重叠模型之完成例程

本文详细解析了WSAWaitForMultipleEvents函数的工作原理及其参数意义,通过代码示例展示了如何利用该函数来处理I/O完成事件,特别强调了fAlertable参数的作用。

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WSAWaitForMultipleEvents Function

 

Parameters

 

fAlertable

A value that specifies whether the thread is placed in an alertable wait state so the system can execute I/O completion routines. If TRUE, the thread is placed in an altertable wait state and WSAWaitForMultipleEvents can return when the system executes an I/O completion routine. In this case, WSA_WAIT_IO_COMPLETION is returned and the event that was being waited on is not signaled yet. The application must call the WSAWaitForMultipleEvents function again. If FALSE, the thread is not placed in an altertable wait state and I/O completion routines are not executed.

 

完成例程的讲解比较少~尤其是调用的函数到底是谁?有没有又开了个线程。

参数说明(上面的说明说的很清楚~)


   DWORD curThreadId = GetCurrentThreadId();

都可以知道是没有,但是具体是怎样运行的那?

单步一下就知道了,再加个Sleep,更清晰了~

 

CODE:

 while(true)
 {
  //step 5:
  DWORD Index = WSAWaitForMultipleEvents(1, EventArray, FALSE, 1000, TRUE);
  //step 6:
  if( Index == WSA_IO_INCOMPLETE || Index == WSA_WAIT_TIMEOUT )
  {
   Sleep(30000);
   DWORD curThreadId = GetCurrentThreadId();
   printf("IO_INCOMPLETE waitEvent Thread Id is %d/n", curThreadId);
   int i = 1;
  }
  else if(Index == WSA_WAIT_IO_COMPLETION)
  {
   DWORD curThreadId = GetCurrentThreadId();
   printf("IO_COMPLETE waitEvent Thread Id is %d/n", curThreadId);
  }
 }

到执行WSAWaitForMultipleEvents的时候,先去看有无完成事件,如果完成了就去执行我们wsarecv时候注册的函数,然后WSAWaitForMultipleEvents返回WSA_WAIT_IO_COMPLETION

上面的英文说的也很清楚~仔细看看吧~

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,核心算法采用蒙特卡罗树搜索(MCTS)。项目旨在解决无人机在复杂三维环境中自主路径规划的问题,通过MCTS的随机模拟与渐进式搜索机制,实现高效、智能化的路径规划。项目不仅考虑静态环境建模,还集成了障碍物检测与避障机制,确保无人机飞行的安全性和效率。文档涵盖了从环境准备、数据处理、算法设计与实现、模型训练与预测、性能评估到GUI界面设计的完整流程,并提供了详细的代码示例。此外,项目采用模块化设计,支持多无人机协同路径规划、动态环境实时路径重规划等未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和无人机技术的研发人员;从事无人机路径规划、智能导航系统开发的工程师;对MCTS算法感兴趣的算法研究人员。 使用场景及目标:①理解MCTS算法在三维路径规划中的应用;②掌握基于MATLAB的无人机路径规划项目开发全流程;③学习如何通过MCTS算法优化无人机在复杂环境中的飞行路径,提高飞行安全性和效率;④为后续多无人机协同规划、动态环境实时调整等高级应用打下基础。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现,还特别关注了实际应用中的挑战和解决方案。例如,通过多阶段优化与迭代增强机制提升路径质量,结合环境建模与障碍物感知保障路径安全,利用GPU加速推理提升计算效率等。此外,项目还强调了代码模块化与调试便利性,便于后续功能扩展和性能优化。项目未来改进方向包括引入深度强化学习辅助路径规划、扩展至多无人机协同路径规划、增强动态环境实时路径重规划能力等,展示了广阔的应用前景和发展潜力。
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