函数在开发环境中的应用(简易实例)

本文详细指导如何使用VS编译器创建静态库,包括编写加法函数、调整配置生成库文件,以及如何在新项目中导入和使用静态库,适合C语言初学者理解库的应用过程。

看完本篇文章,你将会对C语言函数在开发环境中的应用有初步的认识,本文章主要讲述的是代码工程制作静态库和使用静态库的方法,本文将以vs编译器作演示。

本篇文章由代码、图片结合的方式向大家呈现,争取能让对C语言还不太熟悉的小伙伴对相关问题有更深入的了解。

码字不易,别忘了先赞后看哦!


目录

1.建立静态库

1.1以加法运算代码为例,先创建一个解决方案,写入相关函数

1.2查找方案属性,调整配置类型(应用+确认)

1.3生成解决方案 

1.4获取静态库

2.导入静态库

2.1转移头文件和静态库

2.2 在头文件处添加现有项

2.3添加相应的头文件

 3.运行

 4.结语


1.建立静态库

静态库其实就是工程解决方案的一种配置类型,如果你不想让别人知道你的代码,请制作属于你的静态库吧!

1.1以加法运算代码为例,先创建一个解决方案,写入相关函数

 

1.2查找方案属性,调整配置类型(应用+确认)

1.3生成解决方案 

1.4获取静态库

查找方案相关路径,找到(.lib)文件,即为静态库


2.导入静态库

2.1转移头文件和静态库

在静态库所在解决方案内找到头文件(.h),和静态库(.lib),复制或剪切到目标解决方案文件夹内(或者路径下)

2.2 在头文件处添加现有项

2.3添加相应的头文件

#include"add.h"
#pragma comment(lib,"Add.lib")//导入静态库

 3.运行


4.结语

看到这里,相信老铁们对C语言已经有了更深刻的了解。我是计算机海洋的新进船长Captain_ldx,如果我的文章能对您有帮助的话,麻烦各位观众姥爷们点赞、收藏、关注我吧!如果你对我的文章有任何问题或者意见,欢迎在评论区给我留言。后期重点注释和知识点将持续更新......

源码来自:https://pan.quark.cn/s/a3a3fbe70177 AppBrowser(Application属性查看器,不需要越狱! ! ! ) 不需要越狱,调用私有方法 --- 获取完整的已安装应用列表、打开和删除应用操作、应用运行时相关信息的查看。 支持iOS10.X 注意 目前AppBrowser不支持iOS11应用查看, 由于iOS11目前还处在Beta版, 系统API还没有稳定下来。 等到Private Header更新了iOS11版本,我也会进行更新。 功能 [x] 已安装的应用列表 [x] 应用的详情界面 (打开应用,删除应用应用的相关信息展示) [x] 应用运行时信息展示(LSApplicationProxy) [ ] 定制喜欢的字段,展示在应用详情界面 介绍 所有已安装应用列表(应用icon+应用名) 为了提供思路,这里只用伪代码,具体的私有代码调用请查看: 获取应用实例: 获取应用名和应用的icon: 应用列表界面展示: 应用列表 应用运行时详情 打开应用: 卸载应用: 获取info.plist文件: 应用运行时详情界面展示: 应用运行时详情 右上角,从左往右第一个按钮用来打开应用;第二个按钮用来卸载这个应用 INFO按钮用来解析并显示出对应的LSApplicationProxy类 树形展示LSApplicationProxy类 通过算法,将LSApplicationProxy类,转换成了字典。 转换规则是:属性名为key,属性值为value,如果value是一个可解析的类(除了NSString,NSNumber...等等)或者是个数组或字典,则继续递归解析。 并且会找到superClass的属性并解析,superClass如...
基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO)的LSTM分类预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO),并将其应用于LSTM神经网络的分类预测中,通过Matlab代码实现。该方法结合遗传算法的全局搜索能力与改进的多群粒子群算法的局部优化特性,提升LSTM模型在分类任务中的性能表现,尤其适用于复杂非线性系统的预测问题。文中详细阐述了算法的设计思路、优化机制及在LSTM参数优化中的具体应用,并提供了可复现的Matlab代码,属于SCI级别研究成果的复现与拓展。; 适合人群:具备一定机器学习和优化算法基础,熟悉Matlab编程,从事智能算法、时间序列预测或分类模型研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①提升LSTM在分类任务中的准确性与收敛速度;②研究混合智能优化算法(如GA与PSO结合)在神经网络超参数优化中的应用;③实现高精度分类预测模型,适用于电力系统故障诊断、电池健康状态识别等领域; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步调试运行,理解GA-HIDMSPSO算法的实现细节,重点关注种群划分、异构策略设计及与LSTM的集成方式,同时可扩展至其他深度学习模型的参数优化任务中进行对比实验。
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