MFC六大关键技术之(三)——动态创建

VS2015之博大精深的MFC项目开发(一) not captured,就是当鼠标移出了对话框窗口客户区之外的时候,标题栏上的文字就不响应了(不响应鼠标移动消息了),离开窗口的话光标就无效了,光标在窗口内的话就响应鼠标移动消息,也就是说包含光标的窗口才能收到这个消息;the window that has captured the mouse,也就是把这个光标绑到这个窗口,离开窗口之后光标仍然有效。继续研究wParam参数,如何把按下左键拖动也能显示出来呢? 阅读详情
 

动态创建就是运行时创建指定类的对象,在MFC中大量使用。如框架窗口对象、视对象,还有文档对象都需要由文档模板类对象来动态的创建。我觉得这是每个MFC的学习者很希望理解的问题。

初次接触MFC的时候,很容易有这样的迷惘。MFC的几大类不用我们设计也就罢了,但最疑惑的是不用我们实例化对象。本来最直观的理解就是,我们需要框架的时候,亲手写上CFrameWnd myFrame;需要视的时候,亲自打上CView myView;……

但MFC不给我们这个机会,致使我们错觉窗口没有实例化就弹出来了!就象画了张电视机的电路图就可以看电视一样令人难以置信。但大伙想了一下,可能会一拍脑门,认为简单不过:MFC自动帮我们完成CView myView之流的代码不就行了么!!!其实不然,写MFC程序的时候,我们几乎要对每个大类进行派生改写。换句话说,MFC并不知道我们打算怎样去改写这些类,当然也不打算全部为我们“静态”创建这些类了。即使静态了创建这些类也没有用,因为我们从来也不会直接利用这些类的实例干什么事情。我们只知道,想做什么事情就往各大类里塞,不管什么变量、方法照塞,塞完之后,我们似乎并未实例化对象,程序就可以运行!

要做到把自己的类交给MFC,MFC就用同一样的方法,把不同的类一一准确创建,我们要做些什么事情呢?同样地,我们要建立链表,记录各类的关键信息,在动态创建的时候找出这些信息,就象上一节RTTI那样!我们可以设计一个类:

struct CRuntimeClass{

     LPCSTR m_lpszClassName;                //类名指针

     CObject* (PASCAL *m_pfnCreateObject)();   //创建对象的函数的指针

      CRuntimeClass* m_pBaseClass;                         //讲RTTI时介绍过

     CRuntimeClass* m_pNextClass;            //指向链表的下一个元素(许多朋友说上一节讲RTTI时并没有用到这个指针,我原本以为这样更好理解一些,因为没有这个指针,这个链表是无法连起来,而m_pBaseClass仅仅是向基类走,在MFC的树型层次结构中m_pBaseClass是不能遍历的)

        CObject* CreateObject();                 //创建对象

     static CRuntimeClass* PASCAL Load();    //遍历整个类型链表,返回符合动态创建的对象。

static CRuntimeClass* pFirstClass;        //类型链表的头指针

};

一下子往结构里面塞了那么多的东西,大家可以觉得有点头晕。至于CObject* (PASCAL *m_pfnCreateObject)();,这定义函数指针的方法,大家可能有点陌生。函数指针在C++书籍里一般被定为选学章节,但MFC还是经常用到此类的函数,比如我们所熟悉的回调函数。简单地说m_pfnCreateObject即是保存了一个函数的地址,它将会创建一个对象。即是说,以后,m_pfnCreateObject指向不同的函数,我们就会创建不同类型的对象。

有函数指针,我们要实现一个与原定义参数及返回值都相同一个函数,在MFC中定义为:

static CObject* PASCAL CreateObject(){return new XXX};//XXX为类名。类名不同,我们就创建不同的对象。

由此,我们可以如下构造CRuntimeClass到链表:

CRuntimeClass classXXX={

类名,

……,

XXX::CreateObject(),   //m_pfnCreateObject指向的函数

RUNTIME_CLASS(基类名) // RUNTIME_CLASS宏可以返回CRuntimeClass对象指针。

NULL                    //m_pNextClass暂时为空,最后会我们再设法让它指向旧链表表头。


};

这样,我们用函数指针m_pfnCreateObject(指向CreateObject函数),就随时可new新对象了。并且大家留意到,我们在设计CRuntimeClass类对时候,只有类名(和基类名)的不同(我们用XXX代替的地方),其它的地方一样,这正是我们想要的,因为我们动态创建也象RTTI那样用到两个宏,只要传入类名和基类作宏参数,就可以满足条件。

