C#和C++结构体Socket通信

本文介绍了如何在C#中模仿C++结构体创建相应结构,并通过序列化和反序列化过程将结构体转换为二进制数据流进行通信。包括结构体定义、数据类型对应关系、转换方法及实际操作步骤。

最近在用C#做一个项目的时候,Socket发送消息的时候遇到了服务端需要接收C++结构体的二进制数据流,这个时候就需要用C#仿照C++的结构体做出一个结构来,然后将其转换成二进制流进行发送,之后将响应消息的二进制数据流转换成C#结构。

  1、仿照C++结构体写出C#的结构来

  using System.Runtime.InteropServices;

  [Serializable] // 指示可序列化

  [StructLayout(LayoutKind.Sequential, Pack = 1)] // 按1字节对齐

  public struct Operator

  {

  public ushort id;

  [MarshalAs(UnmanagedType.ByValArray, SizeConst = 11)] // 声明一个字符数组,大小为11

  public char[] name;

  [MarshalAs(UnmanagedType.ByValArray, SizeConst = 9)]

  public char[] pass;

  public Operator(string user, string pass) // 初始化

  {

  this.id = 10000;

  this.name = user.PadRight(11, '\0').ToCharArray();

  this.pass = pass.PadRight(9, '\0').ToCharArray();

  }

  }

  2、注意C#与C++数据类型的对应关系

  C++与C#的数据类型对应关系表

  API数据类型类型描述C#类型API数据类型类型描述C#类型

  WORD16位无符号整数ushortCHAR字符char

  LONG32位无符号整数intDWORDLONG64位长整数long

  DWORD32位无符号整数uintHDC设备描述表句柄int

  HANDLE句柄,32位整数intHGDIOBJGDI对象句柄int

  UINT32位无符号整数uintHINSTANCE实例句柄int

  BOOL32位布尔型整数boolHWM窗口句柄int

  LPSTR指向字符的32位指针stringHPARAM32位消息参数int

  LPCSTR指向常字符的32位指针StringLPARAM32位消息参数int

  BYTE字节byteWPARAM32位消息参数int

  整个结构的字节数是22bytes。

  对应的C++结构体是:

  typedef struct

  {

  WORD id;

  CHAR name[11];

  CHAR password[9];

  }Operator;

  3、发送的时候先要把结构转换成字节数组

  using System.Runtime.InteropServices;

  ///

  /// 将结构转换为字节数组

  ///

  /// 结构对象

  /// 字节数组

  public byte[] StructToBytes(object obj)

  {

  //得到结构体的大小

  int size = Marshal.SizeOf(obj);

  //创建byte数组

  byte[] bytes = new byte[size];

  //分配结构体大小的内存空间

  IntPtr structPtr = Marshal.AllocHGlobal(size);

  //将结构体拷到分配好的内存空间

  Marshal.StructureToPtr(obj, structPtr, false);

  //从内存空间拷到byte数组

  Marshal.Copy(structPtr, bytes, 0, size);

  //释放内存空间

  Marshal.FreeHGlobal(structPtr);

  //返回byte数组

  return bytes;

 

 

 

接收的时候需要把字节数组转换成结构

  ///

  /// byte数组转结构

  ///

  /// byte数组

  /// 结构类型

  /// 转换后的结构

  public object BytesToStruct(byte[] bytes, Type type)

  {

  //得到结构的大小

  int size = Marshal.SizeOf(type);

  Log(size.ToString(), 1);

  //byte数组长度小于结构的大小

  if (size >bytes.Length)

  {

  //返回空

  return null;

  }

  //分配结构大小的内存空间

  IntPtr structPtr = Marshal.AllocHGlobal(size);

  //将byte数组拷到分配好的内存空间

  Marshal.Copy(bytes, 0, structPtr, size);

  //将内存空间转换为目标结构

  object obj = Marshal.PtrToStructure(structPtr, type);

  //释放内存空间

  Marshal.FreeHGlobal(structPtr);

  //返回结构

  return obj;

