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常用运行库合集(VB+VC运行库)(32+64位) 2016.04.07 中文官方版

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STM32集成开发环境是STMicroelectronics公司推出的专门为STM32微控制器系列设计的开发工具。该环境整合了必要的软件开发组件，包括编译器、调试器和一个图形用户界面，用于简化STM32微控制器的编程和调试过程。STM32是一系列Cortex-M微控制器的统称，广泛应用于嵌入式系统开发，特别是在需要高性能处理能力的场合，如工业自动化、物联网设备、医疗设备和消费电子产品等领域。 在STM32集成开发环境中，程序员能够利用图形化的配置工具进行项目设置，自动配置微控制器的底层细节，这样开发者就可以专注于应用层的编程，提高开发效率。此外，该集成开发环境还提供了丰富的中间件和驱动库，这些都是经过优化的软件模块，可以直接在项目中使用，减少开发时间和工作量。 STM32CubeIDE是ST官方提供的一站式集成开发环境，它基于开源的Eclipse平台，并集成了GCC编译器和GDB调试器。它支持从项目创建到调试的所有开发步骤，并且与ST的硬件工具链紧密集成，比如ST-Link调试器和编程器。这样开发者可以在同一个环境中完成代码编写、编译、下载和调试，无需切换不同的工具。 本次提供的文件是STM32CubeIDE的安装包，版本为1.18.1，内部编译号为24813，发布日期为2025年4月9日，版本号为2138，针对x86-64位架构的电脑系统进行了优化。文件的扩展名为.zip，意味着这是一个压缩文件包，用户需要先将文件解压缩，然后运行安装程序来安装STM32CubeIDE开发环境。安装后，开发人员将能够利用这个环境来设计和开发STM32微控制器的应用程序。 STM32CubeIDE的安装包文件名中的各个组成部分都有其特定的含义：例如，“st”前缀标识了该软件是由ST公司提供的；“stm32cubeide”则明确指出了软件的用途；版本号“1.18.1”表示软件的版本信息；编译号“24813”和发布日期“20250409”是特定于该版本的内部跟踪信息；而“2138”则可能是某个内部编译或版本迭代的标识；“x86-64”则直接说明了软件是为64位的个人计算机系统设计的。 STM32CubeIDE是开发STM32应用的得力工具，它支持全系列的STM32产品，提供了广泛的开发和调试功能，包括但不限于实时性能分析、代码覆盖率检测、内存使用统计以及集成的STM32CubeMX配置工具。这些特性使得STM32CubeIDE成为学习和产品开发的首选开发环境，深受广大嵌入式开发者青睐。 STM32CubeIDE的用户界面友好，支持代码的高亮显示、代码补全以及代码自动格式化等便捷功能，同时提供版本控制系统的集成，如Git，方便团队协作和代码管理。此外，STM32CubeIDE还支持各种开发板和评估板，用户可以直接使用这些硬件进行代码的下载和测试，无需担心硬件配置问题。 STM32CubeIDE的安装和配置步骤通常非常简单明了，初次安装时，用户需要根据向导提示选择安装路径和配置环境，之后就可以开始创建新的项目或者导入已有的项目进行开发。整个过程对新手友好，即使是嵌入式开发新手也能快速上手。同时，由于其强大的功能和广泛的社区支持，经验丰富的开发者也能从中获得高效的开发体验。 STM32CubeIDE为STM32微控制器的开发提供了全面的解决方案，从项目创建、编译、调试到性能分析，每个环节都为用户提供了便利和高效的工作方式。随着STM32系列微控制器的应用越来越广泛，STM32CubeIDE的重要性也愈发凸显，成为了嵌入式开发不可或缺的工具之一。

在VC++编程中，有时我们需要调用外部的exe程序或者批处理文件来执行特定任务。以下是在VC++中实现这一功能的四种常见方法： 1. 使用`system`函数： `system`函数是C库中的一个函数，允许你执行命令行操作。在VC++中，你可以直接调用它来执行exe或bat文件。例如，如果有一个批处理文件位于"D:\test.bat"，你可以这样调用： ```cpp CString strCommand("d:\\test.bat"); system(strCommand); ``` 这个函数简单且易于使用，但缺点是它会阻塞调用它的进程，直到外部程序执行完毕。 2. 使用`ShellExecute`函数： `ShellExecute`函数是Windows API的一部分，它可以更灵活地控制如何启动程序。它可以设置窗口是否可见，以及执行的操作类型（如打开、打印等）。例如： ```cpp HINSTANCE result = ShellExecute(NULL, "open", "d:\\test.bat", NULL, NULL, SW_HIDE); ``` 这里，`SW_HIDE`参数表示隐藏启动的程序窗口。 3. 使用`CreateProcess`函数： `CreateProcess`是Windows API提供的另一个函数，它提供了更多控制权，如进程优先级、创建标志等。以下是一个示例： ```cpp std::string strCommand = "d:\\PerDecodeX2ap.exe"; PROCESS_INFORMATION pi; STARTUPINFO si; memset(&si, 0, sizeof(si)); si.cb = sizeof(si); si.wShowWindow = SW_HIDE; si.dwFlags = STARTF_USESHOWWINDOW; char buff[256]; sprintf(buff, "%s", strCommand.c_str()); BOOL success = CreateProcess(NULL, buff, NULL, NULL, FALSE, NORMAL_PRIORITY_CLASS | CREATE_NO_WINDOW, NULL, NULL, &si, &pi); if (!success) { // 错误处理 } CloseHandle(pi.hThread); CloseHandle(pi.hProcess); ``` 这个函数可以让你创建一个新的独立进程，并可以获取其进程和线程句柄。 4. 自定义封装函数： 有时候，你可能希望封装一个通用函数，以便在项目中多次调用。例如，`CommandExecuter`函数可以接受应用程序名和命令行参数，然后尝试不同方式启动程序。这个函数可能会包含对`system`、`ShellExecute`和`CreateProcess`的调用，以确保在各种情况下都能成功启动程序。 以上四种方法各有优缺点。`system`简单但不灵活；`ShellExecute`和`CreateProcess`提供了更多的控制，但使用起来稍复杂；自定义封装函数则可以根据具体需求进行定制。在实际开发中，应根据项目需求选择最适合的方法。

