现在只有其他工具包捍供的lib、h文件,如何转换成成DLL文件?

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MFC使用CxImage的配置方法

4.设置 项目,属性 里面的 MD/MTD,以及在DLL共享或静态链接库中使用MFC要于你的项目保持一致 (这里我补充一下,我的出现问题了.运行的时候总是库冲突,为了节省时间 我把我的项目改成在DLL中运行了.当然代码生成设置也...

Java Jni入门(一):Hello Jni(在Java中调用C库函数)

本文介绍了如何使用命令行工具来编写Jni程序,以实现Java中调用C库函数的功能。包含Windows 32位、Windows 64位、Linux、Mac三种环境。

微软 DirectX—昨天,今天,明天!(转载)

现在游戏的种类与数量几乎呈爆炸式增长,游戏的制作水平也不断提高,那么玩家在欣赏游戏中那绚丽的效果时,有没有想过是什么造就了这一切兀空饩褪荄irectX!DirectX这个词对玩家来说似乎并不陌生,现在的很多游戏...

windows下32位汇编语言学习笔记

windows下32位汇编语言学习笔记 第一章第一章 背景知识80x86处理器的存储器4个数据寄存器EAX,EBX,ECX,EDX EAX寄存器所有API函数的返回值都保存在EAX里,注意是返回值,不是返回参数,本书3.2.2 节,说是winapi的...

DirectX 开发环境的支持与配置

在进行DirectX开发之前,我们需要下载并安装相应版本的DirectX SDK,这个可以从Microsoft的官方站点上免费获得,最新的DirectX 9.0 SDK Update(Summer 2003)大约是185MB,相关的还有DirectX9 SDK for Pocket PC 、...

C和C++编程和学习文档

C和C++编程和学习文档 1 :指针变量... (int *)p 把p强制转换为int型 3.1 :指针的问题:指针应用时最好给予定义(初始化)这样可以保证指针的指向是程序员自己能够把握的。3.2 :指针的越界,这恐怕是最难查出的吧! 

DirectX 开发环境配置

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DirectX环境的配制

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微软 DirectX—昨天,今天,明天!(转载)

现在游戏的种类与数量几乎呈爆炸式增长,游戏的制作水平也不断提高,那么玩家在欣赏游戏中那绚丽的效果时,有没有想过是什么造就了这一切兀空饩褪荄irectX!DirectX这个词对玩家来说似乎并不陌生,现在的很多游戏...

DirectX—昨天,今天,明天[转]

DirectX—昨天,今天,明天[原创] 龙芯X 2004-01-19 现在游戏的种类与数量几乎呈爆炸式增长,游戏的制作水平也不断提高,那么玩家在欣赏游戏中那绚丽的效果时,有没有想过是什么造就了这一切兀空饩褪荄irectX!...

DirectX--昨天、今天、明天

现在游戏的种类与数量几乎呈爆炸式增长,游戏的制作水平也不断提高,那么玩家在欣赏游戏中那绚丽的效果时,有没有想过是什么造就了这一切呢?这就是DirectX!DirectX这个词对玩家来说似乎并不陌生,现在的很多游戏...

Makefile 总述(转载)

概述——什么是makefile?或许很多Winodws的程序员都不知道这个...这就好像现在有这么多的HTML的编辑器,但如果你想成为一个专业人士,你还是要了 解HTML的标识的含义。特别在Unix下的软件编译,你就不能不自己写makef

关于Java使用JRebel进行tomcat的远程热部署

Java使用JRebel进行...2.下载反代工具,对JRebel进行破解.这一步网上有教程,记得使用的地址为本地ip/GUID 在破解结束之后,将IDEA设置成离线模式.否则将很快就会失效,这个时候就已经可以使用JRebel在本地进行热部署...

Tensorflow Object Detection Apl 和 OpenVINO工作套件部署学习笔记

xml转换成csv格式 python xml_to_csv.py -i D:\tf_train\workspaces\hear_tail\images\train -o D:\tf_train\workspaces\hear_tail\annotations\train_labels.csv python xml_to_csv.py -i D:\tf_train\workspaces\...

菜鸟飞行记——一、基础得不能再基础的知识记录

平时的小积累 VPN是什么东西 虚拟专用网络,用于加密通讯 tomcat连不上会执行缓存 做法:将项目从部署中删掉,然后删掉tomcat安装目录下work-Catalina-localhost目录 Refresh一下项目 当项目部署成功后,启动...

makefile编写规则

函数库一般分为静态库(.a或.lib),动态库(.so或.dll)。 动态库与静态库的区别在于静态库在程序编译的时候被链接到目标代码中,而动态库是在程序运行时才被载入。 静态库的优点在于代码的...

静态库和动态库

什么是库文件 1. 库文件是计算机上的一类文件,可以简单的把库文件看成一种代码的仓库,它提供给使用者一些可以直接拿来用的变量,函数或者类。 2. 库是一种特殊的程序,编写库的程序和编写一般的程序区别...

