Lib和Dll

VS2017下dll和lib的使用 前言 最近开始认真掌握VS的各种操作,自然而然避不开dll和lib的使用,自己逛了逛优快云和博客园,看了很多博客,但是并不是很让我满意,一方面是大多不符合我的环境(VS2017 Community),另一方面是太他妈复杂了,什么建成后又各种添加什么的,实在记不熟,所以以下是我的操作。 说明如下: 环境:VS2017 Community 操作:同一个结局解决方案下一个exe项目,一个dll项目,一... 阅读详情

      在进行Windows时,经常会碰到调用函数库的情况,函数库也极大的扩展了编程的模块化能力。别人写好了函数,放到某个地方(函数库),告诉你使用方法,你来调用就可以完成你想做的事情,这简直太方便了。

在实际编程中,我们经常会碰到两种函数库德使用方法,静态的和动态的,在编译时,直接将函数代码加入到程序中,由程序来进行编译;另一种是直接编译出链接库,Lib中包含了DLL文件和函数入口信息,这些函数在程序运行时,被动态的加载到程序的进程空间中。

      换句话说,静态库你是把它引入你的程序代码中,你最终编译出来可执行的程序实际上是你的代码+函数库的代码;动态库是你只在程序代码中调用函数库,也就是说动态函数库和你的程序代码不直接耦合,只有你的程序调用时,操作系统的执行环境会帮你找到那个动态库,并根据你给出的函数入口信息,找到相应的函数,加载到进程空间中,供你的程序使用。

      Lib和Dll,很容易让人混淆,主要是历史原因。早期是Lib是只有静态应用的,简单来说,生成的Lib库,你必须加载到你的代码中,它跟你的代码一起编译,最后产生一个应用程序。后来因为各种通用的库原来越大,越来越多,导致编程时可以引用很多库,那么最终的结果是应用程序越来越大,逐渐就产生了一种动态调用的方法,就是Lib中只是包含函数的一些索引信息,记录函数的入口位置啊这些东西,而函数是在用时才调,函数被编译成Dll文件,可以有操作系统的执行环境进行加载。当然动态库,因为它灵活的原因,逐渐有了很多其他的用法,这个略过。

 

    使用静态lib的方法:
           静态lib中,一个lib文件实际上是任意个obj文件的集合,obj文件是cpp文件编译生成的。

           其他应用程序如果要使用这个lib文件,很简单,include那个头文件,把lib加入到工程lib目录中就好


     使用动态DLL的方法:

          在动态Dll中,它的lib只有函数的入口信息,使用方法一般分为隐式和显示调用两种。

  (1)隐式调用

        隐式调用,其使用方法和静态lib的调用类似,只是应用程序编译时不会引入调用函数的代码,具体函数还是在调用时,动态加载。
通过project->link->Object/Library Module中加入.lib文件(或者在源代码中加入指令#pragma comment(lib, “Lib.lib”)),并将.dll文件置入工程所在目录,然后添加对应的.h头文件。

#include  " stdafx.h "
#include 
" DLLSample.h "

#pragma comment(lib, 
" DLLSample.lib " )     // 你也可以在项目属性中设置库的链接

int  main()
{
        TestDLL(
123 );    // dll中的函数,在DllSample.h中声明
         return ( 1 );
}

(2)显式调用

        显示的意思就是真的把库动态的调用,具体操作就是使用函数指针和WIN32 API函数LoadLibrary、GetProcAddress装载,这个是用方法很动态,只要有Dll就行,当然你的调用一定要符合函数的调用规范。先加载动态库,然后找到函数,调用之。如果你的Dll做的很open,那么其他程序开发者也可以调用你的Dll中。现实中,很多专业公司会开放一些函数库,有静态的当然也有动态的。显示调用如下:

#include  < iostream >
#include 
< windows.h >           // 使用函数和某些特殊变量
typedef  void  ( * DLLFunc)( int );
int  main()
{
        DLLFunc dllFunc;
        HINSTANCE hInstLibrary 
=  LoadLibrary( " DLLSample.dll " );

        
if  (hInstLibrary  ==  NULL)
        
{
          FreeLibrary(hInstLibrary);
        }

        dllFunc 
=  (DLLFunc)GetProcAddress(hInstLibrary,  " TestDLL " );
        
if  (dllFunc  ==  NULL)
        
{
          FreeLibrary(hInstLibrary);
        }

        dllFunc(
123 );
        std::cin.
get ();
        FreeLibrary(hInstLibrary);
        
return ( 1 );
}


LoadLibrary函数利用一个名称作为参数,获得DLL的实例(HINSTANCE类型是实例的句柄),通常调用该函数后需要查看一下函数返回是否成功,如果不成功则返回NULL(句柄无效),此时调用函数FreeLibrary释放DLL获得的内存。
GetProcAddress函数利用DLL的句柄和函数的名称作为参数,返回相应的函数指针,同时必须使用强转;判断函数指针是否为NULL,如果是则调用函数FreeLibrary释放DLL获得的内存。此后,可以使用函数指针来调用实际的函数。
最后要记得使用FreeLibrary函数释放内存。

什么是Claude 的 Agent Skills? 摘要: Claude的Agent Skills功能支持通过结构化技能包(含指令、脚本、工具)实现任务自动化,如数据分析、文档生成等。核心能力包括:1)技能包管理(如Python脚本+模板);2)工具调用(API/数据库交互);3)子代理协作(拆分复杂任务)。快速上手步骤:创建技能包(如Excel报表生成)、配置工具权限、触发执行;支持多代理并行处理(如SQL查询+可视化)。关键技巧:工具需明确定义参数、利用子代理共享上下文、注重权限管控。官方文档与社区资源提供进阶指导,使Claude成为可编程的数字助手。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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