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JSONCPP库（适用于Windows和Linux平台）

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简介：
JSONCPP库是一款跨平台的C++语言实现的JSON解析与生成功能库，支持Windows和Linux系统，便于开发者在不同平台上处理JSON数据。 JsonCpp库可以在Windows平台（使用VS2015编译）和Linux平台上运行。它用于操作JSON值，包括字符串的序列化与反序列化。在处理过程中，它可以保留原有的注释信息，因此是存储用户输入文件的理想选择。

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  • JSONCPP库（适用于Windows和Linux平台）
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    JSONCPP库是一款跨平台的C++语言实现的JSON解析与生成功能库，支持Windows和Linux系统，便于开发者在不同平台上处理JSON数据。 JsonCpp库可以在Windows平台（使用VS2015编译）和Linux平台上运行。它用于操作JSON值，包括字符串的序列化与反序列化。在处理过程中，它可以保留原有的注释信息，因此是存储用户输入文件的理想选择。
     
  • C++日志库（适用于Windows和Linux）
    优质
    这是一款跨平台的日志记录工具包，专为使用C++编程语言的应用程序设计，支持Windows和Linux操作系统。 我编写了一个简单的日志库，功能较为单一。该库主要利用了__FILE_、__FUNCTION__ 和 __LINE__ 等宏定义来记录文件名、行号、函数名称以及具体的日志信息。最终的日志格式以 JSON 格式保存，便于查看和分析。
     
  • C++实现的INI文件读写（适用于Linux和Windows平台）
    优质
    本项目提供了一个跨平台的C++库，用于在Linux和Windows系统中高效地读取与编辑INI配置文件。 C++实现ini文件的读写功能，在Windows和Linux平台上均可运行，供大家相互学习参考。
     
  • Android SDK平台工具platform-tools_r33.0.2（适用于Windows、Mac及Linux）
    优质
    Android SDK平台工具platform-tools_r33.0.2为开发者提供用于与Android设备和模拟器交互的关键命令行工具，兼容Windows、Mac及Linux系统。 Android SDK Platform-Tools 是 Android SDK 的一个组成部分。它包含用于与 Android 平台交互的工具，主要包括 adb 和 fastboot。可以使用软件包管理器来调用相关命令。
     
  • Yolov7-Pose TensorRT 推理（适用于Windows和Ubuntu平台）
    优质
    本项目提供在Windows和Ubuntu系统上使用TensorRT进行YOLOv7-Pose模型推理的工具与教程，优化深度学习姿态估计应用性能。 YOLOv7-Pose TensorRT推理配置过程在Windows平台和Ubuntu平台上均可实现，请参考主页博客中的详细步骤。
     
  • JDK1.6（适用于Linux和Windows）.rar
    优质
    该文件为JDK 1.6版本的安装包，兼容Linux与Windows操作系统。解压后包含Java开发工具及环境配置所需的所有组件。 收集不同版本的JDK软件，包括Linux版和Windows版，以便在需要使用老版本JDK但找不到的情况下可以备用。
     
  • Java版OpenCV 3.4.1库（适用于Windows和Linux系统）
    优质
    本库为Java版本的OpenCV 3.4.1，兼容Windows与Linux操作系统，提供全面的计算机视觉功能支持，便于开发者集成图像处理、视频分析等应用。 OpenCV Java Library（opencv-341.jar）适用于Windows系统使用的是opencv_java341.dll，在Linux系统上则使用libopencv_java341.so。
     
  • ADB (1.0.41版) (适用于Windows和Linux)
    优质
    ADB (1.0.41版) 是一款专为Windows和Linux系统设计的强大工具，它支持设备与计算机之间的高效数据交互及调试功能。 ADB工具即Android Debug Bridge（安卓调试桥）工具。它是一个命令行窗口，用于通过电脑端与模拟器或真实设备进行交互。
     
