关于ace中ACE_Event_Handler中handle_input的一点疑惑...

VC/MFC > 网络编程 [问题点数:100分,结帖人zhaozhencn]
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ACE学习(三)ACE_EventACE_Event_Handler

ACE_EventACE_Event_Handler ...首先看下ACE中关于ACE_Event的注释: A wrapper around the Win32 event locking mechanism. Portable implementation of an Event mechanism, which is native to Win32, but must

ACE_Event_Handler

ACE_Event_HandlerACE中的所有反应式事件处理器的基类。这个类提供了以下能力: 它定义输入事件、输出事件、异常事件、定时器事件以及信号事件的挂钩方法。它的挂钩方法允许应用以许多方式扩展事件处理器子类,...

学习ACE_Reactor时候的ACE_Event_Handler 作用

很容易知道 ACE_Event_Handler 实现是采用的观察着模式 ,采用登记入 反应器, 是反应器的一个组件。就好像java 的窗体事件监听处理机制。 ====================================================================...

ACE_Event_Handle

ACE_Event_Handler中在子类重载,所处理事件的类型: 的处理方法 handle_signal() 信号。当任何在反应器上登记的信号发生时,反应器自动回调该 方法。 handle_input() 来自I/O设备的输入。当I/O句柄(比如UNIX的...

终于明白ACE_Event_HandlerACE_Svc_Handler是怎么回事了

经过几天ACE的学习终于明白reactor,acceptor, ACE_Event_Handler, ACE_Svc_Handler之间怎么回事了   //用来和svc handler对比 class My_Input_Handler: public ACE_Event_Handler { public:  My_Input_...

ACE_Svc_Handler

ACE_Event_Handler: 事件处理器,是ace中所有反应式事件处理器的基类。

ACE_Reactor模式(handle_input的工作)V1.0

handle_input的调用时机 我们通过Acceptor-Connector模式一(Acceptor的工作)知道了接受器主要是当连接建立之后创建服务处理器,并启动服务处理的open方法来实现正式通信流程的。 所以,open方法总是有跟socket...

关于ACE_Svc_Handler

我在回调handle_input中向list放入内容,在handle_output从list取,但是在handle_input中是放入成功了,但是在handle_output取的时候,发现list是有内容,但是内容不正确。不是在huandle_input时候放入的...

ACE 定时器 不回调handle_timeout的问题

ace/Event_Handler> #include <ace/Reactor.h> #include <string> class TestEventHandler: public ACE_Event_Handler { public: void start() { ACE_Time_Value tv(3, 0); ACE_Reacto

ACE_Reactor(二)ACE_Dev_Poll_Reactor

ACE_Reactor一些重要的细节 ...int ACE_Dev_Poll_Reactor ::register_handler_i(handle, event_handler,mask) //step 1 if(this->handler_rep_.find(handle)==0) { //Handler not present in the repository.Bind it.

ACE_Event_Handler:事件响应入口

 在ACE Reactor框架ACE_Event_Handler是所有事件处理器的基类。ACE_Event_Handler提供了一组事件处理的挂钩方法,理解和掌握这些挂钩方法的触发条件和使用方法,是ACE Reactor编程装B道路的重点。先看一下ACE_...

ACE - ACE_Event_Handler ACE_Reactor

ACE_Reactor是反应堆的概念- ACE_Reactor * ACE_Reactor::instance (void); 将返回缺省的反应堆。- ACE_Reactor * ACE_Reactor::instance (ACE_Reactor *, int delete_reactor = 0); 设置新的缺省反应堆, 并把旧的...

ACE的SOCKET通信:handle_input 函数的返回值不能随便写!

ACE的SOCKET通信:handle_input 函数的返回值不能随便写! 如果用ACE做两个SOCKET客户端(Client),并且重载handle_input函数,返回数值3。运行发现先触发handle_input的那个Client对象一直接收服务器数据正常;另...

