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GDAL 2.1.1 完整版（已编译好）

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简介：
本资源提供预编译完整的GDAL 2.1.1版本库文件和头文件，便于开发者直接集成使用，节省编译时间。 该库仅适用于C++语言，并提供了调试（debug）与发布（release）两种版本，同时兼容x86和x64架构的系统环境。文件按照不同配置进行了分类整理，可以直接作为静态库在Visual Studio中使用，不受特定Visual Studio版本限制。 GDAL是一个用于处理各种栅格地理数据格式的强大工具集，支持读取、写入及转换等操作，并且能够兼容大多数常见的栅格数据类型。它通过单一的抽象模型实现了对这些复杂的数据类型的灵活管理能力，这在GIS领域里是非常值得称赞的一点。 除了强大的栅格数据处理功能外，GDAL还包含了一个用于矢量数据操作的强大库OGR（关于OGR的具体介绍请参见相关文档），从而使得该工具集能够同时支持栅格和矢量两种类型的数据操作。这样的多功能性无疑为用户提供了极大的便利性和成本效益。 最重要的是，这个库是跨平台的，并且遵循开源许可协议发布，这极大地促进了其广泛的应用和发展。当前版本对各种数据格式的支持已经非常全面和完善了。

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  • GDAL 2.1.1 完整版（已编译好）
    优质
    本资源提供预编译完整的GDAL 2.1.1版本库文件和头文件，便于开发者直接集成使用，节省编译时间。 该库仅适用于C++语言，并提供了调试（debug）与发布（release）两种版本，同时兼容x86和x64架构的系统环境。文件按照不同配置进行了分类整理，可以直接作为静态库在Visual Studio中使用，不受特定Visual Studio版本限制。 GDAL是一个用于处理各种栅格地理数据格式的强大工具集，支持读取、写入及转换等操作，并且能够兼容大多数常见的栅格数据类型。它通过单一的抽象模型实现了对这些复杂的数据类型的灵活管理能力，这在GIS领域里是非常值得称赞的一点。 除了强大的栅格数据处理功能外，GDAL还包含了一个用于矢量数据操作的强大库OGR（关于OGR的具体介绍请参见相关文档），从而使得该工具集能够同时支持栅格和矢量两种类型的数据操作。这样的多功能性无疑为用户提供了极大的便利性和成本效益。 最重要的是，这个库是跨平台的，并且遵循开源许可协议发布，这极大地促进了其广泛的应用和发展。当前版本对各种数据格式的支持已经非常全面和完善了。
     
  • VirtualXposed-0.20.3完整版已编译
    优质
    VirtualXposed 0.20.3 完整版现已完成编译，该版本为安卓用户提供了强大的系统级功能调整和优化方案，允许开发者及高级用户深入定制其设备环境。 VirtualXposed是一个开源框架，类似于Android虚拟机，并且有人称它为APP盒子。它可以实现的功能包括但不限于：应用分身、多开功能、绕过硬件资源限制以及一些应用程序的嫁接以实现补丁外挂等。 在使用过程中可能会遇到以下情况： 1. 由于上传文件大小的限制（例如平台上最大不能超过100兆），VirtualXposed编译时会自动下载相关的jar包和依赖项，导致压缩包总大小超过了这个上限。 2. VirtualXposed将不断更新，在新版本发布后会立即进行编译工作以确保用户能够使用最新功能。 3. 下载完成后，请首先修改“\Virtual-Xposed-0.18.2\gradle\wrapper\gradle-wrapper.properties”配置文件中的Gradle版本，根据你的项目需求选择合适的版本。 4. 完成上述步骤后，在Android Studio中打开即可。在进行其他地方的版本更新前请先按照提示局部调整配置。 以上是使用VirtualXposed的基本指导信息，请用户依照说明操作以确保顺利安装和运行。
     
  • VirtualXposed-0.18.2 完整版已编译完成
    优质
    VirtualXposed 0.18.2 完整版现已成功编译完成。此版本提供了全面增强的系统模块管理能力，支持更多设备与应用，为用户带来更加稳定、安全且个性化的Android体验。 VirtualXposed是一个开源框架，类似于Android虚拟机或APP盒子。它可以实现多种功能：应用分身、多开应用、绕过硬件资源限制（例如钉钉定位）、以及某些应用程序嫁接后添加补丁等外挂。 在编译过程中，VirtualXposed会自动下载一些关联的jar包和其他依赖文件，导致压缩包大小超过100兆。因此，在使用时需要先修改“\Virtual-Xposed-0.18.2\gradle\wrapper\gradle-wrapper.properties”配置中的Gradle版本信息。请参考可以正常编译项目的设置进行调整。 完成上述步骤后，请在Android Studio中打开项目，根据提示逐步进行必要的局部修改即可。
     
  • GDAL 2.2.4已编译库
    优质
    简介：GDAL 2.2.4版本已编译库提供了一系列用于读取、处理和输出各种栅格与矢量地理空间数据格式的预编译动态链接库文件，便于快速集成到开发项目中。 GDAL已经编译好的库可以直接在VS的C++项目中引用，无需再次下载并编译。
     
