事件选择模型中的 FD_WRITE问题

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网络编程事件模型和窗口消息模型中FD_WRITE的理解要点

1.Winsock同步阻塞方式的问题 在异步非阻塞模式下,像accept(WSAAccept),recv(recv,WSARecv,WSARecvFrom)等这样的winsock函数调用后马上返回,而不是等待可用的连接和数据。在阻塞模式下,server往往这样...

异步选择模型中FD_WRITE

我本想把发送和接收分开作为两部分,但是最后我决定只略微解释一下 FD_READ ,留下更多的时间来说明更复杂的 FD_WRITE , FD_READ 事件非常容易掌握. 当有数据发送过来时, WinSock 会以 FD_READ 事件通知你, 对于每一个...

WSAEventselect模型中的一些注意事项(尤其是event和事件的关联与重置;FD_WRITE事件的作用)

1. 需要包含winsock2.h,链接ws2_32.llib   2. 把#include 放到最前面 至于原因,那是因为windows.h这个头文件已经包含了winsock.h,winsock.h和...   3.MSDN说使用WSAEventSelect模型等待时是不占cpu时间的

WSAEventSelectI/O模型中FD_WRITE事件的处理以及如何发送数据

网上很多人都在问什么时候才会触发FD_WRITE,触发了我该怎么发送数据,如果没有触发,我又该如何发数据? 当第一次连接成功的时候会触发FD_WRITE,还有就是当send 返回SOCKER_ERROR并且 WSAGetLastError()返回 ...

关于winsock网络编程事件模型和窗口消息模型中FD_WRITE的理解与数据的发送需要注意的关键点

关于winsock网络编程事件模型和窗口消息模型中FD_WRITE的理解与数据的发送需要注意的关键点

关于WSAAsyncSelect模型中FD_WRITE事件触发的时机!

使用connect或WSAConnect,一个套接字首次建立了连接。■ 使用a c c e p t或W S A A c c e p t,套接字被接受以后。■ 若s e n d、W S A S e n d、s e n d t o或W S A S e n d To操作失败,返回了W S A E W O U L D ...

Linux:fd_set 结构体定义及使用

在使用select函数时,fd_set结构体是很重要的。 想正确使用select函数,理解fd_set是必不可少的。 <sys/select.h> 下面给出<sys/select.h>头文件的全部内容: /* `fd_set' type and related macros, and...

FD_ISSET()

FD_ZERO,FD_ISSET这些都是套节字结合操作宏  看看MSDN上的select函数...这是在select io 模型中的核心,用来管理套节字IO的,避免出现无辜锁定.  int select( int nfds,fd_set FAR *readfds, fd_set FAR *writefds,

事件选择模型

模型同样是接收 FD_XXX 之类的网络事件,但是是通过事件对象句柄通知,而非像 WSAAsyncSelect一样依靠Windows的消息驱动机制。 与WSAAsyncSelect模型相同,WSAEventSelect将所有的SOCKET事件分为如下类型:(共...

异步套接字基础:select函数以及FD_ZERO、FD_SET、FD_CLR、FD_ISSET

select函数:  系统提供select函数来实现多路复用输入/输出模型。原型:  #include ...原型:  #include <sys/time.h><br /> #include <unistd.h><br /> int select(int maxfd,fd_set

select函数以及FD_ZERO、FD_SET、FD_CLR、FD_ISSET使用说明

select函数: 系统提供select函数来实现多路复用输入/输出模型。原型: #include #include int select(int maxfd,fd_set *rdset,fd_set *wrset,fd_set *exset,struct timeval *

select()函数以及FD_ZERO、FD_SET、FD_CLR、FD_ISSET

select函数用于在非阻塞,当一个套接字或一组套接字有信号时通知你,系统提供select函数来实现多路复用输入/输出模型,原型: int select(int maxfd,fd_set *rdset,fd_set *wrset,fd_set *exset,struct timeval *...

linux epoll事件模型详解

它能显著提高程序在大量并发连接只有少量活跃的情况下的系统CPU利用率,因为它会复用文件描述符集合来传递结果而不用迫使开发者每次等待事件之前都必须重新准备要被侦听的文件描述符集合,另一点原因就是获取事件...

