测试过你说的,的确如此。不提供CFileException* pError 这个参数或者为NULL,异常将被忽略。所以我之前抓的异常并不是Open报的,不能反映Open失败的原因,谢谢。
numen27 2015-07-29
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这个用法不对吧,MSDN文档CFile::Open上这么说的: If you don't supply the pError parameter, or if you pass NULL for pError, Open will return FALSE and not throw a CFileException. 就是你这种用法,Open函数应该不会抛出CFileException吧。 应该这么用: CFile file; CFileException ex; if (!file.Open( FilePath,CFile::modeCreate|CFile::modeWrite, &ex)) { TCHAR szError[1024]; ex.GetErrorMessage(szError, 1024); cout << "Open file "<<FilePath<<" Failed:"<<szError; }
ray1989716 2015-07-29
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引用 1 楼 xiaoc1026 的回复:
File.Open 都不判断返回值就往下执行?
你的意思是Open失败了吧,ok,对返回值加上判断,另外程序中我会尝试4次,联系4次都是同样的CFileException::fileNotFound,为什么会出现这样的现象呢?有办法优化吗?谢谢。
见习学术士 2015-07-29
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File.Open 都不判断返回值就往下执行?
内容概要:本文系统研究了基于CNN-SVM的卷积神经网络与支持向量机融合的数据分类预测方法,聚焦其在工业故障识别中的应用,提供了完整的Matlab代码实现。通过CNN提取输入数据的深层空间特征,再由SVM进行高精度分类,充分发挥两者优势,有效提升了故障识别的准确性、鲁棒性与泛化能力。该方法特别适用于处理电力系统、机械设备等领域的高维、非线性、强噪声监测数据,在变压器故障诊断、轴承缺陷识别等场景中具有重要应用价值。文档还整合了机器学习、深度学习、图像处理、路径规划、电力系统优化等多个前沿科研方向的技术资源,配套大量Matlab/Simulink仿真案例与Python代码,全面支持科研复现与工程实践。; 适合人群:具备一定编程基础,熟练掌握Matlab或Python语言,从事电气工程、自动化、人工智能、机械故障诊断等相关领域研究的研发人员及高校研究生; 使用场景及目标:① 实现工业设备的状态监测与多类别故障分类;② 深入理解CNN与SVM融合模型的设计原理与工程实现细节;③ 借助所提供的丰富算法案例开展科研复现、模型优化与系统仿真验证; 阅读建议:建议按照文档目录结构系统化学习,结合百度网盘提供的完整代码资源进行动手实践,重点关注CNN特征提取层与SVM分类器之间的数据接口设计与参数调优策略,同时可延伸学习文中涉及的其他智能算法及其在电力系统、信号处理等领域的交叉应用,全面提升科研创新能力。

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