基于IHttpAsyncHandler的TCP收发器

本文介绍使用IHttpAsyncHandler进行TCP收发操作的方法。详细解释了MyAsyncResult类的用途及myAsyncFunction类中的AcceptClients函数如何处理客户端连接。文章还提供了具体的实现代码和效果展示。

转载连接:http://www.cnblogs.com/scy251147/p/3392688.html


上一篇文章中,我们提到使用IHttpAsyncHandler来进行UDP的收发操作。由于UDP模型比较简单,所以运行没什么问题。这一篇我主要是使用IHttpAsyncHandler来进行TCP的收发操作。由于TCP的模型比较复杂,所以在设计的时候,稍微麻烦了一些。

核心讲解

首先,我贴上代码,然后来逐一讲解:

  View Code

对于WriteLog函数,我就不讲了,主要是用来写日志的。
对于MyAsyncResult类,主要是用来接收处理状态并返回,在EndProcessRequest(IAsyncResult result)中可以还原对象,然后做一些善后的工作,比如关闭数据库,清空缓存等等。

对于myAsyncFunction类,这是我们执行的主体,里面的AcceptClients函数是我们执行的核心。

对于AsyncSocketHandler类,它继承自异步handler:IHttpAsyncHandler,主要是用来进行异步处理的。

在下面的代码中:

复制代码
        public IAsyncResult BeginProcessRequest(HttpContext context, AsyncCallback cb, object extraData)
        {
            lock (obj)
            {
                int port = Int32.Parse(context.Request.QueryString["port"].ToString());
                MyAsyncResult asyncResult = new MyAsyncResult(context, cb, extraData);  //实例
                   myAsyncFunction.Init(asyncResult, port); //接收所有传入的异步对象
                   myAsyncFunction.AcceptClients();   //处理所有传入的异步对象
                   asyncResult.isCompleted = true;
                return asyncResult;
            }
        }
复制代码

首先实例化MyAsyncResult对象,以便创建返回参数;然后初始化调用对象;初始化之后,开始调用我们的核心对象,也就是利用TCP接收Client的连接。最后返回执行对象。

复制代码
  public void EndProcessRequest(IAsyncResult result)
        {
            MyAsyncResult asyncResult = result as MyAsyncResult;
            if (asyncResult != null)
            {
                asyncResult.send(string.Empty);
            }
        }
复制代码

当异步执行完毕之后,就会进入EndProcessRequest函数,这个函数主要通过还原MyAsyncResult对象,实现清理等操作,这里我就不再赘述。

那么如何调用呢?

调用其实很简单,通过Ajax请求这个异步Handler,然后利用其Success方法打印出获取的对象就可以了。 需要注意的是,在Success方法中,我们可以再调用Ajax请求来实现循环获取Client Sockets。

  View Code

实现效果

最后看看我们实现的效果吧:

 

源码下载

点击这里下载源码

由于源码中有SignalR的示例,附件过大,我已经删除了相关的Signr附件,编译的时候,请首先运行 Install-Package Microsoft.AspNet.SignalR -version 1.0

 来获取相关的版本。我百度网盘放了全版本的:http://pan.baidu.com/s/15SDGG

 

解决方案中的SocketViaWeb项目下的Server.aspx 为服务端,Client.aspx为客户端。


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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