求教tthread里面使用tstrings的问题,附有代码片段

radarhp 2010-10-08 11:29:56


TMyThread = class(TThread)
private
{ Private declarations }

FList: TStrings;
procedure GetAllData;

protected
procedure Execute; override;

public
constructor Create(CreateSuspended: Boolean);
destructor Destroy; override;
end;

implementation

constructor TMyThread.Create(CreateSuspended: Boolean);
begin
inherited Create(CreateSuspended);
FList:= TStringList.Create;
end;


destructor TMyThread.Destroy;
begin
FList.Free;
inherited;
end;

procedure TMyThread.Execute;
var
...

begin

...

GetAllData;// 后面的procedure

...

end;



procedure TMyThread.GetAllData;
var
...
begin

.....

if FBoxList.Count > 0 then
OutputDebugString( PChar(IntToStr(FBoxList.Count)) );
....

//*************** 到OutputDebugString这里 watch显示 Flist 依然可以访问 *************//
OutputDebugString( PChar('GetAllData') );

//执行了ReadProcessMemory后,FList就是Inaccessible value
if not ReadProcessMemory(PHandle,Pointer(p),@Tmp1,32 ,ReadByte) then
begin
OutputDebugString('GetAllData --- ReadProcessMemory fail');
end;
if Tmp1 = 123 then
begin
FList.add('123'); //********************* access vioate 错误了 ********************//
end

......

end;




前面还判断了FList的count
在delphi的watch里一直查看着这个FList,执行了ReadProcessMemory就开始无法访问了


为什么一ReadProcessMemory其他进程的数据,FList就无法访问了,我加个123的字符串都报错

麻烦大家指点下,谢谢

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radarhp 2010-10-08
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最近流年不利,自己都不知道ReadProcessMemory这个附近改了什么
现在突然就好使了。。。

结贴睡觉先。。。唉
radarhp 2010-10-08
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//执行了ReadProcessMemory后,FList就是Inaccessible value
//if not ReadProcessMemory(PHandle,Pointer(p),@Tmp1,32 ,ReadByte) then
//begin
// OutputDebugString('GetAllData --- ReadProcessMemory fail');
//end;
//if Tmp1 = 123 then
//begin
FList.add('123'); //********************* access vioate 错误了 ********************//
//end


To 楼上兄弟

代码注释那几句以后,完全正常。。。。
zhaodog 2010-10-08
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代码太少,不好分析,有可能是读取时FList 被改变
1、可以不读取测试一下
2、读取内存的大小改为0测试一下
radarhp 2010-10-08
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人工置顶下。。。。在线求解 速度结贴,呵呵
内容概要:本文探讨了将ChatGPT与工业领域结合的应用路径,提出通过将个人工作记录持续输入ChatGPT,将其培养成具备个体经验的工业AI助手。作者结合自身作为设备工程师的实际工作场景,开展实验验证:通过多次录入电机、轴承等设备的振动分析数据与诊断结论,测试ChatGPT在不同数据相似度下的响应表现。实验表明,当输入数据与历史记录高度一致时,ChatGPT能准确复现原有判断;随着工作记录积累越完整,其推理和关联能力越强,未来有望复制个人专业经验。文章强调,工业场景缺乏基础数据,难以直接用新技术解决老问题,因此“人即AI,AI即人”的渐进式融合路径更具可行性。 适合人群:从事工业设备管理、状态监测、故障诊断的工程师,以及关注AIGC在垂直行业落地的技术研究人员。 使用场景及目标:①构建基于个人经验的工业AI助手,辅助设备故障诊断决策;②探索大模型在数据稀缺工业场景下的可持续训练路径;③实现经验知识的数字化沉淀与智能复用。 阅读建议:此资源侧重于理念创新与实验验证,读者可借鉴其方法论,结合自身工作流持续输入专业数据,逐步训练专属工业AI助手,并在实践中评估其准确性与演化能力。
内容概要:本文围绕超导磁能储存系统的建模与仿真展开研究,重点基于Simulink平台构建系统动态模型,涵盖超导线圈的电磁特性、能量转换接口、冷却系统及其与电网的交互机制等关键环节。通过设置不同工况进行仿真分析,深入探究系统在电力网络中的动态响应行为、稳定性表现及能量存储效率,评估其在提升电网动态响应能力和运行稳定性方面的应用潜力。研究还结合先进控制策略(如模糊PID、遗传算法优化等),优化系统控制性能,进一步提升储能系统的调节精度与响应速度,为超导储能技术的实际工程应用提供理论依据与仿真验证支持。; 适合人群:具备电力系统、电气工程、自动化或相关专业背景,熟悉Simulink仿真环境与基本电力电子拓扑结构,从事科研、教学或工程开发的高年级本科生、研究生及科研技术人员。; 使用场景及目标:①用于高校科研教学中深入理解超导储能系统的工作原理与动态建模方法;②为电力系统仿真项目提供高保真度的储能单元建模参考;③支撑新型大容量储能系统的设计、控制策略开发与并网性能评估,目标是掌握超导磁能储存系统的全流程建模、仿真分析与控制优化方法。; 阅读建议:建议读者结合Simulink软件动手搭建系统模型,分模块实现超导线圈、变流器、冷却与控制单元,并逐步集成调试;重点关注系统在故障或负荷突变下的动态响应特性,尝试引入不同优化算法进行控制器参数整定,以深化对系统控制机理与性能边界的理解。

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