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v18.00.0 - 智能模板 * 重新设计, 非模态 "修改模板" 对话框 * 能够添加用户定义变量到模板 * 模板 "自动推荐" (基于你的输入提供智能匹配模板推荐) * 能够通过自动完成对话框插入模板 * 拖拽模板从模板列表到活动文件来插入它们 * 新增基于语法加亮语言的 "语言" 模板组用来存储模板 * 新增模板动作配置选项, 在高级 -> 配置 -> 模板 * 可同时访问全局, 环境, 和语言模板 * 模板文件存储为 XML 格式 - 自动完成封闭 HTML/XML 标签 * 可配置在高级 -> 配置 -> 编辑器 -> XML/HTML * 配置是否封闭于同一行或新的一行 - 可双击 "包含找到字符串的行" 窗口 * 此窗口现在能够吸附, 浮动, 或自动隐藏 * 窗口选项现在在鼠标右键关联菜单中可用 - 完全支持比例字体 * 修正非等线字体 (非英文语系比如中文) 的脱字符位置问题 * 改进非等线字体语法加亮 - "最近的文件" 列表从 16 增加到 32 - 改进创建和帐改 FTP 帐号的性能 - 添加当打开 FTP 打开或浏览对话框时, 自动连接到 FTP 帐号的支持 - 添加 32 位和 64 位外壳集成 DLL 在 64 位系统的支持

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OpenCV（开源计算机视觉库）是计算机视觉和机器学习领域广泛应用的一个强大工具，它提供了丰富的API，支持多种编程语言，包括C++、Python、Java等。它包含了最新的特性和优化，以满足开发者在图像处理、特征检测、对象识别、深度学习等多个方面的需要。 OpenCV全名为开源计算机视觉库，是一个由英特尔公司支持、由Willow Garage提供资金的开源计算机视觉和机器学习软件库。OpenCV的版本3.4.5是一个稳定版本，其中vc14指的是兼容Visual Studio 2015编译器，而vc15指的是兼容Visual Studio 2017编译器的特定构建版本。OpenCV的广泛应用不仅仅局限于学术研究，也涵盖工业应用，比如在制造业中的视觉检查、自动驾驶车辆的视觉系统以及医疗成像技术中。 OpenCV提供的API能够方便地进行图像处理、特征提取、运动跟踪、视频分析等计算机视觉任务。同时，它也支持机器学习算法，这使得从图像中提取信息和模式识别变得更加容易。OpenCV支持多种编程语言，其中以C++的接口最为丰富和高效，但也提供了Python、Java等语言的接口，从而降低了计算机视觉技术的门槛，让更多的人能够参与到计算机视觉和机器学习的实践中。 在图像处理方面，OpenCV包含了图像的读取、显示、保存功能，以及对图像进行滤波、边缘检测、直方图均衡化等操作的功能。它也提供了多种图像变换方法，包括几何变换、透视变换、仿射变换等，这些功能对于图像校正和特定角度的视觉分析至关重要。 在特征检测方面，OpenCV实现了许多经典的特征检测算法，如SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）、ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）、Harris角点检测等。这些特征检测方法能够帮助开发者识别图像中的关键点，并对这些点进行匹配和定位。 在对象识别方面，OpenCV可以进行物体的识别、分类和定位。它不仅包含了传统的基于规则和模板匹配的方法，还提供了基于机器学习的分类器，例如支持向量机(SVM)、决策树和神经网络。随着深度学习的兴起，OpenCV也集成了深度神经网络模块，使得开发者可以使用预训练的深度学习模型，或者根据自己的需求训练新的模型。 深度学习是近年来计算机视觉领域的一个重要发展方向。OpenCV通过深度神经网络模块（DNN模块），使得开发者能够加载、预处理以及进行基于深度学习的推断。DNN模块支持多种深度学习框架的模型，例如Caffe、TensorFlow、Torch/PyTorch等，它还支持导入预训练模型并在其基础上进行微调或迁移学习。 OpenCV-3.4.5版本为开发者提供了一个强大的工具集，无论是进行基础的图像处理还是开发复杂的计算机视觉应用，它都能提供相应的功能和模块。随着技术的不断进步和社区的持续支持，OpenCV持续改进并引入新的功能和优化，以满足日益增长的工业和学术需求。

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