MFC填坑系列 - 一个类调用(访问)一个对话框类的成员变量[转]

本文介绍在MFC中如何通过静态变量实现两个对话框类间的成员变量访问,包括创建对话框、添加控件、声明及初始化静态指针、赋值及获取静态指针的过程。

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MFC中一个对话框类CDailog1要访问另外一个对话框类CDailog2对象的成员变量,这就需要获得对话框类CDailog2的对象的指针,有好几种方法可以实现,如维护一个单例模式、设置静态变量等。

本文设置以静态变量的方法为例,实现对两个对话框之间数据访问。

一、创建MFC对话框程序

1.首先创建一个MFC对话框应用程序,命名为Test工程.
2.对话框本身有一个主界面(CTestDlg对话框),那我们再添加一个新界面CXXXDlg.
3.在主对话框(CTestDlg)上添加一个picture控件 ,对应变量名为ImageShowRect。

二、在CTestDlg.h文件中,添加对话框指针变量的声明

static CTestDlg *pTestdlg;
三、在CTestDlg .cpp文件中,写上一行初始化代码,直接初始化为空

CTestDlg *CTestDlg::pTestdlg = NULL;  //注意要写在类外,不要写在类实现函数里面。
注意:
由于这个指针是静态的,我们需要在类外初始化。

四、然后要在CTestDlg.cpp文件的OnInitDialog()函数里面写上如下一句代码

pTestdlg = this;  //为这个之前定义的指针变量赋值为主对话框指针
*说明:
现在我们只要在其他的类里面获得这个静态指针,就可以访问这个类里面的所有数据了~~~~*

五、获得静态指针

假设,我们想在CXXXDlg类中访问CTestDlg类的m_ImageShowRect变量,只需要在CXXXDlg.cpp文件的具体某个功能的实现函数中添加如下代码

void  CXXXDlg::showimage()
{
CTestDlg *pdlg = CTestDlg::pTestdlg ;
pdlg->m_ImageShowRect.GetClientRect(&clRect);
...
...
}
说明:
m_ImageShowRect为主对话框TestDlg中picture控件的捆绑变量。

End!
 

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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