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预编译的C++机器学习库Shark 4.0

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简介:
Shark 4.0是一款经过预编译的C++机器学习库,提供广泛的算法和工具,适用于学术研究与工业应用。 编译好的shark4.0包含x64、vc140的lib和include文档,包括release和debug版本,亲测可用。

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客服
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  • C++Shark 4.0
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    Shark 4.0是一款经过预编译的C++机器学习库,提供广泛的算法和工具,适用于学术研究与工业应用。 编译好的shark4.0包含x64、vc140的lib和include文档,包括release和debug版本,亲测可用。
  • FFmpeg 4.0 共享版本
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    FFmpeg 4.0 预编译共享版本提供了一站式的解决方案,适用于需要快速集成音视频处理功能而无需进行复杂编译配置的用户和开发者。 FFmpeg 是一个强大的开源多媒体处理工具,用于音频和视频文件的编码、解码、转换及流媒体处理等多种任务。它包含多个跨平台命令行工具如ffmpeg, ffprobe 和ffplay等。 在 FFmpeg 4.0 版本中,项目带来了许多新特性和性能优化: 1. **新的编解码器**:FFmpeg 4.0 添加了对高效视频编码(HEVC)和开放媒体联盟的AV1格式的支持。这使得用户能够处理更高质量的内容,并保持文件大小合理。 2. **硬件加速改进**:在Win64平台上,新版本显著增强了通过NVENC 和Intel Quick Sync Video等技术利用GPU进行编解码的能力,从而大大提高处理速度并降低CPU负载。 3. **格式支持增强**:FFmpeg 4.0 增强了对MP4、MKV和WebM等多种容器格式的支持,并改进了实时流协议如RTMP、HLS和DASH的处理能力。 4. **性能优化**:新版本中,开发者通过内部算法优化提高了处理速度并减少了内存消耗,使大规模媒体处理更加高效。 5. **API 更新**:更新后的libavcodec, libavformat 和libavfilter等库提供了更好的稳定性和向后兼容性,方便开发基于FFmpeg的应用程序。 6. **错误修复和稳定性提升**:新版本修复了大量bug,并提高了软件的可靠性和处理媒体文件时的一致性与准确性。 7. **命令行选项改进**:通过增加新的选项和参数,用户可以更精细地控制编码和转换过程。 在提供的FFmpeg 4.0 Windows 64位动态链接库中,用户无需自行编译源代码即可直接运行这些预编译的库。这种共享库版本减少了系统资源占用,并方便了不熟悉编译过程的用户使用。 总体而言,FFmpeg 4.0 的Windows 64位共享库版本为用户提供了一种高效处理多媒体的能力,支持最新的编码标准和硬件加速功能,适用于开发多媒体应用或进行音视频处理任务。无论是开发者还是普通用户都能从中受益。
  • RTTR C++反射
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    RTTR C++反射库预编译包提供了一个高效便捷的方式来使用RTTR(Run Time Type Reflection)库,无需自行编译,简化了集成过程,适用于需要类型反射功能的各种C++项目。 支持C++进行反射的库通过对原有类进行一定的修改,在不影响原有的类继承关系的前提下,提供简洁方便的功能。
  • Visual C++ 2010 二级C版本
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    这是一个基于微软Visual C++ 2010学习版简化而成的二级C语言专用编译环境,旨在为编程初学者提供一个简洁、易于使用的入门级开发工具。 **Visual C++ 2010学习版**是一款专为初学者设计的编程工具,在C++编程环境中提供了一套完整的开发环境,是全国计算机等级考试(NCRE)二级C语言考试中常用的一款编译器。这款软件以其强大的集成开发环境(IDE)和对C++标准库的支持,为学习和编写C++程序提供了便利。 **C++**是一种面向对象的编程语言,由Bjarne Stroustrup于1983年在C语言的基础上发展而来。它不仅保留了C语言的高效性和灵活性,还引入了类、模板、异常处理、命名空间等高级特性,使得程序设计更加模块化和易于维护。 **Visual C++ 2010**作为微软的开发工具,集成了Visual Studio IDE,该IDE提供了一整套的开发工具和服务,包括源代码编辑器、调试器、项目管理工具以及对Windows API的支持。其特点是直观的界面和高效的代码编写体验,支持语法高亮、自动完成、调试断点等功能,极大地提高了开发效率。 **二级C语言**是NCRE的一个科目,主要考察考生对C语言基础语法、控制结构、函数、数组、指针等核心概念的理解和应用能力。Visual C++ 2010学习版因其友好的界面和丰富的调试功能,成为了考生们的首选工具,它可以帮助考生更好地理解和调试C语言程序。 **C编译器**是将源代码转换为机器语言的工具,Visual C++ 2010内置的编译器支持C++标准,可以编译符合C++11或更早版本的代码。编译器的工作包括词法分析、语法分析、语义分析以及生成目标代码等步骤,确保程序能够在特定的硬件平台上运行。 **VCExpress**可能指的是Visual C++ Express Edition,这是Visual Studio系列的一个简化版本,针对个人开发者和小型团队免费提供。尽管它是“学习版”,但功能相对完整,对于学习和开发C++项目来说已经足够。 Visual C++ 2010学习版是学习和实践C++编程的有力工具,尤其是对于准备全国二级C语言考试的考生而言。它提供的编译环境和调试工具,可以帮助学生深入理解C++语言,提高编程技能,为今后的软件开发打下坚实的基础。通过不断练习和使用,考生能够熟练掌握C++的各种特性和编程技巧,在NCRE考试中取得好成绩。
  • GDAL
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    预编译的GDAL库是指已经预先配置和构建好的地理数据抽象库(GDAL)版本,便于开发者直接集成使用,无需自行编译安装。 将下载的三个文件放置在新建项目的目录文件夹内(即包含***.vcxproj 文件的那个文件夹)。然后,在视图-属性页-配置属性-链接器-输入中,于附加依赖项栏填入 gdal_i.lib;%(AdditionalDependencies)。接着引用头文件:`#include gdal_include/gdal_priv.h` 和 `#include gdal_include/gdal.h`.
