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BouncyCastle.Crypto 1.8.1动态链接库dll

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简介:
BouncyCastle.Crypto 1.8.1 是一个提供多种加密算法实现的.NET 动态链接库(DLL),适用于需要高级别安全性的应用程序开发,支持广泛的密码学标准和协议。 BouncyCastle.Crypto 1.8.1动态库dll这个版本较新,找了很久没找到,现在特地分享出来。

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  • BouncyCastle.Crypto 1.8.1dll
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    BouncyCastle.Crypto 1.8.1 是一个提供多种加密算法实现的.NET 动态链接库(DLL),适用于需要高级别安全性的应用程序开发,支持广泛的密码学标准和协议。 BouncyCastle.Crypto 1.8.1动态库dll这个版本较新,找了很久没找到,现在特地分享出来。
  • FFmpegDLL
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    FFmpeg动态链接库(DLL)是用于音视频处理的一系列可重用代码模块集合,支持编码、解码多种格式及流媒体传输协议。 基于FFmpeg实现的动态链接库主要包括了屏幕缩放、BGR24转YUV420P格式转换、设定帧率编码TS视频流、隐藏鼠标以及删除当前目录下特定后缀名文件等功能。
  • libeay32.dll 和 ssleay32.dll
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    Libeay32.dll和Ssleay32.dll是两个用于加密和安全通信的重要动态链接库文件,它们提供了实现SSL和TLS协议所需的功能。 libeay32.dll 和 ssleay32.dll 是两个重要的动态链接库文件,用于提供加密功能支持。这些文件通常在使用 OpenSSL 库的应用程序中被调用。如果系统缺少或损坏了这两个文件,可能会导致相关软件无法正常运行或者出现错误提示。
  • S7.Net(DLL).rar
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    S7.Net动态链接库(DLL).rar包含了用于连接和控制西门子S7系列PLC的S7.Net库文件。此DLL支持各种自动化应用中的数据交换与通信任务。 此动态链接库DLL支持S7-200、S7-300、S7-400、S7-1200和S7-1500。
  • zlib(含dll、lib、include)
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    简介:Zlib动态链接库提供压缩和解压数据的功能,包含dll、lib文件及头文件,便于Windows环境下应用程序集成使用。 zlib动态链接库包含dll、lib和include文件。
  • Yolov5 TensorRT DLL的C++
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    简介:本文介绍如何使用基于TensorRT优化的YOLOv5模型的C++动态链接库接口。通过提供详细的API文档和示例代码,帮助开发者轻松集成高性能目标检测功能到C++项目中。 在IT行业中,深度学习模型的部署至关重要,尤其是在实时性和性能要求较高的应用场景下。YOLOv5是一种高效的目标检测算法,而TensorRT则是优化的深度学习推理引擎,在GPU上提升模型运行速度方面表现出色。本段落将详细介绍如何结合使用YOLOv5和TensorRT,并通过C++实现动态链接库接口以供其他语言如C#、Java等调用。 首先,我们需要了解YOLOv5。YOLO(You Only Look Once)是一种基于卷积神经网络的目标检测框架,以其快速准确的特性而广受好评。作为最新版本的YOLO系列之一,YOLOv5在精度和速度上都进行了优化提升。其核心在于主干网路和检测头的设计,能够同时预测多个物体的位置、类别及大小。 接下来利用TensorRT来加速YOLOv5模型推理过程是必要的步骤。TensorRT是由NVIDIA开发的高性能深度学习推断平台,在GPU上实现高效运行的同时支持多种格式转换,包括ONNX、TensorFlow等。我们可以将YOLOv5模型转化为适合TensorRT使用的格式,并进行编译和优化。 在`yolo_v5.cpp`和`yolo_v5.h`文件中通常会包含以下内容: 1. **加载模型**:需要解析并实例化由二进制引擎文件创建的nvinfer1::ICudaEngine对象,以加载已经使用TensorRT构建好的模型。 2. **内存管理**:推理过程中需在GPU上分配输入和输出缓冲区。这些操作可以通过`cudaMalloc`和`cudaFree`函数来完成。 3. **上下文建立**: 在引擎文件被成功解析后,创建nvinfer1::IExecutionContext对象以执行推断任务。 