WPFで各種コントロールを動的に配置し、配置したコントロールにアクセスする方法。 stackoverflow.com
最上位の解答が役に立つ。分かってしまえば簡単ですね。
重要なところだけC#で下記に記す。
//コントロールの生成 var tbox = new TextBox(); //ここでは例としてTextBox tbox.Name = "tbox1"; //Name spanel.Children.Add(tbox); //StackPanel等に追加 spanel.RegisterName(tbox.Name, tbox); //StackPanel等に登録 //コントロールへのアクセス var tbox = (TextBox) this.spanel.FindName("tbox1");
Pocoはc++のライブラリの一つで、boostより比較的軽量に設計されている。バージョン1.7.3を使って共有メモリの書き込み・読み出しの実装例を書いた。
読み出しでもAM_WRITEになっているのは読み出しで先にOPENしてしまうと書き込みのほうで例外が投げられるため。
for文はrange-based for loopsを使った。
読み出し
#include <iostream> #include <Poco/SharedMemory.h> #include <Poco/Thread.h> int main() { size_t size = 10; auto sm = Poco::SharedMemory("phst_test", size, Poco::SharedMemory::AccessMode::AM_WRITE); while (true) { Poco::Thread::sleep(1000); for (const auto &p : sm) { //const auto & std::cout << int(p) << " "; //読み出し } std::cout<<std::endl; } }
書き込み
#include <iostream> #include <Poco/SharedMemory.h> #include <Poco/Thread.h> int main() { size_t size = 10; auto sm = Poco::SharedMemory("phst_test", size, Poco::SharedMemory::AccessMode::AM_WRITE); char c = 0; while (true) { Poco::Thread::sleep(1000); std::cout << int(c) << std::endl; for (auto &&p : sm) { //auto && p = c; //書き込み } c++; } }
参照
Pocoはc++のライブラリの一つで、boostより比較的軽量に設計されている。バージョン1.7.3を使ってTCP通信のサーバー・クライアントの実装例を書いた。例外処理は甘いところがあるので適宜変更されたし。
サーバーの実装例
#include <iostream> #include <Poco/Net/Socket.h> #include <Poco/Net/TCPServer.h> #include <Poco/Net/StreamSocket.h> const int BYTE_LENGTH = 1024; void tcp_send(Poco::Net::StreamSocket &ss, std::string str) { if (str.size() > BYTE_LENGTH) throw std::invalid_argument("str.size() > BYTE_LENGTH"); int ret = ss.sendBytes(str.c_str(), str.size()); if (ret < 0) throw std::exception(); } std::string tcp_read(Poco::Net::StreamSocket &ss) { char data[BYTE_LENGTH]; int count = ss.receiveBytes(data, BYTE_LENGTH); std::string str(data, count); if (count == BYTE_LENGTH) throw std::exception(); return str; } int main() { int port = 15001; while (true) { Poco::Net::ServerSocket *serv; Poco::Net::StreamSocket *ss; serv = new Poco::Net::ServerSocket(port); serv->listen(); std::cout << "Waiting for connection"; ss = new Poco::Net::StreamSocket(serv->acceptConnection()); ss->setNoDelay(true); std::cout << "\rConnected from " << ss->peerAddress().host().toString() << " " << ss->address().port() << std::endl; try { while (true) { std::string str = tcp_read(*ss); tcp_send(*ss, "You sent " + str); std::cout << "I received \"" + str << "\"." << std::endl; } } catch (...) { ss->close(); serv->close(); } } }
クライアントの実装例
#include <iostream> #include <Poco/Net/Socket.h> #include <Poco/Net/StreamSocket.h> #include <Poco/Thread.h> const int BYTE_LENGTH = 1024; void tcp_send(Poco::Net::StreamSocket &ss, std::string str) { if (str.size() > BYTE_LENGTH) throw std::invalid_argument("str.size() > BYTE_LENGTH"); int ret = ss.sendBytes(str.c_str(), str.size()); if (ret < 0) throw std::exception(); } std::string tcp_read(Poco::Net::StreamSocket &ss) { char data[BYTE_LENGTH]; int count = ss.receiveBytes(data, BYTE_LENGTH); std::string str(data, count); if (count == BYTE_LENGTH) throw std::exception(); return str; } int main() { int port = 15001; std::string host = "localhost"; while (true) { try { Poco::Net::StreamSocket *ss; auto address = Poco::Net::SocketAddress(host, port); ss = new Poco::Net::StreamSocket(address.family()); ss->setNoDelay(true); ss->connect(address); try { while (true) { std::string str; std::cin >> str; tcp_send(*ss, str); std::cout << "I received \"" + tcp_read(*ss) << "\"."<< std::endl; } } catch (...) { ss->close(); } } catch (...) { Poco::Thread::sleep(1000); std::cout << "Waiting for server to startup\n"; } } }
Error communicating with PsExec service on ****: パイプの他端にプロセスがありません。
というエラーが出たので、次のフォーラムの記述を参考に対処したメモ
Windows タスクマネージャーから、全ユーザーのプロセスを表示して、PSEXESVC.exeのプロセスを終了→再接続。
これだけ。
PsExecのコマンドを送りすぎが原因という噂もあるが、良く分からない。
cv::gpu::countNonZeroをgpu::Streamで高速化したいという需要があったので、その解決策を書いておく。
opencvの2系のcountNonZeroはstreamを使うことが出来ない。そのため、非同期処理を行い高速化する際のボトルネックになる。cv::gpu::reduceは2次元画像を1次元に射影するための関数でstreamが使えるので、CV_REDUCE_SUMを使って射影した後、軽量化された1次元画像を非同期ダウンロードし、CPUで積算処理を行えばよい。行または列の合計値が255を超えた場合は完全に一致しないものの、ラフな値で良い場合はこの方法が適切である。
以下はサンプルコードでは、コアの部分だけ記述した。streamやgvec等を使いまわさないと初期化に時間がかかるので注意が必要。
cv::gpu::GpuMat gmat = cv::gpu::GpuMat(cv::Size(1920, 1080), CV_8UC1); cout << cv::gpu::countNonZero(gmat) << endl; //streamが使えない cv::gpu::GpuMat gvec; cv::gpu::Stream stream; cv::gpu::reduce(gmat, gvec, 1, CV_REDUCE_SUM, -1, stream); //行ごとに積算する場合 cv::Mat vec; stream.enqueueDownload(gvec, vec); cout << cv::sum(vec)[0] << endl;
