修改ipsearcher.dll代码为bcb编译,但无法在BCB中正确加载.

od4ys 2007-12-21 03:55:39
修改后的代码如下:

#include <vcl.h>
#include <windows.h>

#pragma hdrstop
#pragma argsused

extern "C" __declspec(dllexport) void* __stdcall _GetAddress(const char *IPstr);

void *ret[2]; //for return
char *ptr = NULL; //ptr of image
char *p = NULL; //point to index
unsigned int total; //ip count

inline unsigned int get_3b(const char *mem)
{
return 0x00ffffff & *(unsigned int*)(mem);
}

inline void Load(void)
{
HANDLE hnd; //file handle
DWORD NumberOfBytesRead; //len
char text[2048]; //patch
char *temp;
unsigned int len;

//get patch
if( !GetModuleFileName(0, text, 2048) )
return;
temp = strrchr(text, 92); // 92 = '\'
*(temp + 1) = NULL;
strcat(temp, "QQwry.dat");

//CreateFile
hnd = CreateFile(text, GENERIC_READ, FILE_SHARE_READ, NULL,
OPEN_EXISTING, FILE_ATTRIBUTE_NORMAL, NULL);

if(INVALID_HANDLE_VALUE == hnd)
{
::MessageBox(NULL, text, "Can't Open QQWry.dat!", NULL);
return;
}

//get len
len = SetFilePointer(hnd, NULL, NULL, FILE_END);
SetFilePointer(hnd, NULL, NULL, FILE_BEGIN);

//malloc
ptr = (char*)malloc(len+9);
if(!ptr)
{
CloseHandle(hnd);
::MessageBox(NULL, "Can't Malloc Memory!", NULL, NULL);
return;
}

//read
if(!ReadFile(hnd, ptr, len, &NumberOfBytesRead, NULL))
{
CloseHandle(hnd);
free(ptr);
::MessageBox(NULL, text, "Can't Read QQWry.dat!", NULL);
return;
}
CloseHandle(hnd);

//calc total - 1
total = (*((unsigned int*)ptr+1) - *(unsigned int*)ptr);

//check file
if(total % 7 != 0)
{
free(ptr);
::MessageBox(NULL, text, "QQwry.dat is Bad!", NULL);
return;
}

total /= 7;
++total;
p = ptr + *(unsigned int*)ptr; //ptr of index area
}

inline unsigned int str2ip(const char *lp)
{
unsigned int ret = 0;
unsigned int now = 0;

while(*lp)
{
if('.' == *lp)
{
ret = 256 * ret + now;
now = 0;
}
else
now = 10 * now + *lp - '0';
++lp;
}

ret = 256 * ret + now;
return ret;
}

void* __stdcall _GetAddress(const char *IPstr)
{
if(NULL == p)
{
ret[0] = "Can't Open Data!";
ret[1] = "";
return ret;
}

unsigned int ip = str2ip(IPstr);
char *now_p;

unsigned int begin = 0, end = total;
while(1)
{
if( begin >= end - 1 )
break;
if( ip < *(unsigned int*)(p + (begin + end)/2 * 7) )
end = (begin + end)/2;
else
begin = (begin + end)/2;
}

unsigned int temp = get_3b(p + 7 * begin + 4);
if(ip <= *(unsigned int*)(ptr + temp)) //ok, found
{
now_p = ptr + temp + 4;
if( 0x01 == *now_p )
now_p = ptr + get_3b(now_p + 1);
//country
if( 0x02 == *now_p ) //jump
{
ret[0] = ptr + get_3b(now_p + 1);
now_p += 4;
}
else
{
ret[0] = now_p;
for(; *now_p; ++now_p)
;
++now_p;
}
//local
if( 0x02 == *now_p ) //jump
ret[1] = ptr + get_3b(now_p + 1);
else
ret[1] = now_p;
}
else
{
ret[0] = "Unkown";
ret[1] = "";
}
return ret;
}




int WINAPI DllEntryPoint(HINSTANCE hinst, unsigned long reason, void* lpReserved)
{
switch(reason)
{

case DLL_PROCESS_ATTACH: //attach
{
Load();
}
break;

case DLL_PROCESS_DETACH: //detach
{
free(ptr);
}
}
return 1;
}
//---------------------------------------------------------------------------
在bds2007
void __fastcall TfrmMain::btnClick(TObject *Sender)
{
HANDLE hDll = LoadLibrary("FindIPDLL.dll");
if (hDll == NULL) {
mm->Lines->Add("Error:Load dll!" + Now());
FreeLibrary(hDll);
}


