DLL文件实现硬盘与CPU序列号读取功能

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0 下载量 79 浏览量 更新于2024-10-07 收藏 615KB RAR 举报
资源摘要信息:"xlh-dll.rar_CPU 序列号_cpu序列号_序列号_硬盘序列号_读取CPU序列号" 在当前的IT行业中,能够准确地获取硬件设备的序列号是一项基础且重要的技能,它被广泛应用于软件授权、硬件资产管理、系统身份识别等多种场景。文件标题“xlh-dll.rar_CPU 序列号_cpu序列号_序列号_硬盘序列号_读取CPU序列号”揭示了本压缩包内含的DLL文件功能,即读取硬盘和CPU的序列号。 CPU序列号是CPU的唯一标识,它是制造商在生产CPU时烧录的固有信息,不可更改。CPU序列号对于用户来说通常是不可见的,但可以通过特定的软件工具来读取。对于开发者而言,编写一个DLL(动态链接库)来读取CPU序列号意味着能够将此功能集成到应用程序中,以便在需要时调用。 硬盘序列号,又称为硬盘S/N(Serial Number),是硬盘的唯一标识码,每块硬盘出厂时都会被赋予一个独特的序列号,通常是由一串字母和数字组成的。硬盘序列号可用于硬盘追踪、替换识别和硬盘注册等,是计算机硬件识别和资产管理的重要数据。 读取硬盘序列号与CPU序列号的DLL文件可以为开发者提供一种直接调用API(应用程序编程接口)来获取这些关键硬件信息的方式。这种方式相比直接在应用程序代码中编写获取硬件序列号的代码,能够带来更高的代码复用性和更好的维护性。 由于DLL文件的特殊性和敏感性,开发人员在创建此类DLL文件时需要确保其安全性,防止恶意软件利用此DLL来获取硬件信息用于非法目的。例如,某些病毒或恶意软件可能通过读取硬件序列号来实施针对性攻击或克隆授权。 从文件描述来看,“一个读取硬盘序列号与CPU序列号的DLL”指的可能是一个具体的工具或库,这个工具或库可能已经封装好了相关的API,允许开发者通过简单的调用就能实现获取硬件序列号的功能。这大大简化了开发流程,开发者无需深入了解底层的硬件访问细节,只需要按照API文档进行编程即可。 根据文件标签,该DLL文件聚焦于以下关键字:cpu序列号、硬盘序列号和读取cpu序列号。这些关键字表明了DLL文件的核心功能和使用场景。而压缩包子文件的文件名称列表中的“***.txt”可能是一个文本文件,包含有关DLL文件的链接、描述或其他相关信息,而“c***”则可能是与DLL文件相关的某种标识符或版本号。 总之,xlh-dll.rar中所包含的DLL文件在IT行业中具有一定的应用价值,特别是在硬件信息管理和软件授权方面。开发者可以通过这个DLL文件方便地读取CPU和硬盘序列号,进而进行更加深入的硬件管理或安全控制。然而,在设计和实现此类工具时,开发人员需要考虑安全性和隐私保护,避免敏感信息被滥用。

import os import numpy as np from osgeo import gdal input_folder = 'G:/xianlinhotel/xlh632envi' output_folder = "G:/xianlinhotel/xlh_nir_rg_632envicai" target_width = 1230 target_height = 910 for filename in os.listdir(input_folder): if filename.endswith(".tif"): tif_path = os.path.join(input_folder, filename) tif_dataset = gdal.Open(tif_path) if tif_dataset is not None and tif_dataset.RasterXSize == 1280 and tif_dataset.RasterYSize == 960: data = tif_dataset.ReadAsArray() x_offset = (tif_dataset.RasterXSize - target_width) // 2 y_offset = (tif_dataset.RasterYSize - target_height) // 2 new_data = data[:, y_offset:y_offset+target_height, x_offset:x_offset+target_width] output_path = os.path.join(output_folder, filename) driver = gdal.GetDriverByName("GTiff") new_dataset = driver.Create(output_path, target_width, target_height, tif_dataset.RasterCount, tif_dataset.GetRasterBand(1).DataType) geotransform = tif_dataset.GetGeoTransform() new_geotransform = (geotransform[0] + x_offset * geotransform[1], geotransform[1], geotransform[2], geotransform[3] + y_offset * geotransform[5], geotransform[4], geotransform[5]) new_dataset.SetGeoTransform(new_geotransform) new_dataset.SetProjection(tif_dataset.GetProjection()) for i in range(1, tif_dataset.RasterCount + 1): new_dataset.GetRasterBand(i).WriteArray(new_data[i - 1]) new_dataset = None # 关闭数据集以保存文件和释放资源 print(f"Saved {filename} to {output_path}") else: print(f"{filename} has invalid size or is not a TIFF file.") tif_dataset = None # 关闭数据集以释放资源 详细解释

2023-05-30 上传