当关闭IE浏览器时,IE浏览器里的activex控件最先收到什么消息?

feixiaop 2004-10-08 04:42:24
其实想问两个问题?
1.当关闭IE浏览器时,IE浏览器里的activex控件最先收到什么消息?
2.ACTIVEX控件中使用了CSOCKET,当我先断开连接再关闭IE,不会出现异常,当我在通信状态直接关闭IE会出现异常,异常在sockcore.cpp 667行:
661 void CSocket::Close()
662 {
663 if (m_hSocket != INVALID_SOCKET)
664 {
665 CancelBlockingCall();
666
667 VERIFY(AsyncSelect(0));
668 CAsyncSocket::Close();
669 m_hSocket = INVALID_SOCKET;
}
}
这个问题是怎么产生的?
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mfCVinci 2004-10-09
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啊,理解错了。

我现在只能想到 你的Activex 中 app的 ExitInstance()函数。
feixiaop 2004-10-09
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mfCVinci(沙漏之眼) :
可能是我没说清楚情况,我已经做好了一个OCX文件
然后在HTM文件用<OBJECT
id="ActDlg" classid=clsid:F49AD715-93D0-4DD5-9DA3-58337E867400
width="800" height="600">
</OBJECT>
插入
运行时没错,就关闭的时候会出现上述情况,你图片上的IDC_EXPOLER1应该是OCX自己带的控件吧
mfCVinci 2004-10-09
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下面是图片地址
http://bbs.wolf.net.cn:8080/attachment.php?s=c856dce2d4b4fdef9027c0385159c9c3&postid=2347370
feixiaop 2004-10-09
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mfCVinci(沙漏之眼) :
我在wizzard里找不到OnQuit事件事件呀
mfCVinci 2004-10-09
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没帮上忙...受之有愧...
feixiaop 2004-10-09
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icelight(给我一个接口,我能驱动地球……………仪):
现在的代码是别人写的,用的是网上DOWN的一个文件,现在不想去改动他的源码,怕改出问题
现在已经解决了,马上给分
mfCVinci(沙漏之眼)
是在WM_DESTROY消息里处理,非常感谢你们的帮助,尤其是mfCVinci(沙漏之眼)
mfCVinci 2004-10-09
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楼主和楼上的老大能不能介绍一下ActiveX怎么写的?
icelight 2004-10-09
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我在ActiveX中用的是SOCKET API, 封装类的析构函数主动关闭SOCKET就行了, 不用理会ActiveX在IE关闭时收到什么消息。
在高流量中多次测试突然关闭IE,我的代码很稳定。
nwpulipeng 2004-10-09
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帮顶混分
mfCVinci 2004-10-08
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在wizzard里看了一下,有一个OnQuit事件,:Fired when application is quiting .也许是这个?
还有一个windowclosing 添加这两个事件处理函数,弄两个断点,再调试一下,看是VERIFY先出现,还是先到断点,就可以解决了。


feixiaop 2004-10-08
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yuantao(cfan):
AsyncSelect(0)是系统自己调用的
我觉得问题不在这里
问题是在怎么引起AsyncSelect(0)失败?
我觉得这时,SOCKET已经被DESTROY,而程序又调用了AsyncSelect(0)函数失败

feixiaop 2004-10-08
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我是想关闭IE浏览器浏览器时,先关闭连接,那样就应该不会产生这个问题了
yuantao 2004-10-08
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应该是有1个阻塞的socket操作在进行, 所以你不能调用AsyncSelect(0),这个函数是用来取消所有的监听事件的
feixiaop 2004-10-08
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那第一个问题是什么呢?
1.当关闭IE浏览器时,IE浏览器里的activex控件最先收到什么消息?
mfCVinci 2004-10-08
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应该是
AsyncSelect(0)失败
原因是
WSAEINPROGRESS A blocking Windows Sockets operation is in progress
英文不好,翻译不来。
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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