即是说,我们类说明中使用DECLARE_DYNCREATE(CLASSNMAE)宏和在类的实现文件中使用IMPLEMENT_DYNCREATE(CLASSNAME,BASECLASS)宏来为我们加入链表,至于这两个宏怎么为我们建立一个链表,我们自己可以玩玩文字代换的游戏,在此不一一累赘。但要说明的一点就是:动态创建宏xxx_DYNCREATE包含了RTTI宏,即是说, xxx_DYNCREATE是xxx_DYNAMIC的“增强版”。

到此,我们有必要了解一下上节课没有明讲的m_pNextClass指针。因为MFC层次结构是树状的,并不是直线的。如果我们只有一个m_pBaseClass指针,它只会沿着基类上去,会漏掉其它分支。在动态创建时,必需要检查整个链表,看有多少个要动态创建的对象,即是说要从表头(pFirstClass)开始一直遍历到表尾(m_pNextClass=NULL),不能漏掉一个CRuntimeClass对象。

所以每当有一个新的链表元素要加入链表的时候,我们要做的就是使新的链表元素成为表头,并且m_pNextClass指向原来链表的表头,即像下面那样(当然,这些不需要我们操心,是RTTI宏帮助我们完成的):

pNewClass->m_pNextClass=CRuntimeClass::pFirstClass;//新元素的m_pNextClass指针指向想加入的链表的表头。

CRuntimeClass::pFirstClass=pNewClass;//链表的头指针指向刚插入的新元素。

好了,有了上面的链表,我们就可以分析动态创建了。

有一了张有类名,函数指针,动态创建函数的链表,我们就可以知道应该按什么步骤去动态创建了:1、获得一要动态创建的类的类名(假设为A)。2、将A跟链表里面每个元素的m_lpszClassName指向的类名作比较。3、若找到跟A相同的类名就返回A所属的CRuntimeClass元素的指针。4、判断m_pfnCreateObject是否有指向创建函数,有则创建对象,并返回该对象。代码演示如下(以下两个函数都是CRuntimeClass类函数):

///////////////以下为根据类名从表头向表尾查找所属的CRuntimeClass对象////////////

CRuntimeClass* PASCAL CRuntimeClass::Load()

{

char szClassXXX[64];

CRuntimeClass* pClass;

cin>>szClassXXX;      //假定这是我们希望动态创建的类名

for(pClass=pFirstClass;pClass!=NULL;pClass=pClass->m_pNextClass)

{

        if(strcmp(szClassXXX,pClass->m_lpszClassName)==0)

        return pClass;

}

        return NULL

}

///////////根据CRuntimeClass创建对象///////////

CObject* CRuntimeClass::CreateObject()

{

        if(m_pfnCreateObject==NULL) return NULL;

        CObject *pObject;

        pObject=(* m_pfnCreateObject)();              //函数指针调用

        return pObject;                                  

}

有了上面两个函数,我们在程序执行的时候调用,就可以动态创建对象了。

我们还可以更简单地实现动态创建,大家注意到,就是在我们的程序类里面有一个RUNTIME_CLASS(class_name)宏,这个宏在MFC里定义为:

RUNTIME_CLASS(class_name) ((CRuntimeClass*)(&class_name::class##class_name))

作用就是得到类的RunTime信息,即返回class_name所属CRuntimeClass的对象。在我们的应用程序员类(CMyWinApp)的InitInstance()函数下面的CSingleDocTemplate函数中,有:

RUNTIME_CLASS(CMyDoc),

        RUNTIME_CLASS(CMainFrame),       // main SDI frame window

        RUNTIME_CLASS(CMyView)

构造文档模板的时候就用这个宏得到文档、框架和视的RunTime信息。有了RunTime信息,我们只要一条语句就可以动态创建了,如:

classMyView->CreateObject();      //对象直接调用用CRuntimeClass本身的CreateObject()
现在,细心的朋友已经能清楚动态创建需要的步骤:

1、定义一个不带参数的构造函数(默认构造函数);因为我们是用CreateObject()动态创建,它只有一条语句就是return new XXX,不带任何参数。所以我们要有一个无参构造函数。

2、类说明中使用DECLARE_DYNCREATE(CLASSNMAE)宏;和在类的实现文件中使用IMPLEMENT_DYNCREATE(CLASSNAME,BASECLASS)宏;这个宏完成构造CRuntimeClass对象,并加入到链表中。

3、使用时先通过宏RUNTIME_CLASS得到类的RunTime信息,然后使用CRuntimeClass的成员函数CreateObject创建一个该类的实例。

4、CObject* pObject = pRuntimeClass->CreateObject();//完成动态创建。

MFC 动态创建按钮示例 通常我们都是使用MFC的资源视图在对话框或FormView上通过拖拽的方式添加按钮,这里我们利用CButton对象来动态创建按钮,并对按钮添加单击消息响应。如果你有任何疑问,欢迎和我讨论。 立即下载

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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Garyhou
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