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libiconv.a 1.17版本编码转换库,适用于Mac平台的扫描解码,已自编译为fat文件

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简介:
简介:libiconv.a 1.17是一个多功能编码转换库,专为Mac平台设计,支持多种架构的fat文件。此版本优化了扫描和解码功能,便于开发者集成使用。 适用于iPhone和Mac的fate file 1.17版在Mac平台编译生成。fat文件中的架构包括armv7、x86_64和arm64。

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  • libiconv.a 1.17Macfat
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    简介:libiconv.a 1.17是一个多功能编码转换库,专为Mac平台设计,支持多种架构的fat文件。此版本优化了扫描和解码功能,便于开发者集成使用。 适用于iPhone和Mac的fate file 1.17版在Mac平台编译生成。fat文件中的架构包括armv7、x86_64和arm64。
  • ARMQT
    优质
    本项目专注于为ARM架构设备优化和编译Qt框架,确保其在嵌入式系统中的高效运行与完美兼容。 本段落档提供从安装VMware到安装嵌入式ARM版本QT的一系列过程及可能遇到的错误解决方案,并且所有步骤均已亲测有效。
  • 完成assimp模型格式
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    Assimp(Open Asset Import Library)是一款开源C++库,支持从多种3D文件格式中导入数据,并完成模型到通用结构的数据转换。已成功集成与编译,方便进行模型格式间的转换工作。 Open Asset Import Library (assimp)是由kimkulling开发的一个库,用于导入和导出各种3D模型格式,并提供场景后期处理功能以生成丢失的渲染数据。
  • 3DTilesGLTF B3DMDraco静态
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    本项目提供了一套详细的指南和工具,用于将3D Tiles格式的数据转换成GLTF-B3DM格式,并集成Draco压缩技术优化文件体积。适合需要高效地理空间数据展示的技术开发者使用。 在Visual Studio 2017环境下使用C++开发x64版本的gltf draco插件,适用于Cesium平台。
  • FFmpeg AndroidSO
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    这段简介可以描述为:“已编译的FFmpeg Android平台SO库”是指针对Android系统预先编译好的动态链接库文件集合,便于开发者在项目中直接集成使用,支持音视频处理功能。 FFmpeg 是一个强大的开源多媒体处理框架,在音频和视频的编码、解码、转换以及流媒体处理方面应用广泛。在Android平台上,开发者通常使用该库来实现音视频文件播放、录制及编辑等复杂功能。 1. **FFmpeg 库的组成部分**: - `libavcodec-57.so`: 包含各种音频和视频编码器(如H.264、AAC),版本号57表示使用的FFmpeg版本。 - `libavformat-57.so`: 负责解析和生成多媒体容器格式,例如MP4、FLV、MKV等,同样对应于某个稳定版的FFmpeg。 - `libavfilter-6.so`: 提供滤镜功能,允许对音视频数据进行处理(如裁剪、旋转)。 - `libavutil-55.so`: 包含许多通用工具函数(随机数生成、数据结构操作等),是核心库之一。 - `libswscale-4.so`: 负责视频色彩空间转换和像素格式转换,确保视频在不同设备上正确显示。 - `libswresample-2.so`: 处理音频采样率及位深度的转换,以保证兼容性。 - `libavdevice-57.so`: 用于访问硬件设备(如摄像头、麦克风)。 - `libpostproc-54.so`: 提供视频后处理功能(降噪、去块效应等)。 2. **在Android中使用FFmpeg**: 集成步骤包括将SO文件放入项目的jniLibs目录下对应的ABI文件夹内,然后通过JNI接口调用FFmpeg函数。可能需要设置读写外部存储的权限,并编写C/C++代码来访问库中的功能。 - 需要在`AndroidManifest.xml`中添加相应权限以处理音视频文件。 - 使用Java Native Interface (JNI) 接口,在Java层提供API供应用调用FFmpeg的功能。 - 要考虑针对不同设备的优化和性能问题。 3. **FFmpeg 功能应用**: 包括但不限于以下功能:解析媒体文件并显示,编码捕获的数据流保存至本地或网络,转换格式(音频、视频),从复合文件中提取单个流或将多个合并成一个。 - 实时推拉流支持多种协议如RTSP和HTTP。 4. **注意事项**: 商业使用FFmpeg需注意GPL许可证下的版权问题;优化代码以减少资源消耗并提高用户体验; 广泛测试不同版本的Android及设备上的兼容性。 这个压缩包提供的预编译库对处理音视频任务非常重要,涵盖了从编码、解码到格式转换等各个环节。正确集成和使用这些库可以极大提升应用的功能。
  • 批量UTF-8或ANSI,CUE修改
    优质
    这款工具能够高效地将大量文本文件(包括CUE文件)从一种编码格式批量转换为UTF-8或ANSI,方便用户进行编辑和管理。 适合批量修改TXT、CUE等多种文件的编码格式,支持的文件类型包括.txt、.html、.htm、.php、.js、.css、.asp、.aspx、.xml 和 .tpl 等等。
  • FFmpeg 4.5 QT Win32 ,VS Mingw32 器)
    优质
