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Delphi中可以使用控件数组吗?
forest
2001-10-13 12:36:38
就像VB中,创建同名的倥件,根据index值来区分
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Delphi中可以使用控件数组吗?
就像VB中,创建同名的倥件,根据index值来区分
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griefforyou
2002-01-26
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to:windindance(风之舞)
那如何用一个过程处理点击事件呢?就像VB中
Private Sub Command1_Click(Index as Integer)
...
End Sub
forest
2001-10-14
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谢谢!
panxiaosen
2001-10-13
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可以啊,不过只能在动态建立构件时才能用就象 a:array[0..1] of tbutton
bokei
2001-10-13
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用控件的Tag属性来区分.
windindance
2001-10-13
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在设计时有10个Edit,依次:Edit1 .. Edit10:
for i:=1 to 10 do
(FindComponents('Edit'+IntToStr(i)) as TEdit).Text := '';
forest
2001-10-13
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那就不方便了,因为我需要在设计时就决定控件的位置和大小
maopao_sort.zip_
DELPHI
数组
_
Delphi
随机
数组
_
delphi
打印_random
冒泡排序算法,用random函数随机生成数值放入动态
数组
,然后再用算法排序后打印到edit
控
件
Delphi
内存流
数组
合并成单一内存流
Delphi
内存流
数组
合并成单一内存流,
使用
方法:1.多个图片、
控
件、窗体、无类型
数组
等转换成一个个内存流,2.利用本单元合并成一个内存流,3.保存成一个文件,4.调用时:由文件生成单一内存流,5.利用本单元分解成内存流
数组
,6.根据不同内存流生成不同的图片、
控
件、窗体、无类型
数组
等,等待自己的程序调用。也可以保存到复合文档
中
,供程序调用。见本人另一个单元(复合文档2--CompoundFile)。
Delphi
XE10零基础实战快速入门
通过课堂上一个一个的实战例子,演示
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XE10的用法,最后通过一个完整的通讯录程序,让学员初步掌握软件开发的全部流程 让零基础学员快速入门
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Delphi
的
使用
方法,并能够制作出自己的软件来。...
Delphi
XE2的OpenCL
控
件(可以象TQuery一样
使用
OpenCL)
这是一个基于
Delphi
XE2的OpenCL
控
件。其
中
使用
到了Khronos Group Inc.的CL.pas单元。 OpenCL的设计思路和OpenGL类似,对于大部分
Delphi
的设计者来说,非常不习惯,而且
使用
起来并不十分方便 设计这个TOpenCL
控
件的目的不是替代OpenCL的原生
使用
方式,而是为了开发者能够快速对OpenCL进行应用并且可以 用来测试性能和功能。
使用
TOpenCL
控
件,可以象
使用
数据库
控
件那样方便的去调用OpenCL程序,不需要太多代码就可以运行一个OpenCL 的Kernel。这对于学习和深入研究OpenCL的性能有一个很好的铺垫。
使用
OpenCL做并行计算的一个主要因素就是提高大数据量计算的速度,这和通常的业务处理类程序大不相同,因 此提升OpenCL的运行效率是至关重要的,本
控
件附带的Demo程序
中
,是对两个长度分别为8192和32的float
数组
,进行 一维卷积计算的。在选择不同的数据传递方式(如
使用
显存还是Host内存、
使用
只读方式还是可读写或者只写方式), 或者不同的Device(如在多核CPU上和GPU上运行Kernel程序)上运行,其效率相差是非常大的。 Demo程序
中
缺省的
使用
不显示获取结果的方式运行,缺省的数据传输是
使用
显存(CPU作为Device的时候,其实还 是系统内存)并Copy数据的方式,因此显示结果始终是0。当输出的参数传递方式改为直接
使用
系统内存指针的方式时, 不
使用
显示获取计算结果则是可以得到运算结果的。这些参数之间的差异,读者自行测试并仔细体会,通过调整,相信 可以得到最佳的运行方式。 Demo
中
包含了四个Kernel函数,分别是Convolution_Kernel_With_Barrier。这是一个带有同步函数Barrier的卷积 过程,并在卷积完成后,等待所有单元计算完毕,然后对结果进行微分(差商)处理,实际情况表明Barrier函数对GPU 的影响甚微,但如果
使用
CPU作为Device计算,则效率影响非常大,其耗时几乎和单核计算不相上下,估计是同步函数 在等候的过程
中
,引起了CPU对Catch竞争访问的结果吧。对这种情况,反倒不如拆分成两个Kernel进行单独计算,其累 积的计算时间基本上为两个独立Kernel耗时只和。 Differ_Kernel是单独进行微分计算的,是为了验证上面计算耗时结果的。 Convolution_Kernel是只进行卷积计算的,可以认为和Differ_Kernel前后执行,其结果应该和Convolution_Kerne- l_With_Barrier单独执行是一样的。 Convolution则是一个简单的计算过程,用来测试启动Kernel、等候数据等操作会占用的时间情况的。 OpenCL其实并不是想象
中
那么美妙,也不是想象
中
的那么复杂,但要
使用
好OpenCL,就必须认真的对待每个细节, 甚至到每一个函数调用或者if
控
制等,大家可以参考“http://hi.baidu.com/fsword73”,上面涉及到的很多方面,都是 可以提升Kernel运行效率的。 目前这个TOpenCL
控
件只是作者为了测试OpenCL运行效率编写的一个小的工具,作为一个测试工具或者技术积累阶段 的工具足矣,但在实际工程
中
,希望还是能够尽可能
使用
原生的调用方式,
控
件模式势必会带来一定的性能损失的,这是 无法克服的是一个实际情况,对于某些流式数据处理的计算而言,多次重复
使用
同一个Kernel对流式数据进行处理的,则
使用
本
控
件应该不会造成太大的性能影响。 目前TOpenCL不支持多个Device同时工作,可以选择CPU、GPU或者APU作为首选设备, X86下运行正常,X64下运行仍有 问题,疑和cl.pas
中
对context等处理的方式不支持X64或者其他原因。 目前支持的OpenCL版本为1.2。
控
件没有考虑OpenCL和OpenGL协同工作的情况,需要做这方面应用或者测试的读者,请 自行处理。 一下是
控
件几个主要类的引用关系图。供参考。 由于时间的关系,不可能提供详细的
使用
说明,往谅解,有问题可邮件与作者联系或者QQ联系。 Mail:18909181984@189.cn QQ:57440981 TOpenCL --| | |--TclKernels --| |--- TclKernel --| | |-- TclK
DELPHI
做的USB调用
学习用,需要的下载吧 function Open(usbguid:String) :boolean; //打开USB设备 procedure Close(); //关闭USB设备 procedure WriteBytes(bs:TDataBuffer); //向USB设备发送字节
数组
function ReadBytes():TDataBuffer; //从USB设备读取数据
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