assemly 与dllimport的区别

西关荣大少 2012-11-26 12:30:59

本人是菜鸟，弱弱地问一句 assemly 与dllimport两者不是都可以加载DLL吗有没有具体什么的区别啊，请高手们尽量讲得详细一点，还有一个问题啊这样加载DLL 和直接手动添加引用有没有什么的区别啊，万二分的感激这个问题已经纠缠了我两天了

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bdmh 2012-11-26

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dllimport是引入非托管dll的，assembly是针对托管dll的

卧_槽 2012-11-26

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dllimport是调用非托管dll，也就是机器码的程序集。 assemly 是调用托管程序集，也就是IL编码的程序集文件，当然这个程序集文件里还包含了很多其他的东西，比如resource等等。欲知详情请熟读《.net framwork框架程序设计》

火星大能猫 2012-11-26

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引用 2 楼 SkyDragonKing 的回复:

那么还想问一下我们平时右键添加引用的是不是都是托管DLL的啊是不是都是跟assembly一样啊

托管的dll.

liuxin_0725 2012-11-26

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感觉还落了很多知识点！！！

mq2003hwj 2012-11-26

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右键添加引用是把托管或者非托管dll加载到目前的程序集,可以使用里面定义的类. DllImport表示从windows操作系统加载dll，一般是win32的系统api，它们不是写在类里的,属于C语言的静态全局函数,使CLR在运行时知道在哪个系统dll里去查找函数入口.

西关荣大少 2012-11-26

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那么和右键添加的引用有什么区别啊

大葡萄八块一斤 2012-11-26

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一般认为非托管代码主要是基于win 32平台开发的DLL，activeX的组件，托管代码是基于.net平台开发的。

西关荣大少 2012-11-26

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那么还想问一下我们平时右键添加引用的是不是都是托管DLL的啊是不是都是跟assembly一样啊

内容概要：本文档为PCI-SIG发布的工程变更通知（ECN），主要针对PCI Express Base Specification 3.0/3.1版本，引入了物理层协议感知的重定时器（Retimer）的技术

内容概要：本文档详细介绍了“南方数码房地一体内外业软件”的操作流程，涵盖从数据准备、外业调查、内外业数据对接，到内业数据处理与成果输出的完整工作链。主要包括调查底图制作（支持DWG、MDB、SHP及倾斜三维模型等多种数据源）、导出外业IDB工程文件、平板端外业调查（宗地与房屋核实、电子签章表确认、照片导出）、内外业数据对接（DB与照片数据导入），以及内业的宗地信息完善、界址属性设置、自然幢生成、房屋面积计算、户属性录入，并最终输出宗地图、房产分户图、各类报表及MDB数据库等成果。; 适合人群：从事农村房地一体权籍调查的测绘、不动产登记及相关地理信息行业的内业处理人员、外业调查员和技术管理人员，需具备基础GIS或CAD操作能力；使用场景及目标：①指导用户系统完成从原始数据到不动产登记成果的全流程作业；②实现外业调查数据高效采集与内业自动化处理衔接，提升房地一体确权登记工作的标准化与效率；阅读建议：建议结合实际项目按章节顺序操作，重点关注数据格式转换、IDB工程交互逻辑及成果图输出设置，配合软件界面逐步实践，确保各环节数据完整性与准确性。

内容概要：本文围绕“面向高精度电流控制的PMSM多参数PSO辨识模型研究”，结合Simulink仿真实现，系统探讨了在高性能电机控制背景下，如何利用粒子群优化算法（PSO）对永磁同步电机（PMSM）电流环的关键参数进行多参数协同辨识。研究通过建立PMSM的精确动态数学模型，设计基于PSO的参数辨识框架，实现了对电机电感、电阻、反电动势常数等核心参数的高效在线或离线辨识，有效提升了电流控制的精度与系统鲁棒性。文中详细阐述了PSO算法的实现机制，包括适应度函数构造、参数编码策略与收敛判据，并在Simulink中构建了完整的联合仿真平台，通过大量仿真实验验证了该方法相较于传统辨识技术在准确性、稳定性和适应性方面的显著优势，为高动态性能电机驱动系统的参数获取提供了可靠的技术路径。; 适合人群：自动化、电气工程、控制科学与工程等相关专业的研究生、科研人员及从事高性能电机驱动系统开发的工程师。; 使用场景及目标：①应用于高端制造、新能源汽车、航空航天等领域中对电流控制精度要求极高的PMSM控制系统开发；②作为智能优化算法（如PSO）在电机参数辨识领域应用的典型案例，服务于教学演示与学术研究；③为后续开展自适应控制、智能容错控制及多物理场耦合建模等前沿课题提供坚实的参数辨识基础和技术参考。; 阅读建议：读者应具备扎实的电机控制理论基础（如FOC矢量控制、现代控制理论）以及熟练的MATLAB/Simulink仿真能力，建议在学习过程中结合文中的仿真模型，动手复现PSO参数辨识的完整流程，深入分析算法参数设置对辨识结果的影响，从而全面掌握其工程应用精髓。

内容概要：本文提出了一种基于粒子群优化算法（PSO）的配电网光伏储能双层优化配置模型，以IEEE33节点系统为标准算例，实现光伏发电单元与储能系统的协同选址与定容优化。该模型采用双层架构设计，上层以投资成本、运行经济性及网络损耗最小为目标优化设备配置方案，下层通过潮流计算评估系统在不同负荷场景下的运行性能，综合考虑电压稳定性、供电可靠性及可再生能源消纳能力，最终通过Matlab编程实现完整求解流程，为高渗透率分布式电源接入背景下的配电网规划提供了有效的技术支撑。; 适合人群：具备电力系统分析基础和Matlab编程能力的研究生、高校科研人员及从事新能源并网、智能配电网规划与优化的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究含高比例光伏接入的配电网规划与运行协同优化问题；②掌握双层优化建模方法与粒子群算法在复杂电力系统问题中的应用技巧；③为实际工程中分布式光伏与储能系统的科学选址与容量配置提供理论依据与仿真验证平台。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解双层迭代求解机制，重点关注算法收敛性分析、参数敏感性测试，并可通过更换初始种群、调整权重因子或引入其他标准测试系统（如IEEE69节点）进行对比实验，进一步验证所提模型的普适性与鲁棒性。

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