从WEB服务器下载文件的简单方法。

LLM推理服务中的SLO感知调度优化实践 在AI服务架构中,服务级别目标(SLO)是衡量服务质量的核心指标,特别是在大型语言模型(LLM)推理场景下。SLO通常涉及TTFT(首token时间)、TPOT(每token生成时间)和端到端延迟等关键维度,这些指标直接影响用户体验和系统效率。传统FCFS调度策略由于缺乏SLO感知能力,在混合负载下往往导致资源利用率低下和SLO达标率骤降。通过引入基于模拟退火的动态调度算法和精准的延迟预测模型,可以实现对不同优先级请求的智能调度,显著提升GPU利用率和SLO达标率。这种技术方案特别适用于需要同时处理实时对话 阅读详情

只需一个函数就可以实现了,首先要包含头文件afxinet.h

以下是所需代码。

BOOL CDownLoadDlg::GetFromWeb(LPSTR pURL, LPSTR SaveAsFilePath)
{
CInternetSession session; //会话期对象)

CHttpConnection* pServer = NULL; // 指向服务器地址(URL)

CHttpFile * pHttpFile = NULL;//HTTP文件指针

CString strServerName; //服务器名

CString strObject; //查询对象名(http文件)

INTERNET_PORT nPort; //端口

DWORD dwServiceType; //服务类型

DWORD dwHttpRequestFlags = //请求标志

//INTERNET_FLAG_EXISTING_CONNECT;

INTERNET_FLAG_NO_AUTO_REDIRECT;

const TCHAR szHeaders[]=_T("Accept: text/*/r/nUser-Agent:HttpClient/r/n");

BOOL OK=AfxParseURL( //词法分析

pURL, //被分析URL串

dwServiceType, //服务类型,ftp,http等

strServerName, //服务器名

strObject, //URL中被查询对象

nPort ); //URL指定的端口,可能为空

OK=OK && //本例只考虑http协议

(dwServiceType ==

INTERNET_SERVICE_HTTP);

if (!OK)

{ AfxMessageBox("URL出错"); //报错

return false;

}

pServer = session.GetHttpConnection(strServerName, nPort); //获得服务器名

pHttpFile = pServer-> OpenRequest( CHttpConnection::HTTP_VERB_GET,strObject, NULL, 1, NULL, NULL,dwHttpRequestFlags);

//向服务器发送请求,建立http连接,

//建立本机上的http文件指针

pHttpFile->AddRequestHeaders(szHeaders);

pHttpFile->SendRequest(); //发送请求

CStdioFile f; //输出文件对象

if( !f.Open( //打开输出文件

SaveAsFilePath, CFile::modeCreate | CFile::modeWrite | CFile::typeBinary ) )

{ MessageBox("Unable to open file");

return false;

}

//下面将检索结果保存到文件上

TCHAR szBuf[1024]; //缓存
int length=0;
long a=pHttpFile->GetLength();
while (length=pHttpFile->Read(szBuf, 1023))

f.Write(szBuf,length);

f.Close(); //善后工作

pHttpFile ->Close();

pServer ->Close();

if (pHttpFile != NULL) delete pHttpFile;

if (pServer != NULL) delete pServer;

session.Close();

return true;


}

基于多传感器融合的智身四足机器狗楼梯环境SLAM系统设计与实现 本文设计了一种基于多传感器融合的四足机器狗楼梯环境SLAM系统。系统采用Jetson Orin NX为主控制器,集成RealSense D435i深度相机和Livox Mid360激光雷达,在ROS2框架下实现平面定位精度<5cm、楼梯环境下导航不漂移的目标。通过多层次传感器融合策略、运动学约束优化和状态切换机制,解决了楼梯环境下的定位累积误差问题,实现了平面与楼梯环境的自动识别切换及精度复位功能。硬件设计注重传感器布局优化和精确标定,软件架构采用分层设计,确保实时性能。该系统为四足机器人在复杂地形中 阅读详情

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yu102655的专栏 1538
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prettywolf
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