달의 한조각이 머무는곳

WPF XAML Resource Loading In Code

2012-05-14T15:26:49+09:00

App.Current.Resources["ResourceName"] as ResoruceType

리눅스 포트 Listen 상태/데몬 확인

2012-05-09T09:40:58+09:00

netstat -nap | grep LISTEN

으로 확인 가능

웹서비스 Forbidden 에러 필요 권한

2012-05-09T09:33:33+09:00

아파치로 웹서비스를 하려면 폴더는 711, 파일은 644 권한이 필요하다

아래와 같이 하면 한큐에 바뀜

find [경로명] -type d -exec chmod 711 {} \;

find [경로명] -type f -exec chmod 644 {} \;

XE IIS + PHP WinCache(Windows Cache Extension) 세팅

2012-04-27T15:06:06+09:00

IIS의 Web Platform Installer에서 Windows Cache Extension 1.1 for PHP 로 검색해서 설치 후

[XE루트]\files\config\db.config.php 아래 두줄을 추가한다

$db_info->use_object_cache = 'wincache';

$db_info->use_template_cache = 'wincache';

[작성중] C++ 에서 Fiber 를 이용한 Coroutine 사용하기

2012-04-02T16:32:19+09:00

<작성중>

소스는 첨부파일에.

#include <cstdio>
#include <windows.h>
#include "Coroutine.h"
 
class NumberCount : public Coroutine<int>
{
protected:
	void Execute() override
	{
		for (int i = 0; i < 100; ++i)
		{			
			yield_return(i);
		}
	}
};
 
class NumberPrint : public Coroutine<void>
{
protected:
	void Execute() override
	{
		for (int i = 0; i < 100; ++i)
		{		
			printf("NumberPrint : %d\n", i);
			yield;
		}
	}
};
 
void wmain()
{	
	ConvertThreadToFiber((LPVOID)GetCurrentThreadId());
	
	NumberCount Co1;
	NumberPrint Co2;
 
	for (int i = 0; i < 100; ++i)
	{
		printf("NumberCount : %d\n", Co1.Resume());
		Co2.Resume();
		Sleep(1000);
	}	
}

WPF 테마 쓰기

2012-03-29T20:12:35+09:00

App.xaml에 아래처럼 한 줄을 추가한다

<Application.Resources>
        <ResourceDictionary Source="테마파일.xaml" /> <--여기를 추가한다
</Application.Resources>

윈도우8 커널디버깅이 가능한 NIC 리스트

2012-03-23T13:20:48+09:00

http://msdn.microsoft.com/en-us/library/windows/hardware/hh830880

그냥 평이한것들이면 그럭저럭 되는 듯 하다

[작성중] v8 스크립트 연동

2012-03-09T15:52:05+09:00

1. v8 빌드

2. 사용법

VS2010 임시파일(sdf, ipch) 위치 옮기기

2012-03-04T13:33:08+09:00

여기에 적어두면 된다.

SSD라서 저 임시파일 용량도 상당히 신경쓰인다.

json 문법 검사 사이트

2012-02-28T16:03:40+09:00

http://jsonlint.com/

파싱 에러난 위치까지 알려줘서 편리하다

[작성중] 알려진 포트

2012-02-19T22:45:14+09:00

TCP

80 : Http

21 : Ftp

3389 : RDP (Windows 원격 데스크탑)

22 : SSH

ReadFileEx, WriteFileEx

2012-02-14T15:12:47+09:00

윈도우즈는 하위호환성을 극히 중시하는 OS이다.

물론 부정할 사람도 있긴 하겠지만.....

CPU갈아엎고(!) OS갈아엎고(!!), 과거 호환성따위는 개나먹으라고 주장하는 MacOS나, 심하면 몇개월마다 새 버전이 나오고(Ubuntu) 길어봐야 5년인 유지보수기간(2002년에 나온 Windows XP는 아직도 지원하고있다!) 을 가지는 리눅스에 비하면 하위호환성에선 따라올자가 없는 최고의 OS이다.

