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解决VS2010与VS2012或VS2008编译问题的三种方法

VS2010和VS2012或者sv2008和VS2010

第一种:不太好!
VS2010和VS2012或者sv2008和VS2010,高版本VS编译都会出现,使用VS2008的D:\Program Files\Microsoft Visual Studio 9.0\VC\bin目录下的cvtres.exe替换到VS2010版本VS目录下再编译成功。
如果不行再用以下操作
第二种:最好的方法!
上网搜索发现是嵌入清单的问题,于是对该工程以及所有依赖工程进行如下操作右键->工程属性->配置属性-> 清单工具->输入和输出->嵌入清单,选择[否]
第三种:如果前两者都失败,试试第三种:
VS2010 2012CLR更换NET版本不像C#可以项目属性直接更改,需要修改 *.vcxproj里面  <PropertyGroup Label="Globals">节点添加以下内容
    <TargetFrameworkVersion>v2.0</TargetFrameworkVersion>
VS2012使用VS2010编译vc++项目以支持XP系统运行,项目属性 常规平台工具集选择Visual Studio 2010 (v100),必须同时安装VS2010 2012

这个目标Framework版本号,改成v3.0,v3.5,v4.0试试。如果前面的方法 可以就先不要改这个目标Framework版本号!
如果有需要你看看MSDN文章Multi-Targeting 相关的文章!

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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