ACE_Svc_Handler

ACE_Event_Handler: 事件处理器,是ace中所有反应式事件处理器的基类。接口比如Handle_inputHandle_timeout,Handle_signal,Handle_close等。  ACE_Svc_Handlerace的同步和反应式数据传输及服务处理机制的...

ACE_Reactor(一)整体理解ACE_Reactor

ACE_Reactor框架的任务: 检测来自于各种各样事件源的事件的发生 将事件多路分离到他们的预先注册的事件处理器上 将事件分派给由处理器所定义的挂钩方法,以按照应用程序所定义的方式来处理事件 ACE_Reactor类的...

ACE_Svc_Handler 通信原理

ACE作为通讯方面的开源架构,不但用c++实现,而且用JAVA实作的架构已经可以使用了,由此看来掌握ACE成为每歌开发通讯程序的程序员的必备技能。 ACE的库分为4个层次: OS适配层该层将ACE的较高层和与OS机制相关联的...

一篇文章学会使用ACE_Reactor框架

G君最近想写一个自动化监测应用,所以需要做一个...又因为基于软(ben)件(ren)复(tai)用(lan)的原则,所以采用ACE框架来做。  一用之下才发现,ACE真难学,主要还是G君也就这样的智商。没办法,写篇文章让自己以...

ACE_Dev_Poll_Reactor出现了死锁?

callback = &ACE_Event_Handler::handle_input; ACE_CLR_BITS (revents, in_event); } else if (ACE_BIT_ENABLED (revents, err_event)) { this->remove_handler_i (handle, ACE_...

ACE_Reactor(五)ACE_TP_Reactor和ACE_Select_Reactor的区别

ACE_Select_Reactor_T的handle_events,进去就会获取Token,调到ACE_Guard直至ACE_Token的share_acquire函数,会调用一个sleepHook,这个hook的代码是: 00058 // Used to wakeup the reactor. 00059 00060 ...

ACE Reactor handle_input/output 返回值

ACE Reactor简化了事件多路分离的开发,这对于快速开发高性能服务器有很大帮助。ACE Reactor在UNIX/Linux上缺省使用select方式实现多路分离,为了开发一个简单的服务器,一般需要实现以下虚接口: handle_input ...

ACE_Reactor::register_handler 调用 WSAEventSelect 系统函数, WSAEventSelect 函数自动把关联的 socket ...

ACE_Reactor::register_handler 调用 WSAEventSelect 系统函数, 而 WSAEventSelect 函数自动把socket事件设置为非阻塞模式。 看MSDN里的描述: The WSAEventSelect function automatically sets socket s to ...

ACE反应器(Reactor)模式

ACE反应器(Reactor)模式(1)http://www.cnblogs.com/TianFang/archive/2006/12/13/591332.htmlACE反应器(Reactor)模式(2)http://www.cnblogs.com/TianFang/archive/2006/12/18/595808.htmlACE反应器(Reactor)模式(3)...

ACE_Select_Reactor 一 ——入门

ACE_Select_Reactor 1 ——入门  ACE Reactor 框架实现了Reactor模式,允许事件驱动的应用对源自许多不同事件源的事件做出反映,比如IO句柄,定时器,以及信号,应用重新定义框架所定义的挂钩方法。框架随机对其...

反应器组件 ACE_Reactor

 针对关心的某个事件写一个事件处理器(event_handler). 将该事件处理器登记到反应器(同时指明关心的事件).   然后反应器会自动检测事件的发生. 并调用预先登记的事件处理器的回调函数.  所以. 用户要做的...

哈工大形式语言与自动机历年试题

哈工大形式语言与自动机历年试题,含答案的哦,仅供参考

“互联网+”大学生创新创业大赛项目计划书

填 写 说 明 1.封面上“项目编号”一栏由秘书组编写; 2.项目名称力求简洁、明确,每个项目限报一名负责人; 3.请逐项认真填写; 4.本次大赛必须以团队形式报名参赛,每个团队成员不能少于 3人(包括项目负责人在内); 5.请将撰写完成后的项目计划书按规定时间提交。

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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