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xgwlg 2002-05-24 01:45:48
关于COM对象与DLL在二进制代码级的重用上有什么异同〉??

他们之间出了除了COM接口规范的便利外,各有什么优势?
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zhang865 2002-05-24
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羡慕nlstone(天外流星),拽,拽。。。。。
nlstone 2002-05-24
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为防初学者产生歧义,补充一下:
我在上面说的“不需要重编译”指不需要将“该模块与其它相关模块一起编译并链接”,编译是必须的,总不能直接使用源码吧。
该好处可考虑你的代码是给别的客户程序员使用,当你的代码进行升级时的情况。
nlstone 2002-05-24
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简单说两句。
COM说到底是一种编程模式,与语言无关,你可以用任何语言实现。只要你编的代码符合COM规则,就可以说你在做COM组件。
DLL在这里讨论的话应该是取它狭义的含义:即通常我们将一堆函数或类封装起来得到的后缀为DLL的程序模块,它一般不满足COM规范。

最直接的好处:满足COM规范的模块(以下简称COM)修改代码后不需要重编译,且可跨平台,跨语言直接使用;不满足COM规范的DLL模块(以下简称DLL)修改后需重新编译后使用,不利于版本升级,且一般不可跨平台,跨语言性也有相当多的限制。COM有更好的封装性,位置透明性(远程离用非常方便),操作系统对COM有一套底层API函数支持。而比较新的一些技术,如OLE,ActiveX,自动化等,也都是基于COM的。
DLL可不是二进制重用的,举个例子,你在你的DLL的某个类中加一个变量,直接将生成的DLL替换给客户程序使用(不与客房程序一起编译)试试。

详见:Essential COM(潘爱民译)
bigeye123456 2002-05-24
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真的能散到分?爽!!!
lyh_116 2002-05-24
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code_cold 2002-05-24
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同意: yu_hl(卖柴火的小男孩)

or read:
in msdn
In a topic named "from cpp to com"
You will know what you want to know
xgwlg 2002-05-24
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yu_hl(卖柴火的小男孩) :


哪儿有电子版的《COM本质论≥??
lshadow 2002-05-24
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不懂,跟
winne_ll 2002-05-24
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up
xgwlg 2002-05-24
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TO : liagl(小林) :
你的观点好像是站不住脚的,

DLL的一个很明确的特点就是语言无关性


yu_hl 2002-05-24
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建议看一下COM本质论第一章。
yu_hl 2002-05-24
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建议看一下COM本质论第一章。
liagl 2002-05-24
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COM可以跨高级语言使用,普通的DLL则只能由编写该DLL的语言使用。
xgwlg 2002-05-24
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: kingzai() :
两者根本不是一个重量级的?????

怎样理解?

xgwlg 2002-05-24
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我们知道,DLL 是COM对象服务程序的一种实现形式,也就是说 DLL是一种磁盘文件形式,DLL与COM对象之间又可比性吗?
sosolife 2002-05-24
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同意pcman1990(pcman)

个人认为COM可动态暴露接口及位置透明性是它的最大好处 当然COM的优势远远不止这些 还有面向对象的特性 支持版本升级等等
这些都是普通DLL做不到但又很有用的能力
kingzai 2002-05-24
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两者根本不是一个重量级的
xgwlg 2002-05-24
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pcman1990(pcman)

从编程的角度讲,普通DLL是代码级重用,而COM才是二进制重用。
不知此话怎讲??
pcman1990 2002-05-24
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COM可以动态暴露自己的接口,普通DLL办不到。
你所说的二进制重用,是对运行而言;从编程的角度讲,普通DLL是代码级重用,而COM才是二进制重用。
xgwlg 2002-05-24
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: dyw(旺仔) :

你的见解呢?
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内容概要:本文围绕基于物理场的动态模式分解(piDMD)展开研究,重点探讨其在流体力学、热传导及多物理耦合系统中的建模与应用。通过Matlab代码实现,将传统的动态模式分解(DMD)方法与物理场控制方程相结合,引入物理约束以增强数据驱动模型的物理一致性,从而提升对复杂非线性系统的模态提取精度与长期预测能力。文章系统阐述了piDMD的理论基础、数学推导过程与算法实现步骤,并结合典型物理场仿真案例(如Navier-Stokes方程驱动的流场演化)进行验证,展示了其在降阶建模、主导模态识别和时空动态可视化方面的优越性能,适用于高维、强耦合、非平稳系统的分析与优化。; 适合人群:具备一定数值计算、流体力学、控制理论或数据驱动建模背景,熟悉Matlab编程与线性代数运算,从事科学研究、工程仿真或系统辨识工作的研究生、科研人员及工程师。; 使用场景及目标:①实现对流场、温度场等物理场的高效降阶建模与动态行为预测;②提取符合物理规律的关键模态,用于系统稳定性分析与控制设计;③支撑复杂系统的状态估计、异常检测与优化调控等下游任务。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐行调试与运行,深入理解piDMD算法中物理约束的嵌入方式及其对模态质量的影响,同时可尝试将其迁移至其他偏微分方程描述的物理系统中进行拓展验证与应用。
内容概要:本文研究了在峰谷分时电价引导下,基于多目标优化遗传算法NSGA-II的电动汽车充电负荷优化问题。通过构建以电网负荷波动最小化和用户充电成本最低为核心的多目标优化模型,利用NSGA-II算法求解获得帕累托最优解集,实现对大规模电动汽车充电行为的有序引导。文中系统阐述了峰谷电价激励机制的设计原理、电动汽车充电负荷的数学建模方法、多目标优化问题的形式化表达以及NSGA-II算法的具体实现流程,并借助Matlab平台进行仿真验证,结果表明该策略能有效平抑电网负荷峰谷差、降低用户充电支出并提升电力系统的运行效率与稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力,从事智能电网、电动汽车调度、需求侧管理等相关领域的研究生或科研人员。; 使用场景及目标:①研究峰谷电价政策对电动汽车充电行为的影响机制;②掌握NSGA-II算法在电力系统多目标优化中的具体应用;③实现电动汽车集群的有序充电调度以改善电网负荷曲线; 阅读建议:此资源结合了电力经济学与智能优化算法,建议读者在学习过程中重点关注模型构建与算法实现的衔接部分,动手复现仿真代码以深入理解参数设置与结果分析过程。
详情可查看下方数据集可视化效果。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[电梯(elevator)] · 训练集:1468 张 · 验证集:157 张 · 测试集:158 张 · 总计:1783 张 该数据集聚焦于各类建筑内部及外部环境中的电梯目标检测任务,涵盖住宅楼、办公楼、商场、酒店等多种典型场景下的电梯结构。图像采集覆盖不同光照条件、材质类型与安装位置,充分体现了实际应用中电梯的多样性与复杂性,为智能楼宇管理、安防监控及无障碍设施识别等方向提供了高质量的视觉基础支持。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 72 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9446** mAP50-95 | 0.6531 Precision | 0.9305 Recall | 0.8777 train/box_loss | 0.5807 train/cls_loss | 0.3505 val/box_loss | 1.0020 val/cls_loss | 0.6208 【训练过程分析】 72 轮训练后 mAP50 达到 0.9446,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。但 mAP50-95 为 0.6531,和 mAP50 差距 0.29,定位精度仍有优化空间。 【模型性能评估】 Precision 0.9305、Recall 0.8777,精度高于召回,存在一定漏检。 【预测效果展示】 验证集预测效果较好,检测框基本准确覆盖电梯,置信度整体偏高。 【改进建议】 1. 丰富场景...

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