GL2+OSG 3.6.5+64位 使用VCPKG + Visual Studio 2022 Debug+Relase版的exe/lib/pdb/dll 压缩包大小为265MB，解压后接近1.9GB 其他依赖包括zstd/zlib/tinyxml/tiff/sqlite3/snappy/protobuf/proj/pcre2/openssl/openjpeg/opengl/nvtt/netcdf-c/minizip/lz4/libxml2/libwebp/libpq/libpng/liblzma//libkml/libiconv/libgta/libgeotiff/libdeflate/libaec/lerc/json-c/libdeflate/hdf5/gdal/glew/giflib/geos/freetype/expat/draco/curl/bzip2/boost/blend2d

在计算机视觉和深度学习领域，YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时对象检测系统。YOLOv11指的是该系列中的第十一个版本，它通过统一的网络结构直接在图像中预测边界框和概率。基于此，本项目集成了使用C#语言在Visual Studio 2022环境下部署YOLOv11的源代码。 项目中包含的WinForms_yolov(all)文件，暗示着这是一个基于Windows窗体应用程序（WinForms）的实现。WinForms是.NET Framework中用于创建桌面应用程序的图形用户界面（GUI）库，它允许开发者通过拖放的方式设计窗体和控件，进而实现用户交互界面。这种方式尤其适用于需要快速原型开发和展示应用场景。 在WinForms_yolov(all)这个项目中，开发者可以找到所有的源代码文件，这些代码负责实现YOLOv11模型的加载、图片显示、对象识别以及结果的呈现。这些源代码文件很可能包括了模型加载的初始化部分、图像处理部分以及图形界面的更新部分。 开发者在使用这套源代码时，可以根据需要调整模型的参数，以适应不同的应用场景。比如，可以通过调整图像的预处理步骤、改变分类阈值、调整锚框（anchor boxes）大小等，从而优化模型在特定环境下的表现。这类调整对于在不同分辨率的图像、不同光照条件或是不同种类的目标检测任务中保持良好的检测性能至关重要。 该项目还表明，开发者可以将YOLOv11模型集成到基于C#的应用程序中，从而实现跨平台的应用部署。C#语言的跨平台能力得益于.NET Core框架（现为.NET 5或.NET 6），开发者可以通过.NET Core的跨平台特性将应用程序部署到Windows之外的操作系统，如Linux或macOS。 对于人工智能和深度学习的领域，该项目的核心技术要点包括神经网络模型的加载和部署、图像处理技术、以及界面的交互设计。通过使用C#和.NET的技术栈，开发者能够快速构建并部署应用程序，无需深入了解底层的图形处理和神经网络优化细节。 此外，WinForms_yolov(all)还可能包含了一些必要的工具和库，如OpenCV.NET或其他图像处理库的封装，它们为开发者提供了丰富的接口来处理图像数据，从而使得图像的读取、显示和转换更为方便。 WinForms_yolov(all)项目为使用C#语言在Visual Studio 2022环境下，对YOLOv11模型进行快速部署提供了一个完整的框架。开发者能够在此基础上实现图像的实时显示和对象的识别转换，具有较强的实用性和应用价值。无论是在学术研究、智能安防还是工业检测等领域，该项目都将是一个宝贵的资源。

.NET Framework 4.0 SDK .NET Framework 4.0 运行时

1、Visual Assist X是一款非常好的Microsoft Visual Studio插件，支持C/C＋＋，C＃，ASP，Visual Basic，Java和HTML等语言，Visual Assist X能自动识别各种关键字、系统函数、成员变量、自动给出输入提示、自动更正大小写错误、自动标示错误等，有助于提高开 发过程的自动化和开发效率。 2、支持vs2010、vs2012、vs2013、vs2015、vs2017、vs2019、vs2022版本的visual studio，安卓说明见readme

2024最新VS2022编译的json-c库是一个在Windows平台上利用Visual Studio 2022编译环境构建的json-c库版本。json-c是一种开源的C语言实现的JSON解析库，JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。json-c允许开发者在C语言环境中方便地处理JSON数据，它为JSON对象提供了一套操作接口，包括创建、解析、查询和修改JSON数据结构。 json-c库提供了丰富的功能，能够满足开发者在各种场景下对JSON数据处理的需求。例如，它支持将JSON对象转换成C语言的数据结构，比如链表或结构体；同时，也能将C语言的数据结构转换为JSON格式的数据。这样的功能使得json-c非常适用于需要进行数据序列化和反序列化的应用程序，比如网络通信、数据存储和网络服务等。 在Visual Studio 2022环境下编译json-c库时，开发者可以利用VS2022提供的工具链和调试环境，更加方便地进行代码编写、编译、调试和发布。VS2022作为微软推出的一款强大IDE，提供了代码补全、代码分析、集成调试等丰富功能，大幅度提高了开发效率和软件质量。 由于json-c库是跨平台的，它支持多种操作系统，包括但不限于Linux、Windows、macOS等。每个操作系统平台都有其特定的库文件，文件名称列表中的json-c表示的是该编译版本专用于Windows系统。这表明编译者针对Windows系统的特定需求和特点，对json-c进行了适配和优化。 使用这个版本的json-c库，开发者无需担心与Windows平台相关的兼容性问题。此外，VS2022编译的json-c库还可能包含一些针对Windows平台的特定优化，比如使用Windows API的调用优化，这可能会提高程序运行时的性能。 开发者在选择json-c库时，应当考虑到所使用的操作系统和开发环境。对于Windows平台的开发者而言，拥有VS2022编译支持的json-c库意味着可以无缝融入现代的开发流程中，同时享受VS2022提供的各种开发便利。对于其他平台的开发者，也有对应平台的json-c版本可供选择使用，确保跨平台开发的顺畅性。 另外，在使用json-c库时，开发者还应注意以下几点： 1. 版本选择：选择适合自己项目需求的json-c版本，考虑到新旧版本之间可能存在API变化或功能差异。 2. 安全性：关注json-c库的安全更新，及时应用补丁以避免潜在的安全风险。 3. 许可证：了解并遵守json-c库的开源许可证规定，确保合法合规地使用库。 4. 文档支持：查阅官方文档和社区讨论，了解库的详细使用方法和最佳实践，以便在项目中正确高效地应用json-c库。 2024VS2022编译的json-c库为Windows平台上的C语言开发者提供了一个功能强大且易于集成的JSON处理工具。通过这个库，开发者能够更加便捷地在项目中实现JSON数据的处理功能，同时也能够利用VS2022带来的各种开发优势，提升开发效率和软件质量。

