VC DLL 动态链接库(四)

本文介绍如何在DLL中定义并导出point和circle两个类,以及如何在应用程序中使用这些类。通过declspec(dllexport)和declspec(dllimport)实现类的导出与导入。
  DLL 导出类

  DLL 中定义的类可以在应用工程中使用。

  接下来,我将演示在 DLL 中定义 point 和 circle 两个类, 并在应用工程中引用了他们。

// point.h point 类的声明
#ifnedf POINT_H
#define POINT_H
#ifdef DLL_FILE
class _declspec(dllexport) point // 导出类 point
#else
class _declspec(dllimport) point // 导入类 point
#endif
{
public:
    float x, y;
    point();
    point(folat x_coordinate, folat y_coordinate);
};
#endif
// point.cpp point 类的实现
#ifnedf DLL_FILE
#define DLL_FILE
#endif

#include "point.h"
// 类 point 的缺省构造函数
point::point(){
    x = 0.0, y = 0.0;
}

// 类 point 的构造函数
point::point(float x_coordinate, float y_coordinate){
    x = x_coordinate;
    y = y_coordinate;
}
// circle.h circle 类的声明
#ifndef CIRCLE_H
#define CIRCLE_H
#include "point.h"
#idnef DLL_FILE
class _declspec(dllexport)circle // 导出类 circle
#else
class _declspec(dllimport)circle // 导入类 circle
#endif
{
public:
    void SetCentre(const point centrePoint);
    void SetRadius(float r);
    float GetGirth();
    float GetArea();
    circle();
private:
    float radius;
    point centre;
};
#endif;
// circle.cpp, circle类的实现
#ifndef DLL_FILE
#define DLL_FILE
#endif
#include "circle.h"
#define PI 3.1415926
// circle 类的构造函数
circle::circle()
{
    centre = point(0,0);
    radius = 0;
}
// 得到圆的面积
float circle::GetArea()
{
    return PI*radius*radius;
}
// 得到圆的周长
float circle::GetGirth()
{
    return 2*PI*radius;
}
// 设置圆心坐标
void circle::SetCentre(const point centrePoint)
{
    centre = centrePoint;
}
// 设置圆的半径
void circle::SetRadius(float r)
{
    radius = r;
}
// test.cpp 类的引用
#include "..\\circle.h"
#pragma comment(lib, "dllTest.lib");

int main()
{
    circle c;
    point p(2.0, 2.0);
    c.SetCentre(p);
    c.SetRadius(1.0);
    cout << "area:" << c.GetArea() << "girth" << c.GetGirth() << endl;
    return 0;
}

  

通过 DLL 中的

class _declspec(dllexport) point // 导出类 point

class _declspec(dllimport) point // 导入类 point

来完成类的导入和导出。

 

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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