TclCL机制

本文深入探讨了NS2网络仿真软件中TclCL机制的运作原理,通过TcpAgent类的实例化过程,详细解析了TclClass与TclObject之间的关联,以及编译对象与解释对象的创建与交互机制。

接触NS2这么长时间了,对TclCL机制一直都是半知半解,今天重新看了书,做以下笔记:

我们以TcpAgent的相关代码为例,重新回顾一下TclCL。

首先,在tcp.p中的TcpAgent类声明如下:

class TcpAgent::public Agent {

public:

   TcpAgent();

   Virtual void recv(Packet*,Handle*);

   Virtual void timeout(int tno);

   Virtual void timeout_nonrtx(int tno);

   Int command(int argc,const char* const* argv);

   Virtual void sendmsg(int nbytes,const char *flags=0);

………

}

其父类Agent是TclObject的后代。然后,在tcp.cc中定义了一个TclClass的子类:

Static class TcpClass::public TclClass {

Public:

TcpClass():TclClass(“Agent/TCP”) {}

TclObject* create(int,const char*const*){

    Return(new TcpAgent());

}

}class_tcp;

这里需要注意的是 ,此处不仅声明了这个类,而且将其实例化了,创建了一个实例class_tcp。因此,当NS刚刚运行时,这个类的构造函数就被执行了一次,导致的结果是:有两个Otcl类,Agent和Agent/TCP被声明了,同时class_tcp和Agent/TCP的关联关系别登记了下来。

假设NS开始运行了,在用户的tcl脚本中正在执行“new Agent/TCP”。那么在new{}过程中,一个Agent/TCP的解释对象被创建了,并且调用了它的实例过程init{},让我们来看Agent/TCP的init过程:

Agent/TCP instproc init {} {

  Eval $self next

  Set ns [Simulation instance]

$ns create-eventtrace Event $self

}

这里,父类的init过程被最先调用,这最终导致基类SplitObject的init过程被调用,在那里create-shadow方法负责创建影像对象,根据TclClass所登记的关联关系,class_tcp的create函数被调用了,class_tcp的create函数创建出一个TcpAgent对象,并返回了其指针,这个编译对象的指针在后面的command函数时是要用到的。创建编译对象时,它的构造函数被执行了,让我们再看TcpAgent的构造函数:

TcpAgent:: TcpAgent():Agent(PT_TCP).

   T_seqno_(0),t_rtt_(0),t_srtt_(0),t_rttvar_(0).

   T_backoff_(0),ts_peer_(0)…

{

……

   Bind(“rtt_”,&t_rtt_);

   Bind(“seqno_”,&curseq_);

   Bind(“cwnd_”,&cwnd_);

……..

}

此处建立了几个绑定变量,于是在解释对象中有了rtt_、seqno_、cwnd_等变量,并且自此以后这些变量和它们所各自绑定的编译对象的成员变量在任何时候都取相同值,在绑定时,这些变量被初始化了,被设置为Agent/TCP(或其某个父类)中定义的同名变量的取值,我们注意到这些便来那个的缺省值是在~/ns/tcl/lib/ns-defoult.tcl中被设置的:

Agent/TCP set rtt_ 0

Agent/TCP set seqno_ 0

Agent/TCP set cwnd_ 0

…….

这些脚本是在NS开始运行之后而先于用户的TCl脚本之前被执行的,因此,当创建对象过程中绑定变量时,这部分脚本已经被执行了。这些缺省值是有效的,至此,互为影像的解释对象和编译对象就创建完成了。之后,当要执行这个解释对象的一个操作时,如果该操作不是一个有效的实例过程或命令,就会利用刚才保存的编译对象的指针,去调用编译对象的command函数。

在command函数中,根据传入的命令行参数执行操作,并返回TCL_OK或TCL_ERROR来告知解释器操作成功与否,为了使得这些操作有类似otcl实例过程一样的基础性,在com函数最后调用了其父类的command函数。在command函数中实现向解释器传递执行结果。

转载于:https://www.cnblogs.com/xyl-share-happy/archive/2012/05/08/xyl.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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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