如何制作cab包

准备工具

打包工具iexpress.exe

签名工具signcode.exe

代码签名证书

打包文件

WVC.ocx

LiteUnzip.dll

mfc80u.dll

mfcm80u.dll

制作步骤

步骤1准备inf文件

将打包文件存放到一个文件夹中,将以下代码另存为wvc.inf

 

[version]
signature="$CHINA$"
AdvancedINF=1.0
   
[Add.Code]
WVC.ocx=WVC.ocx
LiteUnzip.dll=LiteUnzip.dll
mfc80u.dll=mfc80u.dll
mfcm80u.dll=mfcm80u.dll
   
[WVC.ocx]
file=thiscab
clsid={C8E6EFFA-ED02-4858-836A-B164102F3C5D}
FileVersion=1,0,0,1
RegisterServer=yes
   
[LiteUnzip.dll]
file-win32-x86=thiscab
RegisterServer=no
DestDir=11
FileVersion=0,0,0,2

[mfc80u.dll]
file-win32-x86=thiscab
RegisterServer=no
DestDir=11
FileVersion=8,0,50727,42

[mfcm80u.dll]
file-win32-x86=thiscab
RegisterServer=no
DestDir=11
FileVersion=8,0,50727,42

[RegisterFiles]    
%11%\WVC.ocx

 

 

注释:

²  "thiscab" 是一个关键字,意指包含该INFCAB文件。也可以从网上下载所需要的DLL文件,只要指定一个HTTP 网址即可,如:

²  关键字"file-win32-x86" 指定平台是 x86

²  文件版本号可见属性。

²  "DestDir"指的是装载目录或者文件的地址: 11 指定为系统目录 WINDOWS/ /SYSTEM32;

²  "clsid" 指的是要安装控件的CLSID

 

 

 

 

 

步骤2签名打包文件

运行signcode.exe

1)      选择要签名的文件,ocxdll都要分别进行签名。

2)      选择代码签名证书公钥

3)      选择代码签名证书私钥

4)      其他选项均为默认设置,输入证书私钥口令,输入时间戳,再一次输入私钥口令。

步骤3制作CAB

运行iexpress.exe

1)      选择“Create new Self Extraction Directive file”,点击下一步。

2)      选择“Create compressed files only(ActiveX Installs)”,点击下一步。

3)      点击Add,选择所有文件包括inf,点击下一步。

4)      点击Browse,输入.CAB文件的存放地址(包含所取文件名),并且要选中 Store files using Long File Name inside Package”。点击下一步。

5)      选择“Dont save”,一直点击下一步,直到完成。

步骤3签名CAB

同步骤2

步骤4删除ocx插件

进入安装目录c:\windows\downloaded program files,右键删除

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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