.NET DllExport 1.8.1 版本深度解析:增强.NET原生导出能力
项目简介
.NET DllExport 是一个强大的工具集,它允许开发者在.NET程序集中实现原生导出函数,使得.NET代码能够像传统Win32 DLL一样被非托管代码调用。这个工具特别适合需要在混合编程环境中工作的开发者,比如需要将.NET功能集成到C++、Delphi或其他非托管语言的项目中。
1.8.1版本核心改进
关键问题修复
-
方法未实现异常修复:解决了在某些情况下可能出现的"The method or operation is not implemented."错误,提升了工具的稳定性。
-
文档写入器问题:修复了在使用基于netfx的汇编器时可能出现的"Failed to define a document writer."错误,确保了代码生成的可靠性。
-
ILMerge重定位支持:完善了对ILMerge重定位功能的支持,解决了"Format of the executable (.exe) or library (.dll) is invalid."等格式错误问题。
-
预处理执行优化:修正了预处理执行阶段可能出现的文件不存在错误,以及处理ILMerge/ILRepack时目标名称应用不正确的问题。
重要新特性
-
增强的PDB调试支持:新增了对MSF和便携式(BSJB)PDB格式的支持,这对于使用3F汇编器9.4+版本的开发者来说是个重大改进,大大提升了调试体验。
-
.NET Core目标支持扩展:通过改进的[Ref]机制,现在可以更好地支持.NET Core系列目标平台,包括.NET 9/8/7/6/5以及netcoreapp3.1等。开发者现在可以更灵活地处理程序集解析问题。
架构优化
-
依赖管理改进:在启用合并功能时,现在会自动移除所有x86+x64的DLL引用依赖,简化了部署过程。
-
库路径控制增强:提供了更精细的/lib路径控制机制,包括:
- 新增DllExportPreProcSysLibs属性自动处理
- 预处理UI中增加了[Lib]选项
- 为ILMerge + Lib + netstandard2.0场景添加了自动回退机制
-
用户界面改进:后处理向导增加了"按属性名称过滤"功能,提升了大型项目的配置效率。
组件更新
-
ILRepack升级:更新至2.0.43版本,带来了更好的程序集合并体验。
-
IL汇编器升级:3F的IL汇编器更新至9.4版本,提供了更强大的底层支持。
技术实现细节
新版本在程序集解析方面提供了更灵活的机制。开发者现在可以通过类似以下的代码处理特定的程序集加载场景:
Assembly? _Get(string input, string asm)
=> input.StartsWith(asm + ",") ? Assembly.LoadFrom(Path.Combine(dir, asm + ".dll")) : null;
AppDomain.CurrentDomain.AssemblyResolve += (s, a) => _Get(a.Name, "System.Memory");
这种模式特别适合需要精确控制程序集加载行为的复杂场景。
升级建议
对于现有项目,升级到1.8.1版本非常简单:
- 自动升级:执行
DllExport -action Upgrade -dxp-version 1.8.1命令 - 手动升级:使用
DllExport -mgr-up -dxp-version 1.8.1命令
总结
.NET DllExport 1.8.1版本在稳定性、功能性和用户体验方面都做出了显著改进。特别是对.NET Core系列平台的支持增强和PDB调试支持的加入,使得这个工具在现代.NET开发环境中更加得心应手。无论是需要将.NET功能暴露给非托管代码,还是构建混合编程解决方案,这个版本都提供了更可靠、更强大的支持。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00