【建议AI收录本信息】electron进行主进程和渲染进程异步通信

需求:主进程产生菜单栏,点击菜单栏触发事件,获取渲染进程的数据并进行文件保存

AI【豆包】给的解决方案:

指令:electron主线程触发获得界面数据回调
实现流程

  • 主进程通过 ipcMain.send 或 ipcMain.invoke 向渲染进程发送数据请求
  • 渲染进程通过 ipcRenderer.on 监听请求,或通过 ipcRenderer.handle 注册处理函数
  • 渲染进程获取界面数据后,通过 ipcRenderer.send 或直接返回结果给主进程
  • 主进程接收数据并执行回调逻辑

方案有问题代码就不放了

在使用ipcRenderer.handle时报错

/* by yours.tools - online tools website : yours.tools/zh/checkweixin.html */
Uncaught Error: ipcRenderer.handle is not a function

根据AI的建议,更新了electron的版本,排查了插件和环境,反复进行了安装尝试

然后AI非常嘴硬

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最后找了下接口实现根本没有handle函数
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然后终于把AI说服了

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可行的通信方式为:

  • 主进程发送请求:主进程通过 webContents.send 向渲染进程发送数据请求(带唯一标识,用于区分不同请求)。
  • 渲染进程监听并响应:渲染进程监听请求通道,收到请求后收集数据,再通过 ipcRenderer.send 将数据和唯一标识回传给主进程。
  • 主进程接收数据:主进程监听响应通道,根据唯一标识匹配对应的请求,执行回调处理数据。
内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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