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VS2005环境下编译的cjson静态库和动态库文件。

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简介：
该代码是在Visual Studio 2005环境下完成编译的，生成了CJson静态库文件，经过严格的编译测试，确保其稳定性和可用性，从而为用户提供便捷的使用体验。考虑到网络上现有示例代码存在使用限制，并且我通过自主编写完成了大部分逻辑，因此此次提供的编译成果为CJSON库文件cjson.c。您可以通过官方渠道进行下载以获取最新版本。

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  • 在 VS2005 下编译的 cJSON 静态库和动态库文件
    优质
    本资源提供在Visual Studio 2005环境下构建的cJSON静态与动态链接库文件，方便开发者快速集成并使用轻量级的C语言JSON解析器。 本代码是在VS2005下编译产生的CJson为静态库文件，经过测试可以正常运行，方便大家使用（因为网上很多例程无法直接使用，所以我自己动手编写了）。此编译的文件是CJSON的库文件cjson.c,可以从官方渠道下载。
     
  • Linux环境下G++编译及使用静态库和动态库
    优质
    本文介绍在Linux环境下使用G++编译C++程序时，如何创建、链接以及利用静态库(.a)和动态库(.so)的方法与技巧。 在Linux环境下使用g++编译与应用静态库及动态库是软件开发过程中一项核心技能。了解这两种类型的创建过程及其操作方式对于提高编程效率至关重要。 **静态库（*.a）** 静态库是一种包含所有依赖的自给自足型文件，因此当链接到程序中时不需要额外的外部支持。生成此类文件需执行如下命令：`ar crv libmyAPI.a myAPI.o` 。此操作由 `ar` 命令完成，并通过选项 `crv` 创建新库；其中 `libmyAPI.a` 为静态库名称，而 `myAPI.o` 则是目标对象文件。 要使用生成的静态库，可执行命令：`g++ main.cpp libmyAPI.a -o output` 。这里，`main.cpp` 是源代码文件名，代表主程序；`libmyAPI.a` 为之前创建的静态库；最后 `output` 指定输出文件名称。 **动态库（*.so）** 与之相对的是动态库，在编译时并不将所有依赖打包进自身中。相反地，它在运行时刻根据需求加载所需的资源。生成一个动态链接库需要执行命令：`g++ -shared -fPIC -o libmyAPI.so myAPI.o` 。其中 `-shared` 选项用于指定创建共享库；而 `-fPIC` 则确保代码位置独立性不受影响，这有利于跨进程的资源共享。 要利用所生成的动态链接库，则需执行命令： `g++ main.cpp -L. -lmyAPI -o output`。这里，`main.cpp` 是主程序源文件名；选项 `-L.` 表示当前目录中可能包含所需的共享库；而 `-lmyAPI` 则告诉编译器链接名为 `libmyAPI.so` 的动态库。 **总结** 掌握Linux环境下g++的使用技巧以及静态和动态库的区别与应用，对于提升开发效率具有重要意义。这两种类型的文件在实际项目中的作用各有侧重，并且它们各自的创建及调用方式也有所区别，因此了解这些知识非常必要。
     
  • 在Linux环境下使用g++编译及操作静态库和动态库的方法
    优质
    本文介绍了在Linux系统中利用g++进行C++程序开发时，如何创建、编译以及链接静态库（.a）与动态库（.so），详细步骤适合编程初学者参考。 在Windows环境下，我们通常使用IDE如VS来开发C++项目，并且对于生成和使用静态库（*.lib）与动态库（*.dll）可能已经比较熟悉了。然而，在Linux环境下，则采用不同的方式：对应的静态库为（*.a），而动态库则为（*.so）。刚开始可能会觉得不适应，但多加练习后会逐渐习惯这种操作模式，因为其步骤并不像在VS中配置那样繁琐。 接下来总结一下在Linux下生成并使用静态库与动态库的方法。由于是C++项目，所以编译器采用g++，但这与gcc的用法基本相同： 首先进行准备工作：将需要封装成库文件的所有函数的头文件和源代码编写好，例如： myAPI.h ```cpp int ADD(int a, ``` 注意此处示例中的`ADD`函数定义可能未完成，请根据实际需求补充完整。
     