  }

  4、实际操作:

  using System.Collections;

  using System.Collections.Generic;

  using System.Net

  using System.Net.Sockets;

  byte[] Message = StructToBytes(new Operator("user","pass")); // 将结构转换成字节数组

  TcpClient socket = new TcpClient();

  socket.Connect(ip,port);

  NetworkStream ns = Socket.GetStream();

  ns.Write(Message,0,Message.Length); // 发送

  byte[] Recv = new byte[1024]; // 缓冲

  int NumberOfRecv = 0;

  IList newRecv = new List();

  ns.ReadTimeout = 3000;

  try

  {

  do

  {

  // 接收响应

  NumberOfRecv = ns.Read(Recv, 0, Recv.Length);

  for (int i = 0; i<numberofrecv; p="" i++)<="">

  newRecv.Add(Recv[i]);

  }

  while (ns.DataAvailable);

  byte[] resultRecv = new byte[newRecv.Count];

  newRecv.CopyTo(resultRecv, 0);

  Operator MyOper = new Operator();

  MyOper = (Operator)BytesToStruct(resultRecv, MyOper.GetType()); // 将字节数组转换成结构

  在这里取值的时候可能会出现只能取到一个字段,剩余的取不到的问题,怎么回事我也搞不懂,反正我的解决办法就是按照字节的顺序从resultRecv里分别取出对应的字段的字节数组,然后解码,例如:

  Operator.name是11个字节,最后一位是0,Operator.id是2个字节,那么从第3位到第12位的字节就是Operator.name的内容,取出另存为一个数组MyOperName,Encoding.Default.GetString(MyOperName)就是MyOper.name的内容。

  socket.Close();

  ns.Close();

 

 

转自:http://soft.chinabyte.com/database/52/11361052.shtml

本项目构建于RASA开源架构之上,旨在实现一个具备多模态交互能力的智能对话系统。该系统的核心模块涵盖自然语言理解、语音转文本处理以及动态对话流程控制三个主要方面。 在自然语言理解层面,研究重点集中于增强连续对话中的用户目标判定效能,并运用深度神经网络技术提升关键信息提取的精确度。目标判定旨在解析用户话语背后的真实需求,从而生成恰当的反馈;信息提取则专注于从语音输入中析出具有特定意义的要素,例如个体名称、空间位置或时间节点等具体参数。深度神经网络的应用显著优化了这些功能的实现效果,相比经典算法,其能够解析更为复杂的语言结构,展现出更优的识别精度与更强的适应性。通过分层特征学习机制,这类模型可深入捕捉语言数据中隐含的语义关联。 语音转文本处理模块承担将音频信号转化为结构化文本的关键任务。该技术的持续演进大幅提高了人机语音交互的自然度与流畅性,使语音界面日益成为高效便捷的沟通渠道。 动态对话流程控制系统负责维持交互过程的连贯性与逻辑性,包括话轮转换、上下文关联维护以及基于情境的决策生成。该系统需具备处理各类非常规输入的能力,例如用户使用非规范表达或对系统指引产生歧义的情况。 本系统适用于多种实际应用场景,如客户服务支持、个性化事务协助及智能教学辅导等。通过准确识别用户需求并提供对应信息或操作响应,系统能够创造连贯顺畅的交互体验。借助深度学习的自适应特性,系统还可持续优化语言模式理解能力,逐步完善对新兴表达方式与用户偏好的适应机制。 在技术实施方面,RASA框架为系统开发提供了基础支撑。该框架专为构建对话式人工智能应用而设计,支持多语言环境并拥有活跃的技术社区。利用其内置工具集,开发者可高效实现复杂的对话逻辑设计与部署流程。 配套资料可能包含补充学习文档、实例分析报告或实践指导手册,有助于使用者深入掌握系统原理与应用方法。技术文档则详细说明了系统的安装步骤、参数配置及操作流程,确保用户能够顺利完成系统集成工作。项目主体代码及说明文件均存放于指定目录中,构成完整的解决方案体系。 总体而言,本项目整合了自然语言理解、语音信号处理与深度学习技术,致力于打造能够进行复杂对话管理、精准需求解析与高效信息提取的智能语音交互平台。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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