在windos mobile的手机上开发一个类似QQ的聊天软件

sasasd 2009-12-07 11:15:21
小弟最近要开发一个在windos mobile手机上的聊天软件，类似QQ的，
现在一头雾水，不知道怎么实现，也没有方法，在网上找了一些资料
都不能达到目的。 我起先用了一个treeview控件开发的， 有消息来了就切换图片，效果相当不理想。
不知道用其他空件怎么实现。
请广大网友给点提示或资料，谢谢各位了！
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DennisZhangX 2009-12-11
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自己实现吧，也不是很难，主要是算法问题，最近也写了一个聊天软件，跑在mobile上的， 除了eidt控件外，所有控件都是自己写的，想加什么功能就加什么功能，有时间再移植一个输入法
iqlife 2009-12-11
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TREEVIEW基本可以实现,都是要更多的功能可能要重新写个TREEVIEW控件 了
全速前行 2009-12-10
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同意楼上的，
这是个高难度的任务，
楼主加油！
heyu1000 2009-12-09
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要想做的跟QQ差不多，肯定不能直接完全用工具箱里的控件，最好你自己自定义一个控件，里面可以放一个treeview，同时肯定还有很多其他操作才行。
jinhaijian 2009-12-09
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用微软的控件限制太多，有时间就完全实现一个自己的控件
大海啊全是水 2009-12-08
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应该是listview　要重绘它
V-Far 2009-12-08
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http://www.cnblogs.com/fox23/archive/2007/10/01/pocketpc-windowsmobile-socket-csharp.html

刚好看到一个连接.可以参考.也许有一点点帮助
sasasd 2009-12-07
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杯具丫。我找不到什么好的解决方法
biosli 2009-12-07
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考验楼主的时候到了~~
有没有想过自己绘制控件，把屏幕的BUFFER弄出一份，然后自己画~~
人家QQ好想就是这么做的~~
sasasd 2009-12-07
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手机上的treeview 本来功能就很少，要想其他功能
就必须 重写treeview ，但是我又不会。
ProgrammerNO1 2009-12-07
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我觉得也是用treeview
sasasd 2009-12-07
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[Quote=引用 8 楼 lanruoshui 的回复:]
好友列表是treeview?
[/Quote]

是的好友列表和最近联系人还有陌生人都绑定在
一个treeview上的。郁闷丫
ppc_2008 2009-12-07
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学习
lanruoshui 2009-12-07
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好友列表是treeview?
nihao38 2009-12-07
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关注，高人
sasasd 2009-12-07
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treeview 出来的效果还有两点不知道怎么解决

