Delphi2CS破解500行限制

本文介绍如何破解Delphi到C#代码转换工具的行数限制,通过反编译、IL代码修改及重新编译等步骤,实现对大型Delphi文件的有效转换。

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注:本文源代码点此下载
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初来乍到,希望园子里的大牛们不要扔砖头哈,本人做开发也有几年时间了,一直想拥有自己的一个blog,当然也是一直比较忙,最重要的一点,本人比较菜的缘故吧,呵呵,今天终于鼓起勇气啦!切入正题,由于本人最近在研究uo方面的东东,找到一个用delphi写的client,怎么办呢?本人毕竟是搞c#和.net的,delphi不熟悉,就在网上找到一个delphi2cs的软件,很开心呀^_^!试了挺好,可是最后一看,呀!

// delphi2cs trial converts the .pas file that is less than 500 lines.

// main.pas is 4343 lines.

// please purchse the final version to avoid the limitation.

本人英语不是很好,但差不多意思看懂了,这个版本不能转换超过500行的delphi文件,国外和国内的网站搜了一大圈,没有破解的方法-_-|||。

怎么办呢?想想还是自己动手吧,自己动手丰衣足食,于是网上找教程,就依葫芦画瓢吧!

首先用reflector反编译下delphi2cs.exe,咦,不错呀,c#写的,对上道了,哈哈!

代码虽然乱但好像没有混淆呀,庆幸,要不然我可束手无策了!终于被我找到一句:

else if (this.gb.a > 500)

{

this.ed("delphi2cs trial converts the .pas file that is less than 500 lines.");

builder3.append(" // delphi2cs trial converts the .pas file that is less than 500 lines. \r\n");

string filename = path.getfilename(this.o);

builder3.append(string.concat(new object[] { " // ", filename, " is ", this.gb.a, " lines. \r\n" }));

builder3.append(" // please purchse the final version to avoid the limitation.\r\n");

flag = true;

}

这不就是关键的地方吗?

于是照着网上的教程首先用ildasm保存成il文件,再用emeditor打开il文件进行修改,打开我傻眼了,il看不懂呢!咋改呢!

上图片:

看到了吧,原先是500,我改成500000了,嘻嘻(我蒙的), 我相信应该没有500000行的代码,反正我是没见过!

再用ilasm工具重新编译成exe文件,在vs2008命令行下执行 ilasm /exe d:\4.il这里要注意一下,刚开始我怎么编译都是失败,后来才发现我用的是vs2005的ildasm和ilasm,因为exe是.net3.5的,所以必须要用vs2008下的工具才可以编译成功。大功告成,试了一下,一个几千行文件也转换成功了^_^!呵呵,就写到这里吧,第一次搞破解,第一次在园子里面写blog,第一次原创...不为别的了,只为记忆自己程序人生中的点滴,希望各方大牛们多多指教!

破解文件(先安装原版再把破解文件放在原版目录下面)


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内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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