그런 윈도우즈인 만큼 OS에 기능추가를 할 경우 기존의 API의 동작을 변경하는것이 아니라 API를 추가하는 식으로 개선하게 되는데, 그럴경우 함수 뒤에 Ex를 붙이는 경우가 많다.

실제 Ex가 붙지 않은 함수를 호출하면 내부적으로 Ex함수를 호출하는경우가 거의 대부분이다. 이말은 Ex함수는 구식함수의 기능을 모두 포함하고 있다는 말이 된다.

그런데 여기 예외가 2개 있는데... ReadFileEx, WriteFileEx는 각각 ReadFile, WriteFile 의 가장 일반적인 기능인 "동기IO" 를 불가능하게 빼버렷다 (...) 간단히 말해서 무조건 비동기모드로만 동작한단 소리다. 비동기 아니면 쓰지도 말자(사실 비동기라 해도 쓸데없는 동작완료된 Byte수 알려주는 변수 하나 빠진것 외엔 편하지도 않다)

결론 : ReadFileEx, WriteFileEx는 비동기 전용!

Redmine 1.3.1 의존성

2012-02-12T23:55:27+09:00

Ruby : 1.8.7

Rails : 2.3.14

Rack : 1.1.1

Gem : 1.6.4 (이거 특히 중요하다. 윈도우즈 배포판을 사용할경우 Gem 의 다운그레이드가필요)

Mysql DLL : 최신버전은 안된다. libmysql.dll 를 사용해라.

C++11 lambda 간단사용법과 성능비교.

2012-01-29T16:46:38+09:00

C++의 STL 에서는 여러가지 알고리즘을 제공한다.
그중 "임의의" 동작을 할 수 있는 알고리즘들은 그 "동작" 의 대상이 되는 인자를 받도록 되어 있는데,
그 "동작"의 조건은 ()연산자로 호출이 가능할것! 이다.

그 동작을 만족시키는것은 C에서는 함수가 있다.
또 C++에서는 STL 과 함께 소개된 함수객체(Functor)가 있으며, STL 초기부터 제공된 bind1st, bind2nd가 있고, boost에서 제공되는 mem_fn 도 있으며, 이 모든것을 통합한 범용 bind(C++11 or boost에 포함)도 존재한다.

그리고 최신의 C++11 표준에 포함된 lambda도 있고, boost의 lambda도 있지만, 이쪽은 C++11 표준에 lambda가 포함 된 이상 더이상 쓸 일은 없을테니 이번 실험에선 제외한다.

실험순서는 전역함수, bind된 전역함수, 함수객체, 람다, bind된 람다, auto를 이용해 bind된 람다 의 순이다.

실험은 Visual C++ 2010 Sp1, x86 Debug Build에서 테스트 하엿다. Release Mode 도 특성은 동일하다.

궂이 Debug Build로 테스트 한 이유는 Release모드에서 자꾸 전역함수를 inline화 시키는 바람에 =_=;

코드 나간다.

#include <cstdlib>
#include <cstdio>
#include <vector>
#include <random>
#include <cstdint>
#include <algorithm>
#include <functional>
#include <windows.h>
 
using namespace std;
 
__int64 g_NumberSum;
 
void GetSumFunction(int Num)
{
	g_NumberSum = g_NumberSum + Num;
}
 
struct GetSumFunctor
{
	void operator()(int Num)
	{
		g_NumberSum = g_NumberSum + Num;
	}
};
 
void wmain()
{
	const int NUMBER_COUNT = 100000000;
 
	mt19937_64 RandomEngine;
	uniform_int <> RandomRange(0, INT32_MAX);
	RandomEngine.seed(GetTickCount());
 
	vector<int> RandumNumbers;
	RandumNumbers.reserve(NUMBER_COUNT);
	for (int i = 0; i < NUMBER_COUNT; ++i)
	{
		RandumNumbers.push_back(RandomRange(RandomEngine));
	}
 