1.是子节点上的人物图像闪动时没有双击事件无法双击打开一个窗体。

2.没有双击我就用手机确定键去触发打开一个窗体，但是打开窗体后在关闭该窗体，
回到查看消息界面，来消息后treeview 上的图像再也无法闪动了。

请广大网友帮助，谢啦
aa3000 2009-12-07
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treeview 出来的效果怎么不行了呢？
人脸识别代码
----------------- # DFace • [![License](http://pic.dface.io/apache2.svg)](https://opensource.org/licenses/Apache-2.0) | **`Linux CPU`** | **`Linux GPU`** | **`Mac OS CPU`** | **`Windows CPU`** | |-----------------|---------------------|------------------|-------------------| | [![Build Status](http://pic.dface.io/pass.svg)](http://pic.dface.io/pass.svg) | [![Build Status](http://pic.dface.io/pass.svg)](http://pic.dface.io/pass.svg) | [![Build Status](http://pic.dface.io/pass.svg)](http://pic.dface.io/pass.svg) | [![Build Status](http://pic.dface.io/pass.svg)](http://pic.dface.io/pass.svg) | **基于多任务卷积网络(MTCNN)和Center-Loss的多人实时人脸检测和人脸识别系统。** [Github项目地址](https://github.com/kuaikuaikim/DFace) [Slack 聊天组](https://dfaceio.slack.com/) **DFace** 是个开源的深度学习人脸检测和人脸识别系统。所有功能都采用　**[pytorch](https://github.com/pytorch/pytorch)**　框架开发。pytorch是一个由facebook开发的深度学习框架，它包含了一些比较有趣的高级特性，例如自动求导，动态构图等。DFace天然的继承了这些优点，使得它的训练过程可以更加简单方便，并且实现的代码可以更加清晰易懂。 DFace可以利用CUDA来支持GPU加速模式。我们建议尝试linux GPU这种模式，它几乎可以实现实时的效果。 所有的灵感都来源于学术界最近的一些研究成果，例如　[Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks](https://arxiv.org/abs/1604.02878) 和 [FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering](https://arxiv.org/abs/1503.03832) **MTCNN 结构**　　 ![mtcnn](http://affluent.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/html/images/mtcnn_st.png) ** 如果你对DFace感兴趣并且想参与到这个项目中, 以下TODO是一些需要实现的功能，我定期会更新，它会实时展示一些需要开发的清单。提交你的fork request,我会用issues来跟踪和反馈所有的问题。也可以加DFace的官方Q群 681403076 也可以加本人微信 jinkuaikuai005 ** ### TODO(需要开发的功能) - 基于center loss 或者triplet loss原理开发人脸对比功能，模型采用ResNet inception v2. 该功能能够比较两张人脸图片的相似性。具体可以参考 [Paper](https://arxiv.org/abs/1503.03832)和[FaceNet](https://github.com/davidsandberg/facenet) - 反欺诈功能，根据光线，质地等人脸特性来防止照片攻击，视频攻击，回放攻击等。具体可参考LBP算法和SVM训练模型。 - 3D人脸反欺诈。 - mobile移植，根据ONNX标准把pytorch训练好的模型迁移到caffe2,一些numpy算法改用c++实现。 - Tensor RT移植，高并发。 - Docker支持，gpu版 ## 安装 DFace主要有两大模块，人脸检测和人脸识别。我会提供所有模型训练和运行的详细步骤。你首先需要构建一个pytorch和cv2的python环境，我推荐使用Anaconda来设置一个独立的虚拟环境。目前作者倾向于Linux Ubuntu安装环境。感谢山东一位网友提供windows DFace安装体验，windos安装教程具体 可参考他的[博客](http://www.alearner.top/index.php/2017/12/23/dface-pytorch-win64-gpu) ### 依赖 * cuda 8.0 * anaconda * pytorch * torchvision * cv2 * matplotlib ```shell git clone https://gitee.com/kuaikuaikim/dface.git ``` 在这里我提供了一个anaconda的环境依赖文件environment.yml （windows请用environment-win64.yml），它能方便你构建自己的虚拟环境。 ```shell cd dface conda env create -f environment.yml ``` 添加python搜索模块路径 ```shell export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:{your local DFace root path} ``` ### 人脸识别和检测 如果你对mtcnn模型感兴趣，以下过程可能会帮助到你。 #### 训练mtcnn模型 MTCNN主要有三个网络，叫做**PNet**, **RNet** 和 **ONet**。因此我们的训练过程也需要分三步先后进行。为了更好的实现效果，当前被训练的网络都将依赖于上一个训练好的网络来生成数据。所有的人脸数据集都来自　**[WIDER FACE](http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/WIDERFace/)** 和 **[CelebA](http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/CelebA.html)**。WIDER FACE仅提供了大量的人脸边框定位数据，而CelebA包含了人脸关键点定位数据。以下训练除了　生成ONet的人脸关键点训练数据和标注文件　该步骤使用CelebA数据集，其他一律使用WIDER FACE。如果使用wider face的 wider_face_train.mat 注解文件需要转换成txt格式的，我这里用h5py写了个 [转换脚本](https://gitee.com/kuaikuaikim/dface/blob/master/dface/prepare_data/widerface_annotation_gen/transform.py). 这里我提供一个已经转换好的wider face注解文件 [anno_store/wider_origin_anno.txt](https://gitee.com/kuaikuaikim/dface/blob/master/anno_store/wider_origin_anno.txt), 以下训练过程参数名--anno_file默认就是使用该转换好的注解文件。 * 创建 dface 训练数据临时目录，对应于以下所有的参数名　--dface_traindata_store ```shell mkdir {your dface traindata folder} ``` * 生成PNet训练数据和标注文件 ```shell python dface/prepare_data/gen_Pnet_train_data.py --prefix_path {注解文件中图片的目录前缀,就是wider face图片所在目录} --dface_traindata_store {之前创建的dface训练数据临时目录}　--anno_file {wider face 注解文件,可以不填，默认使用anno_store/wider_origin_anno.txt} ``` * 乱序合并标注文件 ```shell python dface/prepare_data/assemble_pnet_imglist.py ``` * 训练PNet模型 ```shell python dface/train_net/train_p_net.py ``` * 生成ＲNet训练数据和标注文件 ```shell python dface/prepare_data/gen_Rnet_train_data.py --prefix_path {注解文件中图片的目录前缀，就是wider face图片所在目录} --dface_traindata_store {之前创建的dface训练数据临时目录} --anno_file {wider face 注解文件,可以不填，默认使用anno_store/wider_origin_anno.txt} --pmodel_file {之前训练的Pnet模型文件} ``` * 乱序合并标注文件 ```shell python dface/prepare_data/assemble_rnet_imglist.py ``` * 训练RNet模型 ```shell python dface/train_net/train_r_net.py ``` * 生成ONet训练数据和标注文件 ```shell python dface/prepare_data/gen_Onet_train_data.py --prefix_path {注解文件中图片的目录前缀，就是wider face图片所在目录} --dface_traindata_store {之前创建的dface训练数据临时目录} --anno_file {wider face 注解文件,可以不填，默认使用anno_store/wider_origin_anno.txt} --pmodel_file {之前训练的Pnet模型文件} --rmodel_file {之前训练的Rnet模型文件} ``` * 生成ONet的人脸五官关键点训练数据和标注文件 ```shell python dface/prepare_data/gen_landmark_48.py ``` * 乱序合并标注文件(包括人脸五官关键点) ```shell python dface/prepare_data/assemble_onet_imglist.py ``` * 训练ONet模型 ```shell python dface/train_net/train_o_net.py ``` #### 测试人脸检测 ```shell python test_image.py ``` ### 人脸对比 @TODO 根据center loss实现人脸识别 ##　测试效果 ![mtcnn](http://affluent.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/html/images/dface_demoall.PNG) ### QQ交流群(模型获取请加群) #### 681403076 ![](http://affluent.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/html/images/dfaceqqsm.png) #### 本人微信 ##### jinkuaikuai005 ![](http://affluent.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/html/images/perqr.jpg) ## License [Apache License 2.0](LICENSE)
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