在本文中，我们将深入探讨如何使用Visual Studio 2022 (VS2022) 和.NET 6.0框架创建一个WPF (Windows Presentation Foundation) 应用程序，并集成WebAPI服务进行自托管。我们需要理解WPF是微软提供的用于构建桌面应用的UI框架，而WebAPI则是一个用于构建RESTful服务的框架，常用于后端数据交换。 步骤1：创建项目 在VS2022中，选择新建项目，然后在项目模板中选择".NET Desktop" -> "WPF App (.NET)"，设置项目路径和名称，确保目标框架为.NET 6.0，点击创建。 步骤2：安装Swashbuckle.AspNetCore 为了方便管理和测试WebAPI，我们需要安装Swashbuckle.AspNetCore这个NuGet包，它提供了Swagger UI，帮助我们生成和浏览API文档。在解决方案管理器中右键点击项目，选择"管理NuGet程序包"，在搜索框输入"Swashbuckle.AspNetCore"，找到并安装。 步骤3：设计WPF界面 在XAML文件中，我们创建了一个简单的用户界面，包括三个按钮（启动服务、停止服务和请求服务）和一个文本框用于显示API响应。按钮的Click事件分别绑定了相应的处理方法。 ```xml ``` 步骤4：创建控制器 在项目中添加一个新的文件夹"Controllers"，然后在该文件夹内创建一个新的C#类，继承自`Microsoft.AspNetCore.Mvc.ControllerBase`。定义API接口，例如： ```csharp using Microsoft.AspNetCore.Mvc; namespace YourProject.Controllers { [ApiController] [Route("[controller]")] public class MyApiController : ControllerBase { [HttpGet("Index/IndexRecommend")] public IActionResult Get() { return Ok("这是API返回的数据"); } } } ``` 步骤5：启动WebAPI服务 在`btn_StartService_Click`事件处理程序中，我们将启动WebAPI服务。这通常涉及到配置WebHostBuilder并指定启动的端口和路由。例如： ```csharp private IHost _host; private async void btn_StartService_Click(object sender, RoutedEventArgs e) { var builder = new WebHostBuilder() .UseKestrel(options => options.Listen(IPAddress.Loopback, 3000)) .UseContentRoot(Directory.GetCurrentDirectory()) .UseStartup(); _host = builder.Build(); await _host.StartAsync(); } ``` 步骤6：调用API 在`btn_Request_Click`事件处理程序中，我们可以发送HTTP请求到WebAPI获取数据，并将结果显示在文本框中。可以使用`HttpClient`类来实现： ```csharp private async void btn_Request_Click(object sender, RoutedEventArgs e) { using var client = new HttpClient(); var response = await client.GetAsync("http://localhost:3000/MyApi/Index/IndexRecommend"); if (response.IsSuccessStatusCode) { var content = await response.Content.ReadAsStringAsync(); txt_Res.Text = content; } } ``` 步骤7：停止服务 在`btn_StopService_Click`事件处理程序中，调用`_host.StopAsync()`来关闭WebAPI服务。 ```csharp private void btn_StopService_Click(object sender, RoutedEventArgs e) { _host?.StopAsync(); } ``` 另一种启动API的方式： 如果希望避免创建控制器，可以直接在Startup类中配置路由并返回数据，这样可以简化代码，但可能限制了API的复杂性和可扩展性。 总结： 在VS2022和.NET 6.0环境下，我们可以轻松地创建一个集成了WebAPI的WPF应用，提供后端服务并与前端交互。通过自托管WebAPI，我们可以实现桌面应用与服务器之间的数据通信，同时利用Swagger（Swashbuckle.AspNetCore）来方便地测试和管理API接口。这种方法在需要在桌面应用中集成数据服务的场景中非常有用。

Prism Template Pack 离线安装包， 适用于Visual Studio 2022，安装后不用再那么麻烦的手动配置项目了，一键创建

QT6.6.1+PCL1.14+VTK9.3+VS2022编译配置好的资源包，都是默认安装在C盘C:\Program Files\PCL1.14.0，VTK直接替换官方的，PCL只替换cmake文件夹中的所有文件

这是博文《第一个 OpenGL 程序：旋转的立方体（VS2022 / MFC）》的源码，详细内容见博客文章 https://blog.csdn.net/blackwoodcliff/article/details/132282723

Win10 + VS2022 + OpenCV 4.7 + contrib + cuda加速 编译 https://blog.csdn.net/Kasper_2009/article/details/130384029