	DWORD Tick;
//function
	g_NumberSum = 0;
	Tick = GetTickCount();
	for_each(RandumNumbers.begin(), RandumNumbers.end(), GetSumFunction);
	printf("Global Function :: Sum : %I64d, Time : %dms\n", g_NumberSum, GetTickCount() - Tick);
//bind function
	g_NumberSum = 0;
	function<void(int)> FunctionObject = bind(&GetSumFunction, tr1::placeholders::_1);
	Tick = GetTickCount();
	for_each(RandumNumbers.begin(), RandumNumbers.end(), FunctionObject);
	printf("Bind Function   :: Sum : %I64d, Time : %dms\n", g_NumberSum, GetTickCount() - Tick);
//functor
	g_NumberSum = 0;
	Tick = GetTickCount();	
	for_each(RandumNumbers.begin(), RandumNumbers.end(), GetSumFunctor());
	printf("Functor         :: Sum : %I64d, Time : %dms\n", g_NumberSum, GetTickCount() - Tick);
//C++ 11 Lambda
	g_NumberSum = 0;
	Tick = GetTickCount();
	for_each(RandumNumbers.begin(), RandumNumbers.end(), 
		[](int Num)
		{
			g_NumberSum = g_NumberSum + Num;
		});
	printf("C++11 Lambda    :: Sum : %I64d, Time : %dms\n", g_NumberSum, GetTickCount() - Tick);
//C++11 Bind Lambda
	g_NumberSum = 0;
	Tick = GetTickCount();
	function<void(int)> BindLambda = 
		[](int Num)
		{
			g_NumberSum = g_NumberSum + Num;
		};
	for_each(RandumNumbers.begin(), RandumNumbers.end(), BindLambda);
	printf("Bind Lambda     :: Sum : %I64d, Time : %dms\n", g_NumberSum, GetTickCount() - Tick);
//C++11 Auto bind Lambda
	g_NumberSum = 0;
	Tick = GetTickCount();
	auto AutoBindLambda = 
		[](int Num)
		{
			g_NumberSum = g_NumberSum + Num;
		};
	for_each(RandumNumbers.begin(), RandumNumbers.end(), AutoBindLambda);
	printf("Auto Bind Lambda:: Sum : %I64d, Time : %dms\n", g_NumberSum, GetTickCount() - Tick);

아래는 결과이다.

결과를 보면 lambda 가 가장 빠른 것을 볼 수 있다. 길게 나불대지 않고 성능 이슈와 원인을 아래 간략히 적어본다.
1. 전역함수의 경우 함수 Call 오버헤드에 의해 속도가 조금 감소하엿다.

2. lambda, functor 는 사실상 오차범위 내의 차이라고 보인다.

3. bind lambda 의 경우는 std::fuction 객체가 함수호출 정보를 RTTI에 의존하는 특징때문에 속도를 왕창 까먹게 된다.

4. bind 된 전역함수의 경우는 RTTI의 오버헤드 + 함수호출로 인해 가장 느려진다.

5. auto를 사용해 변수에 저장한 lambda 는 std::fuction객체에 저장 하는 것이 아니라 일종의 inline 함수처럼 구현해준다. 그래서 오버헤드가 전혀 없이 빠른 속도를 보여준다. 즉 같은 함수객체를 2번이상 이용 할 경우 코드를 Copy&Paste 하지 않아도 auto를 이용하면 성능과 중복방지 두마리 코드를 다 잡을 수 있다.

BeginInvoke 호출시 Parameter 넘기기

2012-01-16T09:26:25+09:00

http://www.devpia.com/Maeul/Contents/Detail.aspx?BoardID=17&MAEULNo=8&no=142680&ref=142680

Devpia 질문으로 올라왔다.

    public delegate int deleg(int a);
    public int helloworld(int a)
    {
        MessageBox.Show(a.ToString());
        return 0;
    }
    private void Form1_Load(object sender, EventArgs e)
    {
        this.BeginInvoke(new deleg(helloworld), new object[] {3});
    }

코드 보면 알 수 있을만큼 간단한다.

BeginInvoke 를 호출 하면서 delegate 외에 파라메터를 object 배열로 생성해서 넘겨주면 된다.
파라메터 갯수 안맞으면 바로 익셉션이니 주의!