获取源代码 git clone https://github.com/mpx/lua-cjson.git 手动编译 注意：需要安装 vs2022 、下载 lua5.1.5 软件；将 lua_cjson.c 文件中 strncasecmp 函数替换为 strncmp 函数 方法一：参考 https://www.bilibili.com/video/BV1GDigeKEor 视频编译 方法二：使用 luarocks 编译 luarocks make 在64位的Windows操作系统中，Lua语言能够通过调用动态链接库（DLL）的方式实现与C语言编写的功能模块交互。其中，cjson.dll是一个常用的支持库，它允许Lua程序方便地进行JSON数据的编码和解码。JSON（JavaScript Object Notation）作为一种轻量级的数据交换格式，因其易读性和简洁性在数据交换领域得到了广泛应用。cjson库为Lua提供了一套高效的API，使得在Lua程序中处理JSON数据就像操作Lua表一样简单。 要使用cjson.dll，首先需要获取其源代码。源代码托管在GitHub上，可以通过git clone命令轻松获取。下载源代码后，需要进行编译以生成适用于Windows 64位系统的cjson.dll动态链接库文件。在编译之前，有几点需要注意。必须安装Visual Studio 2022开发环境，这是进行C/C++程序开发和编译的必要条件。需要下载Lua 5.1.5版本的软件，这是因为cjson库是基于Lua 5.1版本的API设计的，尽管它也可以在新版本的Lua上工作。 编译过程中可能会遇到一些问题，例如在处理源代码文件lua_cjson.c时，会发现使用了strncasecmp函数，这个函数在某些旧的Windows编译环境中可能不可用。这时需要手动将strncasecmp替换为strncmp函数，以避免编译错误。 编译cjson.dll可以通过不同的方法来完成。方法一是参考视频教程，例如Bilibili上的相关视频，按照视频中的步骤进行操作。视频通常会提供详细的指令和解释，帮助开发者顺利编译出所需的库文件。方法二是使用luarocks工具，它是一个Lua的包管理器，可以自动化编译和安装Lua模块。通过执行luarocks make命令，可以自动地下载依赖、编译并安装cjson模块，整个过程简洁高效。 标签中提到的“lua”、“cjson”和“luarocks”分别代表了这门编程语言、处理JSON数据的库以及Lua的包管理工具。在进行Lua开发时，这些工具和库的组合可以极大地提高开发效率和程序的执行能力。 要在Windows 64位系统上使用Lua调用cjson动态库，需要通过获取cjson库的源代码、安装必要的编译环境、替换特定函数、选择合适的编译方法来编译出cjson.dll。整个流程涉及到多个步骤，需要开发者具备一定的编程基础和对工具的熟悉度。一旦成功编译并安装了cjson.dll，Lua程序处理JSON数据的便捷性将会大大增强，对于需要数据交换的应用开发来说是一个强大的工具。

64位系统和32位系统的mfc140u.dll文件，同时附带安装脚本和安装说明。 mfc140u.dll是一款在Windows系统中非常更重要的一个文件补丁，一般情况下它都是在装系统的时候电脑系统自己创建的，无需文卫安装，也不能随意修改，它的存在能够非常好的维护系统运行的稳定性。若是是对其进行修改或者被病毒程度侵害修改，则会非常容易导致某些应用程序不能启动甚至系统无法正常运行。若出现这些情况的朋友赶快来下载，进行相关修复。 dll文件丢失可能会出现如下问题： 1、电脑没声音 2、网络游戏打不开 3、桌面图标无法删除 4、主页被修改为网址导航 5、电脑无故蓝屏 6、桌面无法显示 如果遇上其他dll文件丢失情况也可以用以上方法解决

该文件包含了Qt调用MFC的插件、调用DLL so文件的方式，具体的都以文档的形式罗列出来，文档中的例子全是亲自实践过了，完全可用。

zbardecoder.jar

eNSP.exe 打开需要使用的动态库文件。 报错信息： eNSP_Client.exe - 系统错误 由于找不到packet.dll，无法继续执行代码，重新安装程序可能会解决此问题 解决办法： 复制Packet.dll 到 C:\Windows\SysWOW64 和 C:\Windows\System32 目录下，再次启动软件即可正常。

资源包含opengl动态库文件freegult和glew msvc编译的库文件；包含x86和x64 同时也有配套的demo,基于VS2017 详情参见 https://libaineu2004.blog.csdn.net/article/details/105879521

1、TensorFlow C++ API的编译是线上使用TensorFlow C++ API调用预先训练好的模型完成预测项目的必经之路，但是TensorFlow C++ API的编译并不是这么顺利，期间遇到了很多错误，它对版本要求非常严格，版本不对应会出现很多问题，尤其protobuf是最重要的一个。本资源是TensorFlow C++ API顺利编译和测试的过程，为线上使用TensorFlow C++ API的使用打下基础 2、Linux环境下编译TensorFlow C++ API生成的动态链接库：libtensorflow_cc.so，libtensorflow_framework.so。

Delphi7 Indy9只支持旧版的OpenSSL，现在网上的都是新版，旧版DLL文件反而很难找到了。

osip.dll osip.lib osipparser2.dll osipparser2.lib eXosip2.lib Ortp.lib 可以在windows下直接使用，加载入自己的工程

程序编译的大体流程：预处理——编译——汇编——链接 主要动作：宏的替换，还有注释的消除，还有找到相关的库文件 gcc/g++ -E Test.cpp 编译 主要动作：将预处理后的文件转换为汇编文件，里面为汇编指令 gcc/g++ -S Test.cpp 汇编 主要动作：将汇编文件转换为目标文件, 生成.o文件，即目标文件 gcc/g++ -c Test.cpp 主要动作：将目标文件和库文件整合为可执行文件 链接 主要动作：将目标文件和库文件整合为可执行文件 https://blog.csdn.net/qq_23664173/article/details/108704546