「邮槽」单向进程间通信——Console程序设计

C#进程间通信 命名管道是基于流的双向通信机制,依托Windows内核安全模型实现,支持同一机器或跨网络的进程通信。通过唯一的管道名称标识通信通道,可实现多进程间的结构化消息交互。在 C# 开发中,当多个进程需要协同工作或交换数据时,进程间通信(Inter-Process Communication, IPC)是必不可少的技术。)向目标进程的窗口发送自定义消息,适用于GUI应用(WinForms/WPF)间的简单通信。选择哪种 IPC 方式,取决于你的性能需求、数据量、进程关系(父子/无关系)以及是否需要跨网络或跨会话。 阅读详情

命名规则:

 

            // ./Mailslot/name                      标定同一台机器上的一个本地邮槽
            //servername/Mailslot/name     标定名为servername的一个远程邮槽服务器
            // domainname/Mailslot/name   标定在指定的domain(域)内,使用特定name(名字)的所有邮槽
            //*/Mailslot/name                      标定系统主域内,标定特定name(名字)的所有邮槽

 

            除了Mailslot 为指定名称外,其他字串均可自由设定

 

创建邮槽服务器端:"邮槽服务器端只能进行读"

 

#include <stdio.h>

#include <tchar.h>

#include <Windows.h>

 

 

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])

{

    HANDLE Mailslot;

    char   buffer[256];

    DWORD  NumberOfBytesRead;

 

 

    // 创建邮槽,获得邮槽句柄

    // MAILSLOT_WAIT_FOREVER 参数指明数据读取时间为永久

    if ((Mailslot = CreateMailslot(TEXT("////.//Mailslot//Myslot"), 0,

        MAILSLOT_WAIT_FOREVER, NULL)) == INVALID_HANDLE_VALUE)

    {

        printf("邮槽服务器创建失败,错误代码: %d/n", GetLastError());

        return -1;

    }

 

    // 读取邮槽中的数据

    // MAILSLOT_WAIT_FOREVER 参数将导致ReadFile函数持续保有控制权,直至读到数据

    while(ReadFile(Mailslot, buffer, 256, &NumberOfBytesRead,

        NULL) != 0)

    {

        buffer[NumberOfBytesRead] = 0; //设置字符串尾

        printf("%s/n", buffer);

    }

    return 0;

}

 

 

创建邮槽客户端 :"邮槽客户端只能进行写"

 

#include <stdio.h>

#include <tchar.h>

#include <Windows.h>

 

 

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])

{

    HANDLE Mailslot;

    DWORD  BytesWritten; 

 

 

    // 打开一个邮槽,获得邮槽句柄

    // ////.//Mailslot//Myslot 指明了邮槽位于同一台计算机

    // GENERIC_WRITE 以写模式打开

    // FILE_SHARE_READ 读共享是必须的,因为服务端需要进行读操作

    // 参数四用于指定安全特性,对于邮槽是无意义的,所以设为NULL

    //  OPEN_EXISTING 标志指明该邮槽必须已经存在。若一台机器既是客户机又是服务器,这一设置便显得尤其重要

        //如果服务器没有创建邮槽,对CreateFile的调用便会失败.但如果服务器为远程,该参数就无意义.

    // FILE_ATTRIBUTE_NORMAL 指明属性为默认

    // 最后一个参数为NULL,指定该邮槽不复制扩展属性

    if ((Mailslot = CreateFile(TEXT("////.//Mailslot//Myslot"), GENERIC_WRITE,

        FILE_SHARE_READ, NULL, OPEN_EXISTING, FILE_ATTRIBUTE_NORMAL,

        NULL)) == INVALID_HANDLE_VALUE)

    {

        printf("邮槽打开失败,错误代码: %d/n", GetLastError());

        return -1;

    }

 

    // 向邮槽服务器发送数据

    if (WriteFile(Mailslot, "This is a test", 14, &BytesWritten,

        NULL) == 0)

    {

        printf("消息发送失败,错误代码: %d/n", GetLastError());

        return -1;

    }

 

    printf("Wrote %d bytes/n", BytesWritten);

 

    CloseHandle(Mailslot); // 关闭之前打开的邮槽句柄

    return 0;

}

 

其他邮槽API:

 

      GetMailslotInfo 和 SetMailslotInfo 可以在邮槽服务器端调用。

 

      BOOL GetMailslotInfo (
           HANDLE     hMailslot,                  //以创建的邮槽句柄
           LPDWORD lpMaxMessageSize,   //设置可将多大的一条消息写入邮槽(以字节为单位)
           LPDWORD lpNextSize,                //以字节为单位,指出下一条消息的长度
           LPDWORD lpMessageCount,      //指定一个缓冲区,用于接收等候读入的消息的总量
           LPDWORD lpReadTimeout          //一个缓冲区,以毫秒为单位,返回当前设置的一次读操作最多等候时间
       );

 

      如果当前没有消息,lpNextSize 参数的值为常量 MAILSLOT_NO_MESSAGE

 

     BOOL SetMailslotInfo (

          HANDLE     hMailslot,                  //以创建的邮槽句柄

          DWORD     lReadTimeout            //设置一次读操作最多等候时间,以毫秒为单位

                                                           //若将其设为0,在不存在消息的前提下,读操作便会立即返回;

                                                           //若设为MAILSLOT_WAIT_FOREVER,读操作便会永远等待下去

     );

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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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进程间通信是构建现代桌面应用的核心技术,它解决了不同进程间数据交换与功能调用的难题。其基本原理是通过操作系统提供的通信机制,在隔离的进程间传递消息与数据,从而实现模块解耦与资源安全共享。在Electron框架中,IPC技术价值尤为突出,它连接了拥有系统权限的主进程与负责界面渲染的渲染进程,是构建功能丰富、响应迅速的跨平台桌面应用的关键。无论是实现文件操作、系统对话框调用,还是处理后台任务如离线下载管理,都依赖于稳定高效的IPC机制。本文以Electron为例,深入解析其IPC实现,涵盖ipcMain/ipc

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别再傻傻分不清了!一文搞懂Linux里的Shell、Terminal、Console和CLI到底啥关系

本文深入解析Linux中的Shell、Terminal、Console和CLI等核心概念的区别与联系,帮助用户彻底理解这些交互界面的工作原理。通过餐厅点餐的生动比喻和实战案例,揭示从硬件到软件的层次结构,并分享终端增强和Shell定制等实用技巧,提升Linux操作效率。

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