  • GDAL 3.7.2，已编译的C++库
    优质
    GDAL 3.7.2是一款经过优化和全面测试的C++库，专为地理空间数据处理而设计。它提供了丰富的API接口，支持多种栅格与矢量格式的数据读写操作，助力开发者高效完成各类GIS应用开发任务。 GDAL（Geospatial Data Abstraction Library）是一个在XMIT许可协议下的开源栅格空间数据转换库。它利用抽象数据模型来表达所支持的各种文件格式，并提供一系列命令行工具来进行数据转换和处理。 OGR是GDAL项目的一个分支，提供了对矢量数据的支持。 许多知名的GIS产品都使用了GDAL和OGR库，包括ESRI的ARCGIS 9.3、Google Earth以及跨平台的GRASS GIS系统。通过利用GDAL和OGR库，基于Linux的操作系统可以为地理空间数据管理系统提供对矢量和栅格文件的支持。
     
  • GDAL 2.1.1.aar
    优质
    GDAL 2.1.1.aar是地理数据处理库（Geospatial Data Abstraction Library）的一个Android平台适应版本，用于支持移动设备上的栅格和矢量空间数据操作。 基于GDAL 2.1.1版本编译的库文件包括armeabi-v7a, arm64-v8a , x86, x86_64所有平台，生成了aar文件。包含以下内容： - libs\gdal2.1.1.jar - jni\armeabi-v7a\libgdalconstjni.so - jni\armeabi-v7a\libgdaljni.so - jni\armeabi-v7a\libogrjni.so - jni\armeabi-v7a\libosrjni.so 此外，还包括： - jni\arm64-v8a\libgdalconstjni.so - jni\arm64-v8a\libgdaljni.so - jni\arm64-v8a\libogrjni.so - jni\arm64-v8a\libosrjni.so 以及： - jni\x86\libgdalconstjni.so - jni\x86\libgdaljni.so - jni\x86\libogrjni.so - jni\x86\libosrjni.so 还有： - jni\x86_64\libgdalconstjni.so - jni\x86_64\libgdaljni.so - jni\x86_64\libogrjni.so - jni\x86_64\libosrjni.so
     
  • GDAL 2.2.4 VS2010 完整编译库 - 中文完美支持 - C# 修正版
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    本资源提供GDAL 2.2.4在VS2010下的完整编译库，包含C#语言的修改和优化，实现对中文字符的全面兼容与支持。 GDAL2.2.4版本在VS2010环境下编译完成，包含exe、DLL、.h、.Lib、Data以及适用于.NET 4及以上版本的C#库文件，无需任何额外设置即可使用。该版本完美支持中文路径和字段名，并且可以处理含有中文图层名称及函数参数的情况。与上一版相比，仅修改了一个方法；而本次修订则全面改进了Feature、Layer、FieldDefn以及GeomFieldDefn等类的中文支持功能。
     
  • 已编译好的dlib库
    优质
    dlib库是一个高度优化的软件库，内含机器学习算法、图像处理等功能。本资源提供预先编译好的版本，方便开发者快速集成使用，节省构建时间。 **dlib库（已经编译好）** dlib是一个开源的C++库，由戴维·马库斯开发，主要用于机器学习和计算机视觉领域。这个库的特点在于它提供了一系列高效的工具，使得开发者能够快速构建复杂的算法和应用。dlib库包含了丰富的算法，包括支持向量机、决策树、随机森林、图像处理、面部识别等，适用于科研和工业应用。 在给定的压缩包中，“dlib_build”可能是编译好的dlib库，预配置为在Visual Studio 2015环境下运行，并且是Release模式（debug版本），且为x64架构。这意味着用户可以直接将这个库导入到他们的项目中，而无需自行编译，节省了配置和编译的时间。 **与OpenCV的配合使用** dlib与OpenCV的结合是常见的实践，因为两者在计算机视觉任务上都有强大的功能。OpenCV是一个广泛使用的开源库，专门用于图像和视频处理，而dlib则在机器学习和人脸检测等方面有其优势。它们可以协同工作，实现更复杂的计算机视觉任务，例如人脸识别、目标检测等。例如，你可以用OpenCV读取和处理图像，然后使用dlib进行特征点检测或训练模型。 **使用步骤** 1. **安装和配置**：你需要将解压后的“dlib_build”目录添加到你的项目引用路径中，确保Visual Studio能找到这个库。 2. **包含头文件**：在你的源代码中，通过`#include `引入dlib的主要头文件。 3. **链接库文件**：在项目设置中，添加dlib的库文件，通常是.lib或.dll文件。 4. **编写代码**：利用dlib提供的API，比如`dlib::svm_threaded`进行机器学习，或者`dlib::full_object_detection`进行面部关键点检测。 5. **配合OpenCV**：如果需要与OpenCV结合，确保OpenCV也正确配置，并使用`cv::Mat`作为图像数据类型，通过dlib的接口将`cv::Mat`转换为dlib支持的数据结构，如`dlib::matrix< double, 2, 1>`。 **实例应用** 一个典型的应用场景可能涉及到人脸识别。dlib提供了HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征提取器和预训练的人脸检测模型，可以快速检测图像中的人脸。同时，dlib的shape predictor可以进一步检测面部的关键点，如眼睛、鼻子和嘴巴的位置。这些信息可以用于创建3D模型、表情识别、人脸对齐等。 总结来说，这个预编译的dlib库为开发者提供了一个便利的起点，特别是那些使用VS2015、x64架构并且需要在项目中集成dlib和OpenCV的用户。只需简单配置，就能充分利用dlib的强大功能，加速开发进程。
     
  • libtiff-4.0.9完整版已编译（版本更新至2018）
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    这是一份2018年最新版本的libtiff 4.0.9完整编译包，包含了所有必要的库文件和头文件，便于开发者快速集成使用。 libtiff-4.0.9完整版已编译完成，动态库位于tiff-4.0.9/libtiff/目录下，提供基础的tiff图像处理操作。