ActiveX控件 数字签名 简明指南 (转)

本文提供了一套详细的步骤来指导如何为ActiveX控件进行数字签名,包括从获取测试证书到使用Signcode.exe工具完成签名的过程。该指南适用于希望提高控件信任度和安全性的开发者。
ActiveX控件 数字签名 简明指南 (转)[@more@]

好吧。

1。先到 www.ca365.com
2。下载根证书。
3。申请并下载个免费的测试证书,保存密码。(测试证书有效期1个月,但是过期了控件还可以用!)
4。下载数字签名工具“Signcode.exe”。

安装,我在xp下可以,但98就不行~~~
5。按照ca365帮助先装根证书“rootTest.cer”,并把ca365加在可信用发证机构。
6。在ca365根下安装测试证书。

签名:
7。用 Signcode.exe 按提示签名你的ActiveX控件就完成了。
8。搞点咯!!!!!

(原创 Mailto:nne998@163.com">nne998@163.com ,ActiveX控件数字签名详细指南 待续)


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内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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