DLL入门

本文详细介绍了如何通过显式和隐式加载的方式使用DLL文件。包括了DLL的编写、导出函数、创建类以及在主程序中调用DLL中的函数等内容。通过具体的代码示例,展示了如何在C++中实现这一过程。

DllTest工程

QMath.h

#pragma once

#ifdef API_EXPORT
#define DLL_CLASS __declspec(dllexport)
#define DLL_API extern "C" __declspec(dllexport)
#else
#define DLL_CLASS __declspec(dllimport)
#define DLL_API extern "C" __declspec(dllimport)
#endif

DLL_API int Add(int a, int b);
DLL_API int Sub(int a, int b);


class DLL_CLASS QMath
{
public:
    int Add(int a, int b);
    int Sub(int a, int b);
};

QMath.cpp

#include "StdAfx.h"

#define API_EXPORT
#include "QMath.h"

int Add(int a, int b)
{
    return (a+b);
}

int Sub(int a, int b)
{
    return (a-b);
}

int QMath::Add(int a, int b)
{
    return (a+b);
}

int QMath::Sub(int a, int b)
{
    return (a-b);
}

dllmain.cpp

#include "stdafx.h"

BOOL APIENTRY DllMain( HMODULE hModule,
                       DWORD  ul_reason_for_call,
                       LPVOID lpReserved
                     )
{

    return TRUE;
}

 

Test测试工程:

隐式加载:

需要三个文件:*.h、*.lib、*.dll

//隐式加载
#include "../DllTest/QMath.h"
#pragma comment(lib, "../Debug/DllTest.lib")
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
    int nRet = Add(1, 2);
    nRet = Sub(1, 2);

    QMath m;
    nRet = m.Add(1, 2);
    nRet = m.Sub(1, 2);

    return 0;
}

显示加载:

需要文件:*.dll

//显示加载
typedef int (*ADD_PROC)(int a, int b);
typedef int (*SUB_PROC)(int a, int b);
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
    HMODULE hModule = ::LoadLibrary(_T("../Debug/DllTest.dll"));
    if ( NULL == hModule )
        return 0;
    ADD_PROC Add = (ADD_PROC)::GetProcAddress(hModule, "Add");
    SUB_PROC Sub = (SUB_PROC)::GetProcAddress(hModule, "Sub");
    int nRet = 0;
    {
        if ( Add )
            nRet = Add(1, 2);
        if ( Sub )
            nRet = Sub(1, 2);
    }
    ::FreeLibrary(hModule);
    hModule = NULL;

    return 1;
}

 

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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