VC DLL 动态链接库(二)

本文介绍了DLL中导出函数的两种声明方式:使用__declspec(dllexport)和通过.module定义(.def)文件。详细解释了如何利用.def文件声明导出函数add,并概述了.def文件的基本规则。此外还探讨了DLL的静态调用方式及其特点。
DLL 中导出函数的声明有两种:

  1. 在之前给出的在函数声明中加上 __declspec(dllexport), 在这就不再列举了

  2. 采用模块定义(.def) 文件声明, .def 文件为连接器提供了有关被连接程序的的导出, 属性及其他方面的信息

  下面让我们看看怎样用 .def 文件将函数 add 声明为 DLL 导出函数(需在 dllTest 工程中添加 lib.def 文件):

// lib.def
LIBRARY dllTest
EXPORTS add @1

  .def 文件的规则为:

    (1) LIBRARY 语句说明 .def 文件相应的 DLL;

    (2) EXPORTS 语句后要列出要导出函数的名称,可以在 .def 文件中的导出函数名后加 @n, 表示要导出函数的序号为 n;

    (3) .def 文件中的注释由每个注释行开始处的分号指定,且注释不能和语句在同一行。

 

  由前文可以知道库分为静态库和动态库 DLL,深入到 DLL 内部, 其调用方式也分为静态与动态。

 

  静态调用方式的特点是由编译系统完成对 DLL 的加载和应用程序结束时 DLL 的卸载, 当调用某 DLL 的应用程序结束时,若系统中还有其他程序使用该 DLL, 则 Windows 对 DLL 的应用记录减一, 知道所有使用该 DLL 的程序都结束时才释放它, 静态调用方式简单实用, 但不如动态调用方式灵活。

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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