MSCOMM串口控件在VS2010中的使用

本文深入解析了MSCOMM控件的基本属性及其在MFC中的应用,包括如何通过设置属性实现串口的初始化与配置,以及数据类型的处理和注意事项。通过实例代码演示了串口的打开、关闭、缓冲区设置和通信参数配置过程。

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1、前言



       之前的博客中有一篇关于MSCOMM使用的文章,里面最然给出了例子,但是对MSCOMM的使用介绍的不够。加之,近来又接触了上位机编程方面的东西,遂详细的做点笔记在这里。

        MSCOMM控件应用比较广泛的原因主要还是在于它的操作简便性。特别是不需要做很多的代码编写工作就可以实现一些很基础的功能。但是在实际的开发使用时候还是要了解一些基本的MSCOMM属性,这样在出现问题的时候才不至于找不到原因。

 

2、MSCOMM的常用属性


这些图片都是从书中截取出来的。该书的pdf版本下载链接附在本文的最下面。

1、  BOOL get_PortOpen()和put_PortOpen(BOOL newValue)属性

BOOL get_PortOpen()  返回当前是否打开串口,TURE为打开,FALSE为关闭;

put_PortOpen(BOOL newValue)  设置串口打开,参数newValue为要打开的串口号。

 

2、  put_CommPort(short newValue)和short get_CommPort()

put_CommPort()  设置需要打开的串口;

get_CommPort()  获取已经打开的串口号。

Tips:在打开串口之前必须要设置要打开的串口。在关闭串口前也必须保证串被关闭串是处于打开状态的。

 

3、  put_InBufferSize()和put_OutBufferSize()

put_InBufferSize()  设置输入缓冲区大小(Byte),缺省下为1024字节;

put_OutBufferSize()  设置输出缓冲区大小(Byte),缺省下为1024字节。

 

4、  put_InputLen()

put_InputLen()  设置当前接收区数据长度为0,表示全部读取。

 

5、put_InputMode()

put_InputMode()  设置为以二进制或者字符串的方式进行输入。

 

6、  put_RThreshold()

put_RThreshold()  设置一个阈值,当输如缓冲区的字符数量达到该阈值时,控件就会产生一个onComm事件,并且CommEvent属性设置为ComEvReceive,即为接受事件。

7、  put_Settings()

设置通信的参数,格式为:波特率,奇偶校验类型,数据位,停止位;

例如:

m_mscomm.put_Settings(_T("9600,n,8,1"));//波特率9600无校验位,8位数据位,1位停止位

更多的属性可以在书(点我下载)上查找到,利用上述的属性可以做基础的串口初始化设置,设置的过程可以如下:

 

if(m_mscomm.get_PortOpen())            //如果串口是打开的,则关闭串口
    {
       m_mscomm.put_PortOpen(FALSE);
    }
    m_mscomm.put_CommPort(4);              //选择COM1
    m_mscomm.put_InBufferSize(1024);       //接收缓冲区
    m_mscomm.put_OutBufferSize(1024);      //发送缓冲区
    m_mscomm.put_InputLen(0);              //设置当前接收区数据长度为0,表示全部读取
    m_mscomm.put_InputMode(1);         //以二进制方式读写数据
    m_mscomm.put_RThreshold(16);           //接收缓冲区有1个以及1个以上字符时,将引发接收数据的OnComm事件
    m_mscomm.put_Settings(_T("9600,n,8,1"));//波特率9600无校验位,8位数据位,1位停止位
    if(!m_mscomm.get_PortOpen())           //如果串口没有打开则打开
    {
       m_mscomm.put_PortOpen(TRUE);//打开串口
       AfxMessageBox(_T("串口1打开成功"));
    }
    else
    {
       m_mscomm.put_OutBufferCount(0);
       AfxMessageBox(_T("串口1打开失败"));
    }

3、MFC中插入MSCOMM控件

在资源管理视图的对话框资源下,右键>插入ACTIVEX控件,找到:


选择确定,并为该控件添加关联变量,添加响应的类。这样就可以对其进行操作了,串口的初始化设置如上面代码设置即可。

4、数据类型的处理

    输入输出缓冲区的类型都是VARIANT类型,程序中常用的字符处理类型是CString,char*等类型。所以需要将数据类型进行转换。


在需要发送数据时:

