打包后,安装到其他机器上运行时出现"系统错误":&H8007007E(-2147024770).找不到指定的模块

mingtian2008 2005-10-20 12:53:55
打包后,安装到其他机器上运行时出现"系统错误":&H8007007E(-2147024770).找不到指定的模块.
在公司的很多机器试都好用,但在完全裸机下就出现上面的错误.
后来发现装上了office 就好了.
程序中用到了 Richtx32.ocx

打包也带走了.
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mingtian2008 2005-10-27
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mingtian2008 2005-10-26
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vansoft 2005-10-25
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FM2PASTE.EXE /Q
以上是安靜模式安裝,用戶看不到的。

把文件打到包裏,調用一下就行了。
原來的FM2.DLL就不要打到包裏了。
mingtian2008 2005-10-25
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恩,是控件的问题?
//jah_online()
我用VB自带的打包试过,把所有需要带的控件都带走,放在程序的根目录下,然后打包,并安装在自己的机器上,安完后我的源文件都不能运行了。
//vansoft(Vansoft Workroom)
你是说去下一个FM2PASTE.EXE安裝,FM2PASTE 是一个补丁吗?
把他打到包里感觉不太好,就没有其他的解决办法吗?还是因为安装sp6的问题
mingtian2008 2005-10-25
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FM2.DLL 为什么会有这个问题呢
vansoft 2005-10-24
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解決了,
把FM2PASTE.EXE安裝一下就行,
把他也打到包裏,然後後台安裝。
jah_online 2005-10-23
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这个是控件的问题...
在打包的时候(VB自带的打包程序,其他打包程序我没用过.)尽量把自定义控件拷贝到工程目录,不要放在别的目录,在打包的过程中,打包程序会把SYSTEM32里面已经注册的部分控件忽略掉,所以一些常用的,例如VBCH那些准备好,放在根目录(工程目录),不过大多数情况你在打包的时候他会提示你目录里面缺少那些需要注册的文件.你把这些文件选中(我些需要自己拷贝过来然后找路径,这种情况我试过一次.是用了某一个第三方控件的时候他找不到了).
反正记住一点..一定要认真看打包的每一步,不要乱点下一步.看看缺少那些文件一定要找回来.
mingtian2008 2005-10-23
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哈哈.这个问题还挺有意思的呀,明明控件都带走了。可以在逻机上就是不好用。
vansoft 2005-10-22
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这个问题我昨天才碰到,
周一去上班再考虑怎么解决。
你等等。
xmf_jx 2005-10-22
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这个问题我也碰到过。我就安装了一个OFFICE就OK了。
mingtian2008 2005-10-21
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经过测试.应该是出在Forms2.0 (FM20.DLL) 上
我用的是Setup Factory 6.0 FM20.DLL 也带走了并且也注册了.为什么还是会出现这个问题.

谁帮我试试 程序中用 Forms2.0 打包后在裸机上是否也会有这个问题
winehero 2005-10-20
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看看什么控件没有,该控件对应什么OCX/DLL?
zyg0 2005-10-20
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那就肯定是安装包的问题,乐,仔细找下
winehero 2005-10-20
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是不是scrrun.dll (Microsoft Scripting Runtime)没打包进去?
mingtian2008 2005-10-20
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刚刚发现 是控件的问题
不是Richtx32的问题
我程序中也用到了.Forms2.0 (FM20.DLL)
我把所有的需要带走的dll和ocx都放在程序的根目下并注册
安装后不但不好用.就连我的源文件也不好用了.控件都没有.往窗体上划控件就出现上面的问题
zyg0 2005-10-20
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是不是引用dao了,打包好象不带他的
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs 或 ConvNets)是一类深度神经网络,特别擅长处理图像相关的机器学习和深度学习任务。它们的名称来源于网络中使用了一种叫做卷积的数学运算。以下是卷积神经网络的一些关键组件和特性: 卷积层(Convolutional Layer): 卷积层是CNN的核心组件。它们通过一组可学习的滤波器(或称为卷积核、卷积器)在输入图像(或上一层的输出特征图)上滑动来工作。 滤波器和图像之间的卷积操作生成输出特征图,该特征图反映了滤波器所捕捉的局部图像特性(如边缘、角点等)。 通过使用多个滤波器,卷积层可以提取输入图像中的多种特征。 激活函数(Activation Function): 在卷积操作之后,通常会应用一个激活函数(如ReLU、Sigmoid或tanh)来增加网络的非线性。 池化层(Pooling Layer): 池化层通常位于卷积层之后,用于降低特征图的维度(空间尺寸),减少计算量和参数数量,同时保持特征的空间层次结构。 常见的池化操作包括最大池化(Max Pooling)和平均池化(Average Pooling)。 全连接层(Fully Connected Layer): 在CNN的末端,通常会有几层全连接层(也称为密集层或线性层)。这些层中的每个神经元都与前一层的所有神经元连接。 全连接层通常用于对提取的特征进行分类或回归。 训练过程: CNN的训练过程与其他深度学习模型类似,通过反向传播算法和梯度下降(或其变种)来优化网络参数(如滤波器权重和偏置)。 训练数据通常被分为多个批次(mini-batches),并在每个批次上迭代更新网络参数。 应用: CNN在计算机视觉领域有着广泛的应用,包括图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等。 它们也已被扩展到处理其他类型的数据,如文本(通过卷积一维序列)和音频(通过卷积时间序列)。 随着深度学习技术的发展,卷积神经网络的结构和设计也在不断演变,出现了许多新的变体和改进,如残差网络(ResNet)、深度卷积生成对抗网络(DCGAN)等。

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