AfxBeginThread(threadFunc,&file);threadFunc要傳多個參數怎麼辦???

tmj 2003-12-13 03:04:27
AfxBeginThread(threadFunc,&file);threadFunc要傳多個參數怎麼辦???
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laker_tmj 2003-12-13
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tmj 2003-12-13
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同志們,结构体不行啊!!!

// trh.cpp : Defines the entry point for the console application.
//

#include "stdafx.h"
#include "afx.h"
#include <afxwin.h>
#include <windows.h>
#include "iostream.h"
#include "process.h"

#include "time.h"
#include "dos.h"

int thread(void*);

int count=0;
CRITICAL_SECTION cs;

struct mymsg // Declare mymsg struct type
{
char * p1;
char * p2;

} strmsg;

int main(int argc, char* argv[])
{
InitializeCriticalSection(&cs);
strmsg.p1 ="testa";
strmsg.p2 ="testb";
thread((void *)&strmsg);


//AfxBeginThread(thread,NULL);
_beginthread(thread,0,(void *)&strmsg);
//::CreateThread(NULL,0,thread,&strmsg,0,NULL);

DeleteCriticalSection(&cs);
cout<< "main exit" <<endl;
return 0;
}

int thread( void *msg)
{

CTime time=CTime::GetCurrentTime();
CString str=time.Format("%y-%m-%d %H:%M:%S");

cout<< msg->p1 <<endl;

EnterCriticalSection(&cs);

cout<< msg->p2 <<endl;
cout<< str <<endl;
Sleep(500);

LeaveCriticalSection(&cs);

return count;
}



yifengling0 2003-12-13
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1.用全局变量解决..

2.类内,静态变量.


3.传一个数组,结构体,对象
lanfanghelanfanghe 2003-12-13
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你可以传递你的参数所在的类的指针,然后用指针指向参数
vcforever 2003-12-13
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AfxBeginThread函数的第二个参数是一个void*,就说明你可以给他传递任何类型的指针
如果要传递多个参数,就把你的多个参数定义成一个结构体,传递的时候传递结构体的指针就可以了!
内容概要:LTK8319是一款单通道H桥有刷直流电机驱动器,工作电压范围为2.5V至12V,支持最高3.9A的峰值电流和2.5A的平均电流驱动能力,适用于小家电、玩具、电子锁、机器人等小型电动设备。该芯片通过两个逻辑输入(INA和INB)控制电机的正转、反转、停止与刹车,并支持PWM调速控制。集成欠压锁定(UVLO)、过温保护(TSD)及自动故障恢复功能,确保系统安全可靠运行。当INA和INB持续为低电平时,芯片进入低功耗休眠模式,显著降低静态功耗。采用ESOP-8封装,符合环保无铅标准。; 适合人群:电子工程师、嵌入式系统开发者、电机控制技术人员,以及从事小型机电产品研发的设计人员;具备基本电路知识和电机控制经验者更佳。; 使用场景及目标:①用于驱动小型有刷直流电机或步进电机的一个绕组,实现精确的方向与速度控制;②适用于电池供电设备中对功耗敏感的应用,利用休眠模式延长续航时间;③在电机启停频繁、负载波动大的场合,发挥其电流控制与保护机制优势,提升系统稳定性。; 阅读建议:此文档提供了详细的电气特性、功能逻辑表、保护机制与时序参数,建议结合典型应用电路进行硬件设计,并重点关注电源去耦电容选型、散热布局及PWM频率设置(不超过100kHz),以确保系统可靠运行。
内容概要:本文研究了一种基于遗传算法(GA)与粒子群优化算法(PSO)融合的无人机三维路径规划方法,旨在解决复杂环境中无人机避障与路径优化的问题。通过构建三维空间环境模型,提出一种结合GA全局搜索能力强与PSO收敛速度快优势的混合优化策略,并利用Matlab平台完成算法仿真与路径可视化。研究不仅实现了无人机在存在多个障碍物场景下的安全、高效飞行路径规划,还对GA与PSO两种算法在路径长度、计算耗时、收敛稳定性等方面进行了对比分析,评估其性能差异,为实际应用中算法选型提供依据。; 适合人群:具备一定算法设计基础和Matlab编程能力的科研人员、自动化与人工智能方向的研究生,以及从事无人机导航、智能控制等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于城市密集建筑区、山地森林等复杂地形中的无人机自主巡检与应急救援任务;②为智能交通、地理测绘、灾害监测等需要自主路径决策的无人系统提供算法支持与仿真验证;③通过对比不同智能优化算法的表现,辅助研究人员在特定应用场景下选择最优路径规划方案。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实验,调整种群规模、迭代次数、障碍物分布等参数,深入理解算法运行机制与性能表现,并可进一步拓展至动态环境更新、多无人机协同避障等更复杂的研究方向。

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        我们希望这个版块可以很好的适配Web时代,期待更好的互联网技术能够使得MFC技术框架得以重现活力,……

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