5、注意事项


文档下载



<think>嗯,用户现在关心的是Dify能否支持调用本地私有化部署的大模型。结合之前的对话,用户已经了解Dify主要通过API调用云服务商的大模型,现在想知道是否适用于本地私有模型场景。用户可能是企业IT负责人或开发者,正在评估Dify能否融入现有本地化AI部署环境。ta的提问很精准,直接抓住“私有化”这个关键词,说明对技术架构有基础认知。此前回答提到过Ollama集成,这次需要更系统地说明支持方案。从引用内容看,[1]明确提到Dify支持接入Ollama部署的本地模型,包括LLaMA/Mistral等主流开源模型;[2]则补充了Agent与工作流的关系,这种架构特性恰好适用于编排本地模型能力。需要强调三个核心点:第一是模型兼容性(Ollama/OpenAIAPI兼容的本地服务),第二是配置差异(将Endpoint指向本地URL),第三是功能完整性(Embedding/智能体等能力均可本地化)。技术实现上要区分两种模式:通过Ollama客户端部署时,Dify直接识别localhost接口;如果是自行部署的模型服务(如vLLM、text-generation-webui),则需验证其OpenAIAPI兼容性。特别要提醒API密钥的特殊处理——本地服务通常无需鉴权,这在Dify配置时容易被忽略。可能存在的潜在问题是性能瓶颈,但用户没直接问就先不提。需要强调优势:数据完全本地闭环,适合金融/医疗等敏感场景。后续可以补充网络配置要求或容器化部署建议,当前回答已覆盖主要需求。安全方面要提示:虽然引用未说明,但实际部署时建议配置HTTPS和IP白名单。不过用户仅问“是否支持”,暂时不需要展开安全细节。</think> 是的,**Dify 完全支持调用本地私有化部署的大模型**。这种能力是其私有化部署方案的核心价值之一,尤其适合需要数据安全或定制化模型的企业场景。 以下是关键实现方式和技术细节: --- ### 一、支持方式 1. **通过 Ollama 集成** - **Ollama 是官方推荐的本地模型托管工具**,可一键部署 LLaMA 2、Mistral、Gemma 等开源模型[^1]。 - **配置步骤**: ```bash # 安装 Ollama curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh # 拉取模型(例如 Mistral) ollama pull mistral # 启动模型服务(默认端口 11434) ollama serve ``` - 在 Dify 的「模型供应商」中选择 `Ollama`,填写: - **API 端点**:`http://localhost:11434` - **模型名称**:如 `mistral` 2. **通过 OpenAI 兼容 API** - 支持任何实现了 **OpenAI API 标准协议** 的本地模型服务,例如: - [text-generation-webui](https://github.com/oobabooga/text-generation-webui) - [LocalAI](https://github.com/go-skynet/LocalAI) - [vLLM](https://github.com/vllm-project/vllm) - **配置方法**: - 部署本地模型服务(例如使用 vLLM 启动 LLaMA 3): ```bash python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct \ --api-key "EMPTY" # 本地无需鉴权 ``` - 在 Dify 选择 `OpenAI` 供应商,填写: - **API 端点**:`http://localhost:8000/v1` - **API 密钥**:留空或随意填写(需服务端关闭鉴权) --- ### 二、核心优势 1. **数据完全私有化** - 模型、用户输入、生成结果均在本地网络流转,**无数据外泄风险**。 2. **灵活定制模型** - 支持接入经微调(Fine-tuning)的私有模型,适配业务场景。 3. **完整功能支持** - 包括知识库检索(需本地部署 Embedding 模型)、智能体(Agent)、工作流编排等[^2]。 --- ### 三、配置示例(以本地 LLaMA 3 为例) | **配置项** | **值** | |------------------|-----------------------------| | 模型供应商 | `OpenAI` | | API 端点 | `http://192.168.1.100:8000/v1` | | API 密钥 | (留空) | | 模型名称 | `meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct` | > 注:本地服务需开放 Dify 服务器对模型服务的网络访问权限。 --- ### 四、常见场景 ```mermaid graph LR A[Dify 私有化部署] --> B[本地模型服务] A --> C[本地向量数据库] B --> D[执行推理] C --> E[知识库检索] D & E --> F[生成最终结果] ``` --- ### 总结 **Dify 通过标准 API 协议(如 OpenAI API)无缝对接本地部署的大模型**,结合其可视化编排能力,可在完全私有化环境中构建安全、定制的 AI 应用[^1][^2]。 --- **
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