未能加载文件或程序集“Poderosa.Core

https://github.com/poderosaproject/poderosa上下载的一个开源工程，程序是在VS2012上编译的，然后VS2015转换后编译失败，报“未能加载文件或程序集“Poderosa.Core......”的错误

猜测是转换的时候引用丢失了，于是添加引用

F:\...\poderosa-master\bin\UIDesign\Poderosa.Core.dll

F:\...\poderosa-master\bin\UIDesign\Poderosa.TerminalSession.dll

转载于:https://www.cnblogs.com/ugalan/p/5847555.html

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.mzph.cn/news/256427.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

机器学习——常用核函数

机器学习——常用核函数

阅读更多...
图像的像素、分辨率、像元尺寸、大小、清晰度的关系

图像的像素、分辨率、像元尺寸、大小、清晰度的关系

图像的像素： 图像是由像素所组成的，像素的多少表明摄像机所含有的感光元件的多少。像素是指一张图像中所有的像素数之和。 图像分辨率： 是指表达方式也为“水平像素数垂直像素数” 像元尺寸： 是指一个像素在长和宽方向上所代表的实…
阅读更多...
机器学习——支持向量机SVM实例（兵王问题，SVM求解步骤以及思路，不求解不编程）

机器学习——支持向量机SVM实例（兵王问题，SVM求解步骤以及思路，不求解不编程）

目录 一、问题描述（兵王问题） 二、步骤 1、获得数据 2、样本划分（训练样本和测试样本） 3、训练样本得到SVM模型 ​ 1）数据处理 2）训练样本和测试样本归一化 3）选择核函数和调参 4&#…
阅读更多...
Django的安装

Django的安装

Django是Python的一款Web开源框架，所以Django是依赖于Python的，首先要安装Python。 Python安装 官网地址：http://www.python.org/download/ 在安装Python的时候，会有人纠结，是要安装Python2还是Python3呢？其…
阅读更多...
机器学习——支持向量机SVM之多分类问题

机器学习——支持向量机SVM之多分类问题

目录 方法1：改造目标函数与限制条件 方法2：一类对其他类（类数为N，需要建立N个SVM模型） 情形1：多个SVM模型结果交集得出确切归类 情形2：多个SVM模型结果交集没有得出确切归类 方法3&#xff…
阅读更多...
python3版本无法加载reload解决办法NameError: name 'reload' is not defined

python3版本无法加载reload解决办法NameError: name 'reload' is not defined

很多人在运行八点法求基础矩阵问题时，都会遇到NameError: name ‘reload’ is not defined的错误 只需在最前面加上from imp import reload即可
阅读更多...
hdu 2612 Find a way（bfs）

hdu 2612 Find a way（bfs）

Problem DescriptionPass a year learning in Hangzhou, yifenfei arrival hometown Ningbo at finally. Leave Ningbo one year, yifenfei have many people to meet. Especially a good friend Merceki. Yifenfei’s home is at the countryside, but Merceki’s home is in …
阅读更多...
七桥问题

七桥问题

怎么不重复地走完连接两座岛和陆地的七座桥？ 简化为以下： 答案是不能走完的。 奇点：这个点有奇数条线汇聚于此 偶点：这个点有奇数条线汇聚于此 七桥问题——一笔画问题 若一个图形全部是偶点或者只有2个奇点（没有…
阅读更多...
office2016打开PPT出现解决VBE6EXT.OLB不能被加载问题的解决办法

office2016打开PPT出现解决VBE6EXT.OLB不能被加载问题的解决办法

第一步 打开路径C:\Program Files (x86)\Microsoft Office\root\VFS\ProgramFilesCommonX86\Microsoft Shared\VBA。找到VBA只要是默认安装路径均一样。 第二步 打开VBA6找到VBE6EXT.OLB将其复制到VBA7.1中。 第三步 打开VBA7.1找到VBE7.DLL将其复制到VBA6中。 第四步…
阅读更多...
机器学习——人工神经网络之发展历史（神经元数学模型、感知器算法）

机器学习——人工神经网络之发展历史（神经元数学模型、感知器算法）

目录 一、神经元的数学模型 ​ 二、感知器算法（SVM算法前身） 1、目的 2、流程 >>>问题1：下图w和b的调整是什么意思？ 3、算法的有效性验证 1）原算法 2）增广矩阵 3）修改后的算法…
阅读更多...
打开word2016总是出现很抱歉，此功能看似中断需要修复。。问题解决办法