4. **数据预处理**:YOLOv5模型通常需要对输入图像进行缩放、归一化等操作,使其符合模型的输入要求。 5. **推理执行**:使用上下文对象执行推断,并通过`execute()`方法传递缓冲区参数来完成这一过程。 6. **结果解析**: YOLOv5输出的是编码边界框和类别概率,需要进行解码转换成可读格式。 7. **C++接口设计**:为了使其他语言能够调用这个库,我们需要定义一套包含模型加载、推断执行以及返回结果等功能的C++接口。这些接口应当遵循跨语言兼容性的规则。 此外,为了让如Java和C#等语言能方便地使用此动态链接库文件,我们还需要进行额外的工作步骤,比如生成相应的DLL文件,并利用PInvoke(对于C#)或JNI(针对Java)来实现不同编程环境之间的调用功能。通过这种封装方式,可以将高效的深度学习模型无缝集成到各种应用中,从而提升系统的整体性能和用户体验。
  • Qt中直调用(DLL)
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    本教程介绍如何在Qt开发环境中实现程序对动态链接库(DLL)的直接调用,包括准备工作、接口声明及函数导入等步骤。 在编程领域内,动态链接库(DLL)是一种共享代码的方式,在Windows操作系统中被广泛应用。通过使用DLL文件,可以允许多个程序同时访问同一段代码以节省内存并提高效率。本篇文章将详细介绍如何在Qt框架下直接调用动态库,并讨论相对路径和绝对路径的使用方法。 理解Qt调用DLL的基本步骤: 1. **创建或获取DLL**:首先需要有一个编译好的DLL文件,其中包含你想要使用的函数或者类。这通常通过C++代码编写并使用Visual Studio或其他编译器生成。 2. **定义接口**:在头文件中声明DLL中的所有可用的函数和类,以便Qt应用程序能够正确地与之交互。 3. **加载DLL**:利用`QLibrary`类来加载所需的动态链接库。例如: ```cpp QLibrary myDll(myDll.dll); if (!myDll.load()) { qDebug() << myDll.errorString(); // 输出错误信息 } ``` 4. **获取函数指针**:一旦成功加载了DLL,就可以使用`QLibrary::resolve()`方法来获得所需函数的地址。例如: ```cpp typedef int (*MyFunctionType)(int, char*); MyFunctionType myFunction = (MyFunctionType)myDll.resolve(myFunction); if (!myFunction) { qDebug() << Failed to resolve function; } ``` 5. **调用DLL函数**:现在可以像普通C++函数一样使用获取到的指针来执行相应的操作。例如: ```cpp int result = myFunction(123, Hello); ``` 接下来,我们讨论相对路径和绝对路径的区别: - **绝对路径**:它提供了一个从根目录开始的完整文件路径(如C:UsersUsernameDesktopmyDll.dll)。虽然使用这种方式可以确保程序在任何位置都能找到DLL,但它不利于移植性。 - **相对路径**:相对于当前执行的应用或工作目录的位置。例如,如果应用位于`C:\Program Files\MyApp`而DLL位于`C:\Program Files\MyApp\Libs`下,则可以通过设置路径为LibsmyDll.dll来调用该库。 在Qt中,可以使用如 `QCoreApplication::applicationDirPath()` 获取应用程序的可执行文件位置或者通过 `QCoreApplication::workingDirectory()` 来获取当前工作目录。根据需要选择合适的路径方式能够提高程序的稳定性和移植性。 综上所述,在理解如何加载和调用DLL以及合理选择路径后,开发者可以更有效地利用动态链接库来扩展其应用程序的功能。
  • DLL查看工具.zip
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    这是一款方便实用的DLL文件查看和管理工具,能够帮助用户快速了解电脑中动态链接库的详细信息,对于软件开发和系统维护人员尤其有用。 本工具主要用于查看C/C++/C#中dll动态链接库文件中的方法。
  • C#版全套OPC DLL
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    C#版全套OPC DLL动态链接库是一款专为C#开发者设计的软件开发工具包,它提供了一套完整的OPC(过程控制)数据访问与远程连接功能的DLL文件,便于实现工业自动化系统中的数据交换和通信。 OpcNetApi.Com.dll OpcNetApi.dll OPCDAAuto.dll OpcRcw.Ae.dll OpcRcw.Batch.dll OpcRcw.Cmd.dll OpcRcw.Comn.dll OpcRcw.Da.dll OpcRcw.Dx.dll OpcRcw.Hda.dll OpcRcw.Sec.dll OpcCmdPs.dll OpcDxPs.dll