如何写一个程序,可以实现输入了函数名,返回值类型及参数,就可以调用该函数

chsilence 2006-07-04 09:04:48
如何写一个程序,可以实现输入了函数名,返回值类型及参数,就可以调用该函数
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bobob 2006-07-06
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定义一个函数,入口有4个:函数序号,入口参数结构体指针,出口参数结构体指针,返回值
函数序号用来确定要调用哪个内部函数;入口参数结构体和出口参数结构体是内部函数的参数,由于是指针,你可以定义任意多个参数(其实这两个指针也可以合为一个);最后一个返回值返回外部函数的执行状态。
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原理:
push bbb
push aaa
……
push xxx
call API

具体例子:http://ultra.xinwen365.com/public/MYRUNDLL.RAR.TXT
把 MYRUNDLL.RAR.TXT 改名为 MYRUNDLL.RAR 后解压,在命令行下运行就好了!
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http://community.csdn.net/Expert/topic/4634/4634972.xml?temp=.4665186
看看我的方法适合不适合.
booklove 2006-07-04
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你建立一个字符串跟函数指针的映射关系
mynamelj 2006-07-04
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用COM技术吧!
chsilence 2006-07-04
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用反射怎么搞呀,能具体点吗,谢谢!
cpio 2006-07-04
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C#里面可以用反射

C++里面不知道怎么搞
xiangrujian 2006-07-04
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帮顶!
基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!

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