}
都是错误的!
怎么解决呢?
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od4ys 2007-12-22
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问题解决了,修改成EXE来执行就行了..
内容概要:本文研究了基于Q-Learning自适应强化学习的PID控制器在自主水下航行器(AUV)运动控制的应用,旨在提升其在复杂海洋环境下的控制性能。通过建立AUV的动力学模型,将Q-Learning算法与传统PID控制相结合,实现控制器参数的在线自适应优化,有效增强了系统的响应速度、稳定性和抗干扰能力。研究采用Matlab进行仿真验证,结果表明该方法在轨迹跟踪与姿态控制方面具有优越表现,为水下机器人智能控制提供了可行的技术路径与理论支持。; 适合人群:具备自动控制理论、强化学习或水下机器人建模背景,从事相关科研工作的研究人员、高校研究生及工程技术开发者。; 使用场景及目标:①应用于高精度、强鲁棒性的水下机器人运动控制系统设计;②开展智能PID控制器在非线性、时变系统的参数自整定研究;③作为强化学习在复杂工业控制场景落地的典型案例参考,推动算法与工程实践融合。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行仿真实验,重点剖析Q-Learning与PID融合的架构设计、奖励函数设定及参数收敛过程,可进一步拓展至与其他智能优化算法(如DQN、Actor-Critic)的对比研究,深化对自适应控制机制的理解。
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 Matlab 被视为一种功能卓越的编程平台,特别是在数值运算和数据分析方面展现出广泛的应用价值。在应对多元非线性回归的挑战时,Matlab 拥备多种工具和函数,支持用户对复杂的数据进行构建模型和适配。本指南将重点阐释在 Matlab 环境下如何执行多元非线性回归分析。 我们需要掌握三种关键的回归指令: 1. `polyfit(x,y,n)`:此函数适用于拟合一元幂函数,能够导出一个多项式模型。例如,若知晓数据呈现二次函数形态,可选择`n=2`来适配一个二次曲线。 2. `regress(y,x)`:这是一个多元线性回归指令,能够处理多个自变量对因变量的影响。即便数据并非完全呈现线性特征,该函数也能提供一个线性近似。 3. `nlinfit(x,y,’fun’,beta0)`:这是最为通用的非线性回归指令,适用于适配任何类型的函数,无论是一元或多元,前提是用户能够定义函数形式(`fun`参数)。 回归分析的核心在于寻找一组最优的系数,使得模型能够最恰当地描述数据。这通常涉及选择一个合适的函数形态,随后通过最小化误差平方和来估算系数。在Matlab,`regress`指令主要用于处理线性模型,而`nlinfit`则处理更为复杂的非线性模型。 对于多元线性回归模型,我们可以用如下形式进行表述: \[ y = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + \cdots + \beta_px_p + \epsilon \] 其,\( y \)是因变量,\( x_1, x_2, \ldots, x_p \)是自变量,\( \beta_0, \beta_1, ...
内容概要:本文系统阐述了基于BP神经网络的语音特征信号分类方法,并提供了完整的Matlab代码实现。研究围绕语音信号的数据预处理、特征提取、神经网络结构设计、模型训练与分类测试等核心环节展开,详细展示了BP神经网络在语音识别任务的应用流程。通过构建多层前馈网络模型,利用误差反向传播算法优化权重,实现了对不同语音类别特征的高效分类,具有较强的工程实践价值和技术可复现性。; 适合人群:具备信号处理与机器学习基础知识,熟悉Matlab编程语言,从事语音识别、模式识别、人工智能等相关领域研究的学生及科研人员;特别适用于开展课程设计、毕业设计或科研项目的初级与级研究人员。; 使用场景及目标:①深入理解BP神经网络的基本原理及其在语音信号分类的具体实现过程;②掌握Matlab环境下语音信号特征提取与分类模型构建的全流程技术;③为语音识别、人机交互、智能听觉系统等实际应用场景提供可靠的算法基础与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合所提供的Matlab代码逐行分析其实现逻辑,重点关注数据输入格式、网络参数初始化、训练迭代过程及分类性能评估;可通过调整隐含层节点数、学习率、激活函数等超参数,观察模型收敛性与分类准确率的变化,从而深化对神经网络调参策略的理解。

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