#pragma data_seg()

C语言中的 `#pragma data_seg` 指令 指定自定义数据段名后,编译器会将该变量存储在这个特殊的数据段中。然而,仅仅是定义了数据段,还不足以在程序中使用。链接器需要知道如何处理这个新的数据段。通常在链接时,开发者需要明确告诉链接器如何处理自定义的数据段,才能正确生成最终的可执行文件。在一些复杂的开发场景中,可能需要为自定义数据段编写特定的链接脚本,或者将数据段与某些资源结合起来。以 Visual Studio 为例,开发者可能需要设置一些特殊的链接器选项来确保数据段被正确处理。 阅读详情
1,#pragma data_seg()一般用于DLL中。也就是说,在DLL中定义一个共享的,有名字的数据段。最关键的是:这个数据段中的全局变量可以被多个进程共享。否则多个进程之间无法共享DLL中的全局变量。
2,共享数据必须初始化,否则微软编译器会把没有初始化的数据放到.BSS段中,从而导致多个进程之间的共享行为失败。
3,你所谓的结果正确是一种错觉。如果你在一个DLL中这么写:
#pragma data_seg("MyData")
int g_Value; // Note that the global is not initialized.
#pragma data_seg()


DLL提供两个接口函数:
int GetValue()
{
return g_Value;
}
void SetValue(int n)
{
g_Value = n;
}
然后启动两个进程A和B,A和B都调用了这个DLL,假如A调用了SetValue(5); B接着调用int m = GetValue(); 那么m的值不一定是5,而是一个未定义的值。因为DLL中的全局数据对于每一个调用它的进程而言,是私有的,不能共享的。假如你对g_Value进行了初始化,那么g_Value就一定会被放进MyData段中。换句话说,如果A调用了SetValue(5); B接着调用int m = GetValue();那么m的值就一定是5!这就实现了跨进程之间的数据通信!
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有的时候我们可能想让一个应用程序只启动一次,就像单件模式(singleton)一样,实现的方法可能有多种,这里说说用#pragma data_seg来实现的方法,很是简洁便利。
应用程序的入口文件前面加上
#pragma data_seg("flag_data")
int app_count = 0;
#pragma data_seg()
#pragma comment(linker,"/SECTION:flag_data,RWS")
然后程序启动的地方加上
if(app_count>0)     // 如果计数大于0,则退出应用程序。
{
//MessageBox(NULL, "已经启动一个应用程序", "Warning", MB_OK);
return FALSE;
}
app_count++;




#pragma data_seg("flag_data")
   int count=0;
#pragma data_seg()
#pragma comment(linker,"/SECTION:flag_data,RWS")
这种方法只能在没有def文件时使用,如果通过def文件进行导出的话,那么设置就要在def文件内设置而不能
在代码里设置了。
SETCTIONS
flag_data READ WRITE SHARED


在主文件中,用#pragma data_seg建立一


个新的数据段并定义共享数据,其具体格式为:


#pragma data_seg ("shareddata") //名称可以


//自己定义,但必须与下面的一致。


HWND sharedwnd=NULL;//共享数据


#pragma data_seg()






仅定义一个数据段还不能达到共享数据的目的,还要告诉编译器该段的属性,有两种方法可以实现该目的 (其效果是相同的),一种方法是在.DEF文件中加入如下语句: SETCTIONS shareddata READ WRITE SHARED 另一种方法是在项目设置链接选项(Project Setting --〉Link)中加入如下语句: /SECTION:shareddata,rws


第一点:什么是共享数据段?为什么要用共享数据段??它有什么用途??
在Win16环境中,DLL的全局数据对每个载入它的进程来说都是相同的;而在Win32环境中,情况却发生了变化,DLL函数中的代码所创建的任何对象 (包括变量)都归调用它的线程或进程所有。当进程在载入DLL时,操作系统自动把DLL地址映射到该进程的私有空间,也就是进程的虚拟地址空间,而且也复 制该DLL的全局数据的一份拷贝到该进程空间。也就是说每个进程所拥有的相同的DLL的全局数据,它们的名称相同,但其值却并不一定是相同的,而且是互不干涉的。


因此,在Win32环境下要想在多个进程中共享数据,就必须进行必要的设置。在访问同一个Dll的各进程之间共享存储器是通过存储器映射文件技术 实现的。也可以把这些需要共享的数据分离出来,放置在一个独立的数据段里,并把该段的属性设置为共享。必须给这些变量赋初值,否则编译器会把没有赋初始值的变量放在一个叫未被初始化的数据段中。




#pragma data_seg预处理指令用于设置共享数据段。例如:


#pragma data_seg("SharedDataName") HHOOK hHook=NULL; //必须在定义的同时进行初始化!!!!
#pragma data_seg()


在#pragma data_seg("SharedDataName")和#pragma data_seg()之间的所有变量将被访问该Dll的所有进程看到和共享。再加上一条指令#pragma comment(linker,"/section:.SharedDataName,rws"),[注意:数据节的名称is case sensitive]那么这个数据节中的数据可以在所有DLL的实例之间共享。所有对这些数据的操作都针对同一个实例的,而不是在每个进程的地址空间中都 有一份。






当进程隐式或显式调用一个动态库里的函数时,系统都要把这个动态库映射到这个进程的虚拟地址空间里(以下简称"地址空间")。这使得DLL成为进 程的一部分,以这个进程的身份执行,使用这个进程的堆栈。(这项技术又叫code Injection技术,被广泛地应用在了病毒、黑客领域!呵呵^_^)






第二点:在具体使用共享数据段时需要注意的一些问题!


Win32 DLLs are mapped into the address space of the calling process. By default, each process using a DLL has its own instance of all the DLLs global and static variables. (注意: 即使是全局变量和静态变量也都不是共享的!) If your DLL needs to share data with other instances of it loaded by other applications, you can use either of the following approaches:


· Create named data sections using the data_seg pragma.


· Use memory mapped files. See the Win32 documentation about memory mapped files.


Here is an example of using the data_seg pragma:


#pragma data_seg (".myseg")
int i = 0;
char a[32] = "hello world";
#pragma data_seg()


data_seg can be used to create a new named section (.myseg in this example). The most typical usage is to call the data segment .shared for clarity. You then must specify the correct sharing attributes for this new named data section in your .def file or with the linker option /SECTION:.MYSEC,RWS. (这个编译参数既可以使用pragma指令来指定,也可以在VC的IDE中指定!)


There are restrictions to consider before using a shared data segment:


· Any variables in a shared data segment must be statically initialized. In the above example, i is initialized to 0 and a is 32 characters initialized to hello world.


· All shared variables are placed in the compiled DLL in the specified data segment. Very large arrays can result in very large DLLs. This is true of all initialized global variables.


· Never store process-specific information in a shared data segment. Most Win32 data structures or values (such as HANDLEs) are really valid only within the context of a single process.


· Each process gets its own address space. It is very important that pointers are never stored in a variable contained in a shared data segment. A pointer might be perfectly valid in one application but not in another.


· It is possible that the DLL itself could get loaded at a different address in the virtual address spaces of each process. It is not safe to have pointers to functions in the DLL or to other shared variables.
利用pragma data_seg实现程序只能单个实例运行 利用pragma data_seg实现程序只能单个实例运行测试工程。已在VC 6.0环境下成功运行 立即下载

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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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