C语言内存管理机制精讲-高手必修课视频教程

在企业级项目开发中一个非常重要的设计就是如何有效地管理内存资源。在C语言中,关于内存管理的知识点比较多,如函数变量、作用域、指针、堆 、栈、 常量区、全局静态区、要想真正掌握和理解C语言,就必须先精通C语言内存管理机制。 黄老师精选内存相关知识点,循序渐进,最后以一个复杂的内存池设计实现贯穿对整个课程知识要点,让学员真正透彻理解C语言内存管理!

Java基础核心技术:多线程(day16-day17)

本套Java视频完全针对初级学员,课堂实录,自发布以来,好评如潮!Java视频中注重与学生互动,讲授幽默诙谐、细致入微,覆盖Java基础所有核心知识点,同类Java视频中也是代码量大、案例多、实战性强的。同时,本Java视频教程注重技术原理剖析,深入JDK源码,辅以代码实战贯穿始终,用实践驱动理论,并辅以必要的代码练习。 通过20的课程学习,使学员掌握java核心语法、面向对象思想编程、异常处理、IO流、集合类、多线程、网络编程等。

茅台、鞋子、手机、抢购、软件,抢购秒杀

最近各大电商平台不断持续放货,京东,天猫,苏宁,网易等,还有新加入的大军,酒仙网,,国美,华润万家和主播等等……给平台带去了巨大流量。 看到很多小伙伴都撸货撸到手发软,发财发到腿抽筋。一瓶几百+,你算算,这能赚多少钱。是不是不想上班的那种,上班一天才两三百,什么时候才能买到房子。 今天带来一个福利。那就是抢购软件,很实用。朋友圈好多都在用这个抢购。内有教程仔细阅读。最后祝每个伙伴都抢到 赚到

Java Web酒店管理系统源码 +mysql 数据库

酒店管理系统分为前台和后台两个部分,其中后台供管理员管理系统之用,包括客房类型设置模块、客房设置模块以及操作员设置三个子模块,具体的功能模块如下。 客房类型设置模块:该模块用来管理酒店的所有客房类型,包括新增客房类型、编辑已有客房类型、删除客房类型等功能。 客房设置模块:该模块用来管理酒店的所有客房信息,包括新增客房、编辑已有客房、删除客房等功能。 操作员设置模块:该模块用来管理酒店的操作员信息,包括新增操作员、编辑已有操作员信息、删除操作信息等功能。 系统前台供酒店所有工作人员使用,包括入住登记模块、结账模块、预定模块、客户管理模块以及业务统计五个模块。具体的功能模块如下。 入住登记模块:该模块用来登记客户的入住信息,其中入住信息包括登记信息、客人信息以及费用信息三部分。 结账模块:该模块用来处理客户的退房信息,只需要知道客户所住的房间号码,就能进行退房结账。 预定模块:该模块用来处理客户的预定信息,除了可以新增预定信息外,还可以对已有的预定信息进行管理。 客户管理模块:该模块用来管理客户的登记信息,包括新增客户信息、编译已有客户信息、删除客户信息等功能。 业务统计模块:该模块用来统计酒店的客房出租率,并且已图形报表的形式来显示出租率信息。 本系统的开发工具具体如下。 系统开发平台:MyEclipse 6.5。 数据库管理系统软件:MySQL 5.0。 java开发包:JDK 5.0以上。 Web服务器:Tomcat 6.0。 本系统采用MVC架构模式开发,具体技术如下。 AJAX框架:使用ExtJS技术开发 显示层:使用JSP技术开发 数据访问层:使用DAO模式开发 持久层:使用Hibernate框架开发 首页访问地址 :http://localhost:8080/JavaPrj_9/首页配置 页面 修改 打开web.xml 修改 即可 /WEB-INF/pages/userLogin.jsp 复制代码 数据库配置 为hotel-hibernate.xml 文件 测试了将近2个小时 系统跑的还不错 一下小细节 bug 大家可以自己去调整下

Visio_2016

visio_2016下载安装,亲测可用,不需要破解,而且无秘钥。简单方便实用

科研伦理与学术规范 期末考试2 (40题).pdf

科研伦理与学术规范 期末考试2 (40题)

Ajax+jquery从入门到精通2017视频教程

ajax技术是从事WEB开发的课程,本课程是在js及jsp课程的基础上的提高课,从ajax初级开始讲解,主要包括ajax的xmlhttprequest对象的创建,事件,状态变化,回调函数定义等详细讲解,并包含大量的实战案例;prototype插件的应用;dwr插件的应用;json格式数据,jquery的深入讲解与实战训练,共22个视频教程,PPT课件及上课源代码在购买后可以下载 掌握ajax的灵活运用,通过验证用户是否存在,学生注册不刷新页面,ajax读取XML格式文件数据,实现树形菜单,动态显示产品详情提示窗口,类似百度搜索条功能等案例;掌握prototype使用;掌握jquery插件的灵活运用,使你的程序像一个魔法师随心所欲的变化,掌握生成JSON格式数据,利用插件自动生成JSON数据,jquery对ajax的支持,通过JSON在前后台之间传递数据

奥特曼大全及关系明细.pdf

此文档有详细奥特曼大全及关系明细

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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