    这是一个专为QT Win32平台定制的FFmpeg 4.5编译版本,使用了VS Mingw32编译器。它简化了在Windows环境下的多媒体处理工作流程。 ffmpeg4.5 build 编译版适用于win32平台,并使用vs mingw32编译器进行构建。该版本包含dev和shared两个压缩包:dev中包括include头文件以及lib文件,如avcodec.lib、avdevice.lib、avfilter.lib、swscale.lib等;而shared则包含了dll文件,例如swscale-6.dll、avutil-57.dll、avcodec-59.dll。
  • QtXlsx VS2015 + Qt5.11)
    优质
    简介:本资源提供预编译的QtXlsx库,专门针对Visual Studio 2015和Qt 5.11环境,简化Excel操作集成开发流程。 qtXlsx 是一个已经编译好的库,可以直接放置在 Qt 的安装路径下。该库包含文档说明以及 include、lib、module 和 dll 文件。
  • Hue-4.3.0压即(.zip)
    优质
    这是一份已经编译好的Hue 4.3.0版本软件包,提供.zip格式下载。用户只需完成解压缩步骤即可直接使用,无需额外安装配置过程,方便快捷。 Hue是一款开源的数据交互界面软件,它为用户提供了对大数据生态系统(例如Hadoop、Hive、Pig、Spark等)的直观Web访问方式。版本4.3.0是一个预编译好的软件包,允许用户轻松地在自己的环境中安装和使用而无需自行构建源代码,从而大大简化了部署过程。 该产品的核心功能包括: 1. **数据浏览**:通过Hue内置的文件浏览器查看并管理存储于分布式文件系统如HDFS或S3中的数据。 2. **SQL编辑器**:支持多种查询语言(例如Hive和Impala),用户可以编写SQL语句,并实时查看执行结果。 3. **工作流设计**:提供图形化界面来创建与调度Oozie工作流,简化复杂的数据处理流程的构建过程。 4. **Spark支持**:借助Web界面撰写并运行Scala或PySpark编写的作业任务。 5. **数据导入导出功能**:允许用户将CSV或其他格式的数据文件导入至Hadoop集群,并从该系统中导出到本地或者云存储服务。 6. **权限管理**:与Hadoop的访问控制机制集成,实现精细化的安全策略设置。 7. **自定义应用开发支持**:通过开放API接口供开发者创建定制化的数据分析工具。 对于预编译版本的Hue,只需要解压缩文件就可以使用。具体步骤如下: 1. 使用`tar -xvf hue-4.3.0.tar`命令将下载好的包解压到指定目录。 2. 调整配置:进入解压后的文件夹修改“conf/hue.ini”以适应你的Hadoop集群设置,包括服务地址、端口等信息。 3. 数据库初始化:执行`build/env/bin/hue syncdb --noinput`命令来更新数据库模型表结构。 4. 创建并授权服务账户:可能需要为Hue创建一个专用的服务账号,并赋予它必要的权限以访问相关资源和服务。 5. 启动应用服务器:通过运行`build/env/bin/hue start`启动Hue的Web界面服务端程序。 6. 访问页面:在浏览器地址栏输入“http://:8888”(默认监听于端口8888)即可开始使用。 此外,文档中通常包括详细的安装指南、更新日志和许可信息等内容。建议阅读这些材料以获得更全面的指导和支持。 Hue 4.3.0是一个强大且易于使用的工具,为需要与大数据环境进行交互式探索及分析的用户提供了一种理想的解决方案。预编译版本的存在使得即使是没有构建经验的新用户也能轻松部署和利用这一多功能平台。
  • zlib1.2.11)
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    简介:已编译的zlib库(版本1.2.11)是一款广泛使用的数据压缩软件库,支持多种编程语言和操作系统,适用于需要高效、稳定压缩功能的应用程序。 Zlib库是一个开源的压缩工具包,在数据压缩与解压操作方面应用广泛,尤其是在网络传输及文件存储领域。版本1.2.11是该库的一个稳定版,其中包含了许多优化改进措施,确保了高效可靠的数据处理能力。此压缩包内含预编译Zlib动态库,意味着它已经过编译和链接过程,在支持的系统上可以直接使用而无需用户进行额外的编译步骤。 Zlib的核心功能包括: 1. **DEFLATE算法**:基于LZ77字典编码与霍夫曼编码相结合的技术,实现了高效压缩同时保持良好的压缩比。 2. **数据流处理能力**:支持连续的数据流压缩和解压操作,适用于任何大小的数据集,尤其适合大文件或网络数据的处理。 3. **多线程兼容性**:在适当的平台上能够利用多线程进行并行化工作,从而提高性能效率。 4. **错误校验机制**:内置CRC(循环冗余校验)功能,在解压过程中可以检测传输过程中的数据损坏情况,确保文件完整无误。 5. **API接口设计**:提供了一套简洁且强大的C语言编程接口供开发者使用。这些函数包括基础的压缩与解压操作如`compress`、`uncompress`以及用于处理gzip格式的数据流读写功能如`gzopen`、`gzwrite`和 `gzread`. 6. **跨平台兼容性**:Zlib库能够在多种操作系统环境下正常运行,涵盖Windows、Linux、macOS、iOS及Android等主流系统。 7. **与其他软件的集成能力**:由于广泛应用于各种开源项目中(如PNG图像格式处理、Gzip文件压缩和HTTP协议中的数据压缩),使用预编译动态链接库可以确保与遵循Zlib标准规范的其他应用程序兼容互通。 8. **静态及动态库的选择性提供**:除了支持动态库,还提供了静态版本供开发者选择。静态版将功能直接嵌入到应用中构建过程中;而动态库则在运行时加载至内存空间使用,在考虑软件体积和依赖管理方面两者各有优势。 9. **持续更新与维护保障**:Zlib团队定期发布新版本来修复已知问题、优化性能并保持对新技术的支持,因此采用最新版如1.2.11可以确保获得最佳的压缩效果及安全性。 在开发阶段若需使用到Zlib库功能,可将提供的动态链接文件(例如 libz.so 或 dll 文件)放置于系统相应的库目录中或编译时指定路径;同时包含头文件`zlib.h`以调用API函数。通过这种方式,应用程序便能利用Zlib的高效压缩与解压能力来处理数据了。