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同一个socket在多个线程中使用容易出现问题吗?
csgo
2005-10-08 05:49:36
如题。
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同一个socket在多个线程中使用容易出现问题吗?
如题。
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zxyjyzxyjy
2005-10-09
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我认为,单CPU计算机上一个socket用一个线程发送,一个线程接收足够了,如果是多CPU则作好线程同步就行了。
goodboyws
2005-10-09
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CAsyncSocket是线程安全的
DentistryDoctor
2005-10-09
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在线程间传递CSocket*将会带来问题。
http://support.microsoft.com/default.aspx?scid=kb;en-us;175668
xxrl
2005-10-09
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楼上说的对 CSocket具有线程依赖性,而且的确如果用的不好 在多线程中CSocket的确有很多问题,一般如果出现这种情况 都改成了api来编程
showgoodday
2005-10-08
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Winsocks本身是支持多线程的,具有一定的线程独立性和安全性,但CSocket类以及CAsyn
cSocket类都有一些线程安全性问题。比如在线程之间传递CSocket对象就会发生异常,MS
DN中的建议是,传递前Detach,传递socket句柄,在目标线程中再Attach到一个CSocket对
象上。这似乎说明CSocket(或CAsyncSocket)具有线程依赖性。
lifengice0706
2005-10-08
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注意同步对它的操作,再说如果你在两个线程中都send了,那接收的那一端必须根据一个固定的包结构(你自己定的)进行解包和拼包。
MuseIn
2005-10-08
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那是一定的。
goodboyws
2005-10-08
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要看你怎么用了,不要又是CSocket
快乐鹦鹉
2005-10-08
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显然比在单线程中容易出现问题。
中
小学校网络视频监控解决方案.doc
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小学校网络视频监控解决方案.doc
分治算法实验报告.docx
分治算法实验报告.docx
基于BACF算法的实时目标跟踪技术
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/abbae039bf2a 在计算机视觉领域,实时目标跟踪是许多应用的核心任务,例如监控系统、自动驾驶汽车和无人机导航等。本文将重点介绍一种在2017年备受关注的高效目标跟踪算法——BACF(Boosted Adaptive Clustering Filter)。该算法因其卓越的实时性和高精度而脱颖而出,其核心代码是用MATLAB编写的。 BACF算法全称为Boosted Adaptive Clustering Filter,是基于卡尔曼滤波器改进的一种算法。传统卡尔曼滤波在处理复杂背景和目标形变时存在局限性,而BACF通过引入自适应聚类和Boosting策略,显著提升了对目标特征的捕获和跟踪能力。 自适应聚类是BACF算法的关键技术之一。它通过动态更新特征空间
中
的聚类
中
心,更准确地捕捉目标的外观变化,从而在光照变化、遮挡和目标形变等复杂情况下保持跟踪的稳定性。此外,BACF还采用了Boosting策略。Boosting是一种集成学习方法,通过组合
多个
弱分类器形成强分类器。在BACF
中
,Boosting用于优化目标检测性能,动态调整特征权重,强化对目标识别贡献大的特征,从而提高跟踪精度。BACF算法在设计时充分考虑了计算效率,能够在保持高精度的同时实现快速实时的目标跟踪,这对于需要快速响应的应用场景(如视频监控和自动驾驶)至关重要。 MATLAB作为一种强大的数学计算和数据分析工具,非常适合用于算法的原型开发和测试。BACF算法的MATLAB实现提供了清晰的代码结构,方便研究人员理解其工作原理并进行优化和扩展。通常,BACF的MATLAB源码包含以下部分:主函数(实现整个跟踪算法的核心代码)、特征提取模块(从视频帧
中
提取目标特征的子程序)、聚类算法(实现自适应聚类过程)、Boosting算法(包含特征权重更新的代
这篇文章主要探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在保证性能方面的应用 以下是文章的主要内容和结构:
内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制
中
的应用。书
中
提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制
问题
。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书
中
还涉及了执行器饱和、冗余解析等
问题
,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。
使用
场景及目标:①研究非线性系统的最优控制
问题
,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制
问题
;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制
中
的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书
中
不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书
中
提出的理论和技术。
[课程设计]基于plc的变频器液位控制设计.doc
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