2013.4.27-C++11 消息转发和处理解耦

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本文介绍了通过CmdCallback模板类封装消息处理函数的方法，实现消息类型的转换，减少手动转换的工作量。并展示了_mark那个系统中消息处理的具体实现，包括_message_callback_map的使用，以及OwnerType的作用。

今天看了一下Mark写的那篇解耦消息转发和消息处理的文章，感觉很给力，也顺便了解了一下C++11的function和bind，把文章链接记在这里

http://blog.youkuaiyun.com/fjb2080/article/details/7527715


mark那个系统的类图如下


用CmdCallback模板类封装消息处理函数，之所以是模板，是为了在这一层，做消息类型的转换，避免体力活。_message_callback_map的键是消息号，值就是MessageCallback的指针。OwnerType是干啥的，没有看完整代码，不知道。

视频教程-C++QT5跨平台界面编程原理和实战大全-C/C++
weixin_30252533的博客
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C++QT5跨平台界面编程原理和实战大全 夏曹俊：南京捷帝科技有限公司创始人...
船舶和计算机结合论文格式,近海船舶监控系统中航迹关联算法的计算机研究与实现...
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about云大数据面试宝典 大公司面试一般用不到
okbin1991的博客
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阿里四轮面试总结 第一轮面试电话(**5** 月 6 号)： 1.自我介绍，包括做过项目。 2.有看过哪些 JDK 源码，了解哪些常用库。 3.集合框架 HashMap 的扩容机制，ConcurrnetHashMap 的原理 4.jvm 内存模型与 gc 内存回收机制 5.classloader 结构，是否可以自己定义一个 java.lang.String 类，为什么？ 双亲代理机制。 ...
1.RabbitMQ消息队列介绍
相互学习 共同进步
05-22 473
MQ（Message Queue，消息队列），消息队列是应用程序和应用程序之间的通信方法。应用程序通过读写出入队列的消息（针对应用程序的数据）来通信，而无需专用连接来链接它们。 RabbitMQ是一个开源的，实现了高级消息队列协议（AMQP）的开源消息代理软件（面向消息的中间件），在AMQP基础上完善的，可复用的企业消息系统、支持主流的操作统、Linux、Windows、MacOX等，提供多种开发语言支持，Java、Python、Ruby、.NET、PHP、C/C++、node.js等。用于在分布式系统中
深入解析dsoFramer V2.3.0.2源码及VS2013编译实践
weixin_29009401的博客
05-05 930
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光学分析在癌症治疗与诊断中的应用.zip
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1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
raml-java-parser修改版，含smal util for Cucumber进程
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先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 RAML Java 解析器是一个分支项目，其中整合了我们用于连接 Cucumber 与 RAML 的实用工具，并且附带了一个实例。 这一构思的核心在于，通过在 Cucumber 的定义中应用服务的 displayName，能够使单元测试工具（例如 rest-assured）明确了解如何针对各个服务进行状态测试及其具体方法。
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下载方式：https://pan.quark.cn/s/88340bbdd0a9 这是一套以交通工具为元素的，面向现代物流领域的PPT演示文稿模板，总共包含22页幻灯片。 模板的封面部分采用了多种蓝色及紫色色块进行装饰，并融合了若干物流运输工具，例如飞机、高速列车等作为视觉元素，用以构成背景设计，从而使得整个演示文稿模板与物流行业的主旨高度契合。 在内容页的设计上，模板继续运用蓝色与紫色进行色彩搭配，精心制作了20页采用扁平化设计的幻灯片图表。 此模板主要适用于构建物流行业相关的项目工作报告演示文稿。 文件存储格式为.PPTX。
深度学习基于LSTM的时间序列预测模型构建：电力负荷与金融股价波动分析系统实现
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多旋翼无人机组合导航系统-多源信息融合算法（Matlab代码实现）
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多旋翼无人机组合导航系统-多源信息融合算法（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕多旋翼无人机组合导航系统，重点介绍了基于多源信息融合算法的设计与实现，利用Matlab进行代码开发。文中采用扩展卡尔曼滤波（EKF）作为核心融合算法，整合GPS、IMU（惯性测量单元）、里程计和电子罗盘等多种传感器数据，提升无人机在复杂环境下的定位精度与稳定性。特别是在GPS信号弱或丢失的情况下，通过IMU惯导数据辅助导航，实现连续可靠的位姿估计。同时，文档展示了完整的算法流程与Matlab仿真实现，涵盖传感器数据预处理、坐标系转换、滤波融合及结果可视化等关键环节，体现了较强的工程实践价值。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和信号处理知识，从事无人机导航、智能控制、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于多旋翼无人机的高精度组合导航系统设计；②用于教学与科研中理解多传感器融合原理与EKF算法实现；③支持复杂环境下无人机自主飞行与定位系统的开发与优化。; 阅读建议：建议结合Matlab代码与理论推导同步学习，重点关注EKF的状态预测与更新过程、多传感器数据的时间同步与坐标变换处理，并可通过修改噪声参数或引入更多传感器类型进行扩展实验。
C++消息处理引擎最新版本发布（11月15日版）
C++通过异常处理机制（try, catch, throw）提供错误捕获和处理的能力。 ### 使用效果 当提到该消息处理引擎已经在项目中使用，并且效果不错时，意味着它至少满足了以下几点： 1. **稳定性和可靠性**： 引擎能够...
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