  • libxl，适用于Windows和Linux系统
    优质
    LibXL是一款功能强大的动态库，专为在Windows及Linux操作系统上高效读取与编写Excel文件而设计。 **标题与描述解析** 标题“libxl，Windows和Linux都可以用”表明了libxl是一个跨平台的库，在Windows操作系统及Linux系统上均能使用。这意味着开发者可以利用libxl在多种环境下开发应用，无需担心不同操作系统的兼容性问题。 描述中的“经过验证”的表述进一步确认了libxl在上述两个平台上实际可用，并且它已经过测试证明可以在这些环境中稳定运行，为用户提供可靠的保障。 **关于LibXL的介绍** LibXL是一个轻量级、适用于C++语言的库，专用于读写Excel文件。其提供了一个直观易用的API接口，让开发者能够方便地创建、修改或阅读Excel工作簿内容。该库特别适合那些需要快速处理大量Excel数据且对性能有较高需求的应用程序。 **跨平台特性** 由于libxl同时支持Windows和Linux系统，使得开发人员能够在不同平台上无缝切换。在使用Visual Studio等集成环境时，它可以轻松地与Windows操作系统相结合；而在Linux环境下，则能够很好地配合GCC及其他编译器一起工作。这种灵活性使libxl成为适用于需要在同一应用中跨多个操作系统的软件的理想选择。 **LibXL的主要功能** 1. **创建和编辑工作簿**: libxl允许开发者生成新的Excel文件，并添加各种表格，同时可以设置文档属性如作者、创建日期等。 2. **读取Excel文件**: 这个库支持打开现有的Biff8格式（适用于97-2003版的Excel）以及xlsx格式（用于2007及以上版本）的Excel文档。 3. **写入数据**: 开发者可以向工作表单元格中输入文本、数字、日期及公式，并可设置单元格样式，包括字体类型和颜色等参数。 4. **定义并应用样式与格式**: libxl支持创建丰富的表格元素如边框线条或填充色块以及条件性格式化规则。 5. **图表制作**: 尽管功能有限制但libxl仍然能够生成基本类型的图表例如折线图、柱状图和饼状图等。 6. **内存优化处理**: libXL将整个工作簿加载至内存以实现更快的数据处理速度，但对于非常大的文件则需要注意其对系统资源的影响。 **应用场景** 1. **数据分析工具**: 利用libxl快速读取并分析Excel数据集特别适用于那些需要实时生成报告的场景。 2. **自动化脚本和服务**: 在编写自动化的任务或服务时，使用libXL可以实现批量修改和创建新的Excel文件的功能。 3. **财务软件开发**: 财务应用通常涉及大量与Excel相关的操作，而libxl则提供了一个直接通过代码来处理这些数据的接口。 4. **教育领域产品设计**: 教育类应用程序可能需要生成或更新练习题集，此时使用libXL可以简化此类任务。 **总结** LibXL作为一个强大的跨平台库，在Windows和Linux环境下都能够有效地处理Excel文件。其简易且高效的API以及出色的性能表现使得它在各种需要操作Excel数据的应用场景中都具有广泛的价值。无论是桌面应用程序、服务器端服务还是脚本自动化，libxl都能提供重要的支持作用。
     
  • 适用于STM32平台的MIRACL库
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    简介：本项目提供了一个针对STM32微控制器优化的MIRACL加密库版本，支持高效的大数运算和椭圆曲线密码学操作，适用于资源受限环境下的安全应用开发。 STM32平台是由意法半导体（STMicroelectronics）开发的广泛应用于各种嵌入式系统中的微控制器平台。Miracl库是一个强大的数学工具包，特别适用于处理大整数运算以及椭圆曲线密码学等高级加密算法，在资源有限的STM32F1系列微控制器上使用该库能够为开发者提供高效且灵活的安全解决方案。 Miracl的核心功能包括但不限于： 1. 大整数运算：支持加减乘除、移位和比较操作，这对于模运算和幂运算是必不可少的。 2. 椭圆曲线密码学（ECC）: 一种公钥加密技术，在保证同等安全性的前提下占用更少的存储空间及计算资源，非常适合于嵌入式设备的应用。 3. 随机数生成：Miracl库可能包含随机数发生器模块，这对确保加密过程的安全性至关重要。 4. 其他密码学算法：除ECC外，还支持诸如哈希函数（SHA-1、SHA-256等）、数字签名算法（DSA, ECDSA）及密钥交换协议(DH, ECDH)等功能。 为了在STM32F1系列微控制器上使用Miracl库，请按照以下步骤操作： 1. 下载并解压提供的Miracl资源包，确保包含libmiracl.lib、mirdef.h和miracl.h头文件。 2. 将这些文件添加到你的STM32工程中。通常，头文件需放置于所有项目头文件的目录或包含路径之中；而库文件则需要置于链接器指定的库路径内。 3. 在项目设置里确保链接器可以找到libmiracl.lib，并在IDE中的相应选项进行配置。 4. 源代码中引入必要的头文件，如`#include miracl.h`，并根据需求调用Miracl库函数。 5. 编译测试程序。由于STM32F1系列资源有限，请优化编码以适应MCU的内存限制。 6. 如遇兼容性问题，可能需要对Miracl进行一定程度的移植工作（如调整内存管理或适配中断服务例程）。 7. 在实际应用中需考虑功耗、安全性和性能等因素，并适当调整加密算法参数。 通过以上步骤，在STM32F1平台上成功集成并使用Miracl库，可以实现高效且安全的数据保护功能。这对于物联网设备、安全通信及其他数据隐私相关的项目具有重要意义。