CurlSharp

本文解决CurlSharp项目中出现的BadImageFormatException错误,分析了问题原因并提供了两种解决方案,一是独立编译CurlSharp项目并手动复制所需DLL,二是直接在项目中引用编译后的CurlSharp.dll。

https://github.com/masroore/CurlSharp

clone版本库之后,在本地使用,会遇到找不到dll的情况

 

编译EasyGet项目之后,进行调试,会提示

System.BadImageFormatException: 试图加载格式不正确的程序。 (异常来自 HRESULT:0x8007000B)
在 CurlSharp.NativeMethods.curl_global_init(Int32 flags)
在 CurlSharp.Curl.GlobalInit(CurlInitFlag flags) 位置 D:\SourceCode\GitHub\CurlSharp\CurlSharp\Curl.cs:行号 75
在 EasyGet.EasyGet.Main(String[] args) 位置 D:\SourceCode\GitHub\CurlSharp\Samples\EasyGet\EasyGet.cs:行号 17

 

问题在于:

编译CurlSharp项目的时候,生成的CurlSharp.dll自动复制到了EasyGet项目的生成路径

但是libcurl.dll这些有依赖关系的库,没有一同拷贝过去

 

处理方法:

1.CurlSharp项目独立编译,并将编译后的dll,直接复制到EasyGet项目的生成路径[包括依赖的库]

2.然后EasyGet项目,直接将生成路径下的CurlSharp.dll 直接作为引用进行添加  (源代码里面,默认是直接将CurlSharp项目作为引用添加到EasyGet项目的)

 

 

另外需要注意的是,dll的版本,区分x86和x64

项目编译的时候需要选择目标平台

 

转载于:https://www.cnblogs.com/chucklu/p/5688482.html

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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