打开word2016总是出现很抱歉，此功能看似中断需要修复。。问题解决办法

第一步 打开运行窗口，在电脑桌面左下角有个圆圈点击进去，输入regedit，即可进入。 第二步 打开HKEY_CURRENT_USER中的SOFTWARE 第三步 找到HKEY_CURRENT_USER\SOFTWARE\Microsoft\Office\16.0\Word\Options项如图红色箭头标示。然后点击O…
阅读更多...
机器学习——人工神经网络之多层神经网络（多层与三层）

机器学习——人工神经网络之多层神经网络（多层与三层）

目录 一、多层神经网络 1、多层神经网络数学模型 2、数学模型中的非线性函数fai 1）非线性函数fai存在的意义 2）非线性函数fai具体是什么？ 3、多层神经网络与单层神经网络的区别与改进 1）单层神经网络数学模型 2&#xff0…
阅读更多...
排序算法02--冒泡排序

排序算法02--冒泡排序

思路：冒泡排序 就是把大的数一个个沉到下面，当然也可以是把小的数一个个浮到上面。 在最外层需要比较n-1次，因为n-1个大的数被沉到了下面，剩下一个自然就是最小的数了。 在这n-1次的里层，还需要亮亮相互比较&#xff0…
阅读更多...
关于▲的各种交点

关于▲的各种交点

对于△ABC证明： ①三角形的三条中线交于一点： 等腰三角形：作中线BD、CE与AC、AB交于D、E，相交于O，连接AO并延长交BC于F； 证△ABD全等于△ACE，再证△EBO全等于△D…
阅读更多...
机器学习——支持向量机SVMpython实现

机器学习——支持向量机SVMpython实现

一、SVM理论 可见以下文章： 《机器学习——支持向量机SVM之线性模型》 《机器学习——支持向量机SVM之非线性模型低维到高维映射》 《机器学习——支持向量机SVM之非线性模型原问题与对偶问题》 《机器学习——支持向量机SVM之非线性模型原问题转化为对偶问题》…
阅读更多...
ExtJS4.2学习(10)分组表格控件--GroupingGrid（转）

ExtJS4.2学习(10)分组表格控件--GroupingGrid（转）

鸣谢网址：http://www.shuyangyang.com.cn/jishuliangongfang/qianduanjishu/2013-11-17/179.html --------------------------------------------------------------------------------------------- 分组表格控件在我们的开发中经常被用到，GroupingGrid…
阅读更多...
九个Console命令，让js调试更简单

九个Console命令，让js调试更简单

一、显示信息的命令 1: <!DOCTYPE html>2: <html>3: <head>4: <title>常用console命令</title>5: <meta http-equiv"Content-Type" content"text/html; charsetutf-8" />6: </head>7: <body>8: …
阅读更多...
numpy——axis

numpy——axis

size()和max()中的含义 以前我理解axis0代表行&#xff0c;axis1代表列&#xff1b; 但是这种含义在函数size()和max()中恰恰相反&#xff1b; 其实不是这样的&#xff0c;我们回到单词axis本身&#xff0c;它的意思是“轴”&#xff0c;没错轴就是代表一个方向&#xff0c;像…
阅读更多...
Halcon例程（基于3D形状匹配识别方法）详解 —— create_shape_model_3d_lowest_model_level.hdev

Halcon例程（基于3D形状匹配识别方法）详解 —— create_shape_model_3d_lowest_model_level.hdev

一、例程简介 最近在研究3D识别方面的东西&#xff0c;查了不少资料&#xff0c;发现halcon里有不少关于三维物体识别的例程&#xff0c;这里对其中一个做出详解。该例程是基于三维匹配方法的&#xff0c;因为有三维模型SM3&#xff0c;所以不需要自己创建&#xff1b;另因为例…
阅读更多...
15.瀑布流、测量

15.瀑布流、测量

排行界面TopProtocol &#xff1a;json数据就是写字符串&#xff0c;所以不需要写bean对象public class TopProtocol extends BaseProtocol<List<String>> { Override public List<String> paserJson(String json) { List<String> datasnew ArrayList&…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023