英文VS2010安装中文版MSDN文档方法

本文介绍如何在Visual Studio 2010中安装中文MSDN文档,包括安装HelpLibraryManager中文语言包、设置区域语言及通过HelpLibraryManager安装中文文档的具体步骤。

正常安装MSDN:

打开VS2010->Help->Manage Help Settings->Install Content from Disk选择ProductDocumentation文件夹的HelpContentSetup.msha文件

安装中文MSDN:

发现我们使用Help Library Manager指向cn_visual_studio_2010_ultimate_x86_dvd_532347.iso发现没有选项可以安装。

安装方法

在单独MSDN中文版没提供下载之前,我们可以用这种方法单独安装中文版MSDN文档。

1.安装Help Library Manager中文语言包

在cn_visual_studio_2010_ultimate_x86_dvd_532347.iso里面找到WCU的Help文件夹,安装对 应平台(32位、64位)的CHS语言包。例如我电脑64位的,安装HelpSetupLP_x64_CHS.exe即可。如果你没有 cn_visual_studio_2010_ultimate_x86_dvd_532347.iso,也可以在线安装MSDN中文文档,点击这里下载我打包好的语言包。

2.设置Help Library Manager区域语言

打开Microsoft Visual Studio 2010开始菜单里Visual Studio Tools里的Manage Help Settings - ENU右键属性标签,找到快捷方式目标,修改其区域语言:zh-CN

"C:\Program Files\Microsoft Help Viewer\v1.0\HelpLibManager.exe" /product VS /version 100 /locale en-US /brandingPackage Dev10.mshc

修改为:

"C:\Program Files\Microsoft Help Viewer\v1.0\HelpLibManager.exe" /product VS /version 100 /locale zh-CN /brandingPackage Dev10.mshc

3.使用Help Library Manager安装中文版MSDN文档

打开Microsoft Visual Studio 2010开始菜单里Visual Studio Tools里的Manage Help Settings - ENU。界面如下:

我们从磁盘安装内容,选择cn_visual_studio_2010_ultimate_x86_dvd_532347.iso里面 ProductDocumentation文件夹的HelpContentSetup.msha文件。如果你没有中文版iso也可以选择联机安装内容,在 线安装MSDN中英文文档。

这时中文版的MSDN文档内容出现了,我们按需要安装即可:

安装中....

4.浏览MSDN文档

这时打开Microsoft Visual Studio 2010开始菜单里面的Microsoft Visual Studio 2010 Documentation快捷方式,浏览器地址后面locale=en-US修改为locale=zh-CN即可打开浏览器版本的MSDN文档。

当然了,我们不能每次打开都手动修改一次地址URL,创建一个快捷方式,目标指向:

ms-xhelp:///?method=f1&query=msdnstart&product=vs&productversion=100&locale=zh-CN

即可。

转载于:https://www.cnblogs.com/RichardLee/archive/2013/01/15/2861953.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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