  • libsvm
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    预编译的libsvm库是一款经过预先处理和优化的支持向量机软件包,适用于多种编程环境,便于开发者直接使用其分类与回归功能。 无法使用libsvm可能是由于在libsvm/matlab 中缺少mexw64文件。此压缩包不同于官网提供的版本,已经包含了mexw64文件,只需解压并将路径添加至matlab即可,无需进行mex-setup安装。不过,请注意该方法仅适用于64位系统。
  • OPENSSL
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    预编译的OpenSSL库是为了简化开发流程而预先构建好的加密协议库文件,开发者可以直接使用这些资源进行安全通信功能的快速集成。 版本:OpenSSL 1.0.2n 7 Dec 2017编译好的库文件,可以直接使用。
  • GDAL
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    预编译的GDAL库是经过预先处理和优化的地理空间数据访问软件库版本,便于开发者直接集成到项目中使用,无需自行编译。 这段文字可以改为:这里提供了在Windows下编译好的gdal库以及适用于mingw平台的gdal库版本,后者适合用于qt开发。
  • zlib
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    预编译的zlib库是已经预先完成编译过程的Zlib压缩库版本,供开发者直接使用,无需自行编译源代码。 我已经编译好了这个文件,并且包含了zlibstat.lib库文件,其他下载的版本都没有包含这个库文件。这段内容已经完整了。
  • GDAL
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    预编译的GDAL库是指已经预先完成编译过程的地理数据抽象库(GDAL),供开发者直接使用,无需自行配置和构建环境。 GDAL(Geospatial Data Abstraction Library)是一个开源的地理空间数据处理库,它支持多种格式的数据读取、写入及处理能力。此压缩包内含预编译好的GDAL库文件,用户可以直接使用而不需自行编译源代码,从而节省时间和资源。 在该压缩包中包含以下几个主要部分: 1. **Demo(演示程序)**:这些示例程序展示了如何利用GDAL进行实际操作,例如读取栅格和矢量数据、执行投影转换等。通过运行并分析这些例子,开发者可以更好地理解和掌握GDAL的功能与用法。 2. **Include**:该目录含有所有用于编写C++代码时需要引用的头文件,包括定义了GDAL API函数、类及常量的文件。 3. **Lib**:此部分存放的是静态库文件。当应用程序编译链接这些静态库后,可独立于外部环境在任何系统上运行。 4. **Lib_x86_release**:这是专为x86架构设计的GDAL动态链接库(DLL),适用于32位操作系统上的应用软件使用。 5. **gdal201.dll**:作为核心组件之一,这个文件是所有依赖于GDAL的应用程序运行时所必需加载的基础服务提供者。 支持的数据格式包括JPEG、TIFF、GIF、PNG等栅格图像及ESRI Shapefile、GeoJSON、KML等矢量数据。此外,还提供了地理坐标转换、投影调整、重采样和裁剪等多种处理功能。 利用GDAL库可以实现地图服务创建、GIS应用开发以及遥感数据分析等功能。例如,通过读取卫星影像来进行土地覆盖分类;或对不同坐标系统的矢量数据进行投影转换以供空间叠加分析使用等。 通常情况下,GDAL会与OGR(Open Geospatial Consortium)一起被采用来处理矢量数据。两者结合形成了一个强大的地理信息管理系统工具集。 总而言之,预编译好的GDAL库为开发者提供了快速集成和操作各种地理空间数据的功能支持。只要按照官方API文档进行编程,即可轻松访问并使用这些功能。