  • 预编译的libpng静态库和动态库.zip
    优质
    本资源包包含预编译的libpng库文件，包括常用的静态库和动态库，方便开发者快速集成PNG图像处理功能到项目中。 zlib 1.2.13 和 libpng 1.6.39 这两个版本的软件库提供了强大的压缩功能和图像处理能力。
     
  • OpenCV 4.5.5与Android NDK r22在Windows x86_64环境下编译的arm64-v8a动态和静态库
    优质
    本项目介绍如何在Windows x86_64系统下，使用OpenCV 4.5.5及Android NDK r22构建适用于arm64-v8a架构的动态与静态库。 Qt+openCV学习笔记（十三）：使用OpenCV4.5.5与Android NDK r22版本的arm64-v8a动、静态库编译过程。 如遇无法下载的情况，请稍后再尝试访问，仅供相关爱好者交流参考，请在下载后二十四小时内删除。
     
  • OpenCV 4.6.0与Android NDK r22在Windows x86_64环境下编译的arm64-v8a动态和静态库
    优质
    本项目旨在Windows x86_64环境下，使用OpenCV 4.6.0及Android NDK r22构建适用于arm64-v8a架构的动态与静态库文件。 openCV4.6.0与android-ndk-r22-windows-x86_64编译的arm64-v8a动态库和静态库供相关爱好者交流使用，请于下载后24小时内删除。
     
  • libwebsocket在VS2008中编译的动态库和静态库
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    本项目旨在介绍如何在Visual Studio 2008环境下为libwebsockets库构建动态链接库(.dll)与静态链接库(.lib)，适用于网络通信开发。 libwebsocket支持静态库和动态库的编译，并且需要OpenSSL，在VS2008环境下可以进行开发接入。
     
  • 在CentOS7下编译OpenSSL 3.0的动态库与静态库
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    本文档提供了在CentOS 7系统环境下详细步骤，指导用户如何成功编译OpenSSL 3.0版本的动态链接库和静态链接库。通过一系列配置和编译选项的应用，帮助开发者掌握从源代码构建OpenSSL的过程，适用于需要自定义安装或特定环境支持的场景。 在CentOS7环境下编译的OpenSSL 3.0动态库和静态库已经过测试，并且可以正常使用。
     
  • 在Linux环境下编译的TensorFlow C++ API动态库文件（.7z）
    优质
    这段内容详细介绍如何在Linux环境中编译TensorFlow的C++ API，并将生成的动态链接库文件压缩为.7z格式，适用于需要集成TensorFlow到C++项目的开发者。 使用TensorFlow C++ API调用预先训练好的模型进行预测项目需要先完成API的编译工作。然而，在这个过程中会遇到许多挑战，特别是版本兼容性问题。例如，如果protobuf版本不匹配，则会出现各种错误。因此，为了确保顺利地将TensorFlow C++ API集成到线上环境中并运行预测任务，必须详细记录和理解其编译过程。 本段落档提供了在Linux环境下成功编译TensorFlow C++ API的步骤，并生成了两个动态链接库文件：libtensorflow_cc.so 和 libtensorflow_framework.so。这为后续使用这些API进行实际部署打下了坚实的基础。
     
  • QtXlsx 开源库的编译静态库 lib 和动态库 dll
    优质
    简介：本项目提供QtXlsx开源库的编译版本，包括静态库lib和动态链接库dll文件，支持Windows平台快速集成使用。 在使用QtXlsx开源库进行开发时，如果你正在运行Windows 7系统，并且配备了Visual Studio 2010以及Qt5.5环境，请确保你已经获取了编译好的静态库lib文件和动态链接库dll文件。这些资源对于集成QtXlsx到你的项目中是必要的。