Delphi 编写 DLL 返回字符串,.net 调用。

本文详细介绍了如何使用Delphi编写动态链接库,并将其与.NET进行交互,包括参数传递、内存管理及返回值处理。通过实例演示了如何在.NET中调用Delphi编写的DLL,确保了数据安全性和程序效率。

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注:本文源代码点此下载
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需要使用 delphi 编写一个动态链接库,由 .net 调用。

按照 delphi 的普通函数习惯,格式应该是这样的:

function encryptstring(acontent, akey: string): string;

但是 delphi 的 string 与其他语言是不一样的,可以查找资料看看。所以涉及到传递参数的时候,就要用 pchar 来代替 string。

那么直接替换就可以了吗?答案是不行的……

因为函数内的变量在使用完之后会被释放,那么其他程序再访问这个变量的时候,它已经不存在了,于是就会抛出:“尝试读取或写入受保护的内存。这通常指示其它内存已损坏”的异常。

如果想通过函数返回值的方法完成,就得在 dll 中给变量分配内存,可是问题是什么时候释放?没法释放……那不就内存泄漏了?所以不能使用返回值的方法,实际的返回值应该是通过参数来实现。

只能由调用者分配内存,dll 往指定位置写,调用者使用以后再释放内存。由于明文、密文的长度不是固定的,那么分配多少比较合适呢?这个好办,.net 中的 stringbuilder 正好适合,它可以分配一个初始大小,如果不够,则自动翻倍增加。

于是函数雏形诞生了:

delphi

procedure encryptstrb(acontent, akey, aresult: pchar; abuffersize: integer); stdcall;

var

s: string;

begin

if acontent = nil then

exit;

s := encryptstring(acontent, akey, kb256);

move(s[1], aresult^, min(abuffersize, length(s) + 1));

end;

.net

[dllimport(@"d:\crx\src\delphi\加密、解密动态链接库\encryptlib.dll")]

public static extern void encryptstrb(string acontent, string akey, stringbuilder aresult, int abuffersize);

protected void btnencrypt_click(object sender, eventargs e)

{

try

{

const int buffer_size = 32767;

stringbuilder sb = new stringbuilder(buffer_size);

encryptstrb(txtcontent.text, txtkey.text, sb, buffer_size);

txtencrypt.text = sb.tostring();

}

catch (system.exception ex)

{

registerstartupscript("alert", "");

}

}

在实际使用的时候,需要把 dll 中过程改为函数,返回 integer 或 boolean 类型的值,表示是否成功。另外在 .net 调用的时候,别忘了把 dll 的位置变成相对路径。


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### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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