突破select的FD_SETSIZE限制

在很多比较各种网络模型的文章,但凡提到select模型时,都会说select受限于轮询的套接字数量,这个 数量也就是系统头文件定义的FD_SETSIZE值(例如64)。但事实上这个算不上真的限制。 C语言的偏方: 在C语言...

Linux下I/O多路转接之select --fd_set

Linux下I/O多路转接之select --fd_set

问题解决——WSAAsyncSelect模型 不触发 FD_CLOSE

======================================================================  最近在写一个小东西,需要用到非阻塞模式的套接字,考虑到用的MFC界面而且信息量不是很大很长很吓人,就选用了WSAAsyncSelect

NGINX系列之事件模型

nginx在完成进程的创建后,主进程进入信号处理的循环,不参与事件处理;worker进程则进入事件处理过程。nginx任何操作,包括定时任务、连接、读写等都可以定义为事件事件具有的特点是被动特性,即发生才处理,...

朴素、Select、Poll和Epoll网络编程模型实现和分析——Select模型

在《朴素、Select、Poll和Epoll网络编程模型实现和分析——朴素模型我们分析了朴素模型的一个缺陷——一次只能处理一个连接。本文介绍的Select模型则可以解决这个问题。(转载请指明出于breaksoftware的csdn博客...

详解WSAEventSelect网络模型

详细讲解了事件选择模型的流程与相关的API,解决了相关疑难问题,并附有实现的代码

Windows Socket I/O模型---Select模型、异步选择、事件选择

Windows操作系统提供了选择(Select)、异步选择(WSAAsyncSelect)、事件选择(WSAEventSelect)、重叠I/O(Overlapped I/O)和完成端口(Completion Port)共五种I/O模型。每一种模型均适用于一种特定的应用场景。...

epollepoll_data_t 中fd和ptr的用法

文章是网上内容总结,为了自己下次好找,所以写到自己博客里边了。 fd存放文件描述符,所以我们一般... epoll_data_t的ptr怎么用呢?是给用户自由使用的。epoll 不关心里面的内容。用户可以用 epoll_data 这个 u...

qemu AIO线程模型

TODO

理解select模型的关键在于理解fd_set

select函数: 系统提供select函数来实现多路复用输入/输出模型。原型: #include ...系统提供select函数来实现多路复用输入/输出模型。...int select(int maxfd,fd_set *rdset,fd_set *wrset,fd_se

详细解析WSAAsyncSelect模型

在这篇文章,我们将介绍如何把它的非阻塞模式引入到应用程序。 阻塞模式WinSock.下述伪代码给出了阻塞模式下WinSock的使用方式。 //服务器 WSAStartup(); SOCKET server = socket(); b

事件驱动模型

围绕如何构建一个高效稳定的网络服务器程序,本文从一个最简单的服务器模型开始,依次介绍了使用多线程的服务器模型、使用非阻塞接口的服务器模型、利用select()接口实现的基于事件驱动的服务器模型,和使用libev...

sys_read()/vfs_read()/vfs_write() Linux VFS文件系统之读写(read/write)文件

sys_read()/vfs_read()/vfs_write() Linux VFS文件系统之读写(read/write)文件 分类: linux2012-12-18 17:07 682人阅读 评论(0) 收藏 举报 ------------------------------------------------ #...

Linux VFS文件系统之读写(read/write)文件

#纯属个人理解,如有问题敬请谅解! #kernel version: 2.6.26 #Author: andy wang ------------------------------------------------- 一: 概述 在上文中讨论了VFS层是如何打开一个文件的,本文就

异步选择模型

WSAAsyncSelect模型是Windows socket的一个异步IO模型,利用这个模型,应用程序可在一个套接字上,接收以Windows消息为基础的网络事件通知。Windows sockets应用程序在创建套接字后,调用WSAAsyncSelect函数注册感...

WSAAsyncSelect模型 实现socket客户端接收数据的例子

(1) h文件声明网络事件响应函数afx_msg void OnNetEvent(WPARAM wParam, LPARAM lParam); (2)cpp文件把NETWORK_EVENT事件映射到OnNetEvent()函数BEGIN_MESSAGE_MAP(CInstrumentStatusView, CFormView) ON_...

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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