ACE主动对象模式(2)

本贴转自http://www.cnblogs.com/TianFang/category/78013.html  作者:天方

 

在上篇文章 里,我们简单的介绍了一下ACE主动对象实现方式,同时提出了两个问题:

  1. 方法调用线程如何知道该方法已经执行完成? 
  2. 如何或得方法的返回值?

要解决这两个问题,首先得介绍一下ACE_Future对象,ACE_Future是表示一个会在将来被赋值的"期货"对象, 可以通过ready()函数查询它是否已经被赋值。该对象创建的时候是未赋值的,后期可以通过set()函数来进行赋值,所赋的值可以通过get()函数 来获取。

下面代码演示了它的基本用法:

 

#include "ace/Future.h"

#include <string>
#include <iostream>
using namespace std;

void get_info(ACE_Future<string> &fu)
{
    string state = fu.ready()?"ready" :"not ready" ;
    cout<<endl<<state<<endl;
    if (fu.ready())
    {
        string value;
        fu.get(value);
        cout<<"value:/t" <<value<<endl;
    }
}

int main(int argc, char *argv[])
{
    ACE_Future<string> fu;
    get_info(fu);
    fu.set("12345" );
    get_info(fu);

    return 0;
}

通过ACE_Future对象来解决上述两个问题的方法如下:

  • 首先创建ACE_Future对象用以保留返回值。
  • 调用主动命令时将ACE_Future对象作为参数传入,生成的命令对象中保存ACE_Future对象的指针。
  • 命令执行线程执行完命令后,将返回值通过set()函数设置到ACE_Future对象中。
  • 调用线程可以通过ACE_Future对象的ready()函数查询该命令是否执行完成,如果命令执行完成,则可通过get()函数来获取返回值。

使用的时候要注意一下ACE_Future对象的生命周期。

为了演示了如何获取主动命令的执行状态和结果,我将上篇文章中的代码改动了一下,日志类记录日志后,会将记录的内容作为返回值返回 ,该返回值会通过ACE_Future对象返回,代码如下:

#include "ace/OS.h"
#include "ace/Task.h"
#include "ace/Method_Object.h"
#include "ace/Activation_Queue.h"
#include "ace/Auto_Ptr.h"

#include "ace/Future.h"

#include <string>
#include <iostream>
using namespace std;

class Logger: public ACE_Task<ACE_MT_SYNCH>
{
public :
    Logger()
    {
        this ->activate();
    }

    int svc();
    string LogMsg(const string& msg);
    void LogMsgActive (const string& msg,ACE_Future<string> *result);

private :
    ACE_Activation_Queue cmdQueue; //命令队列
};

class LogMsgCmd: public ACE_Method_Object
{
public :
    LogMsgCmd(Logger *plog,const string& msg,ACE_Future<string> *result)
    {
        this ->log=plog;
        this ->msg=msg;
        this ->result=result;
    }

    int call()
    {
        string reply = this ->log->LogMsg(msg);
        result->set(reply);
        return 0;
    }

private :
    ACE_Future<string> *result;
    Logger *log;
    string msg;
};

string Logger::LogMsg(const string& msg)
{
    ACE_OS::sleep(2);
    cout<<endl<<msg<<endl;
    return msg;
}

//以主动的方式记录日志
void Logger::LogMsgActive(const string& msg,ACE_Future<string> *result)
{
    //生成命令对象,插入到命令队列中
    cmdQueue.enqueue(new LogMsgCmd(this ,msg,result));
}

int Logger::svc()
{
    while (true )
    {
        //遍历命令队列,执行命令
        auto_ptr<ACE_Method_Object> mo
            (this ->cmdQueue.dequeue ());

        if (mo->call () == -1)
            break ;
    }
    return 0;
}

void get_info(ACE_Future<string> &fu)
{
    string state = fu.ready()?"ready" :"not ready" ;
    cout<<endl<<state<<endl;
    if (fu.ready())
    {
        string value;
        fu.get(value);
        cout<<"value:/t" <<value<<endl;
    }
}

int main (int argc, ACE_TCHAR *argv[])
{
    ACE_Future<string> result;
    Logger log;
    log.LogMsgActive ("hello" ,&result);

    while (true )
    {
        get_info(result);
        if (result.ready())
            break ;
        ACE_OS::sleep(1);
    }

    cout<<endl<<"cmd end" <<endl;

    while (true )
        ACE_OS::sleep(1);

    return 0;
}

代码比较简单,这里就不多解释了。

这种查询模式比较简单有效,但存在一个问题:调用线程必须 不断轮询ACE_Future对象以获取返回值,这样的效率比较低。可以通过观察者模式解决这个问题:在ACE_Future对象上注册一个观察者,当 ACE_Future对象的值发生改变(异步命令执行完成)时主动通知该观察者,从而获取返回值。

ACE中的观察者模式可以通过ACE_Future_Observer来实现,使用方法如下:

#include "ace/Future.h"

#include <string>
#include <iostream>
using namespace std;

class MyObserver:public ACE_Future_Observer<string>
{
    virtual void update (const ACE_Future<string> &future)
    {
        string value;
        future.get(value);
        cout<<endl<<"change:/t" <<value<<endl;
    }
};

int main(int argc, char *argv[])
{
    MyObserver obv;
    ACE_Future<string> fu;

    fu.attach(&obv);
    
    ACE_OS::sleep(3);
    fu.set("12345" );

    while (true )
        ACE_OS::sleep(3);

    return 0;
}

通过观察者模式,可以更有效,及时的获取异步命令的返回值,但同时也增加了程序结构的复杂度并且难以调试,使用的时候应该根据需要选取合适的方式。

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现模型架构解析,还深入探讨了模型优化实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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