api-ms-win-crt-runtime-l1-1-0.dll文件是Microsoft Visual C++ Redistributable组件中的一部分，它是Windows操作系统中的一个重要动态链接库（DLL）文件。 该DLL文件提供了一系列与C/C++运行时库相关的函数和功能，用于支持C/C++编写的应用程序在运行时的正常执行。它包含了许多标准C/C++库函数的实现，如内存管理、字符串处理、文件操作等。 许多应用程序和游戏在运行时依赖于api-ms-win-crt-runtime-l1-1-0.dll文件来提供所需的运行时支持。如果缺少这个DLL文件或版本不匹配，可能会导致应用程序无法启动或出现运行时错误。 解决缺少api-ms-win-crt-runtime-l1-1-0.dll文件的问题，通常需要安装或更新Microsoft Visual C++ Redistributable组件，以确保系统具有正确的运行时支持。

标题 "2012 r2 修复api-ms-win-crt-runtime-l1-1-0.dll" 暗示了一个在Windows Server 2012 R2操作系统上遇到的问题，涉及到了一个关键的运行时库文件——`api-ms-win-crt-runtime-l1-1-0.dll`。这个动态链接库（DLL）文件是微软Visual C++运行时库的一部分，用于提供C运行时功能，如内存管理、字符串处理和数学运算等。 描述中同样提到了这个问题，但没有提供具体错误信息。通常，当系统提示缺失`api-ms-win-crt-runtime-l1-1-0.dll`时，可能是因为安装的某些程序或更新依赖于这个文件，而系统中并未正确安装或者更新损坏了该组件。 针对这个问题，标签"2012 2012r2"进一步确认了问题发生在Windows Server 2012 R2环境中。这是一个基于Windows 8内核的服务器操作系统，因此解决方法通常会与Windows 8.1客户端操作系统类似。 在提供的压缩包子文件的文件名称列表中，我们可以看到一系列的KB更新文件，这些都是微软发布的Windows Update补丁，用于解决系统中的各种问题和增强安全性。例如： 1. `Windows8.1-KB2919355-x64.msu`：这是一个重要的更新，包含了Visual C++ 2013运行时库，可能包含了修复`api-ms-win-crt-runtime-l1-1-0.dll`问题所需的组件。 2. 其他KB文件如`KB2934018`, `KB2932046`, `KB2938439`, `KB2919442`, `KB2959977`, `KB2999226`, `KB2937592`，虽然它们的主要目的是为了其他安全性和功能性改进，但在某些情况下也可能包含与`api-ms-win-crt-runtime-l1-1-0.dll`相关的修复。 解决方法包括： - 安装所有列出的KB更新，按照发布顺序进行，确保系统是最新的。 - 使用`clearcompressionflag.exe`工具，这可能是一个用来解除文件压缩以便正确安装更新的工具。 - 如果问题依然存在，尝试通过微软官方下载并安装最新的Visual C++ Redistributable for Visual Studio 2015。 - 执行系统文件检查（SFC /scannow），检查并修复系统文件。 - 如果是服务器环境，可能需要检查是否所有的更新都在正确的服务分支（例如，如果是LTSC版本，确保只安装对应分支的更新）。 在进行这些步骤之前，务必做好数据备份，并确保操作在安全模式下进行，以防止任何潜在的系统影响。同时，阅读`readme.txt`文件，它通常会包含有关如何使用这些更新或工具的重要信息。遵循这些步骤，应该能够解决`api-ms-win-crt-runtime-l1-1-0.dll`缺失的问题，使Windows Server 2012 R2系统恢复正常运行。

FY-4B是中国风云四号静止轨道气象卫星系列的第二颗卫星 [1]，是在轨运行的风云四号A星（FY-4A）的姊妹星。在FY-4A的基础上，FY-4B进行了系统升级优化，各方面技术更为成熟，将成为中国第一颗第二代静止气象卫星，FY-4B_L1数据经纬度查找表数据说明-133E-V2 ### FY-4B-L1数据经纬度查找表数据说明 #### 一、FY-4B卫星简介 FY-4B是中国风云四号静止轨道气象卫星系列中的第二颗卫星，作为FY-4A的姊妹星，在FY-4A的基础上进行了系统升级优化，各方面技术更加成熟。FY-4B不仅继承了FY-4A的功能特性，还在多个方面进行了改进和增强，使其成为我国第一颗第二代静止气象卫星。 #### 二、FY-4B-L1经纬度查找表概述 ##### 1. 查找表功能 FY-4B L1数据经纬度查找表用于辅助FY-4B卫星的成像仪和快速成像仪L1数据处理，通过该表可以将图像的行列号转换为对应的地理坐标（经纬度），从而实现对特定地理区域的精确识别和分析。 ##### 2. 分辨率 查找表根据不同的分辨率生成，具体包括： - **250米** - **500米** - **1000米** - **2000米** - **4000米** 每种分辨率对应的查找表文件都是独立的，用户可以根据实际需求选择合适的分辨率进行数据处理。 ##### 3. 文件命名规则 查找表文件的命名规则为：“FY4B-_DISK_1330E_GEO_NOM_LUT_YYYYMMDDHHMMSS_RRRRR_V0001.raw”，其中： - **YYYYMMDDHHMMSS**：表示生成该查找表文件的时间戳。 - **RRRRR**：代表分辨率，例如“0250M”表示250米分辨率。 ##### 4. 文件格式 - **布局**：文件从北向南按行（从西向东）排列，每个数据单元存储对应的纬度和经度值。 - **单位**：经度和纬度均以度为单位。 - **类型**：数据类型为double，采用小端格式存储。 - **填充值**：未定义区域的经纬度值用999999.9999表示。 ##### 5. 标称网格大小 不同分辨率的查找表文件具有不同的行数和列数，以匹配其空间分辨率。具体对应关系如下： | 分辨率 | 行数 | 列数 | | --- | --- | --- | | 250米 | 43968 | 43968 | | 500米 | 21984 | 21984 | | 1000米 | 10992 | 10992 | | 2000米 | 5496 | 5496 | | 4000米 | 2748 | 2748 | ##### 6. 观测经纬度范围 不同分辨率下的观测范围有所不同，主要体现在可观察到的地理坐标范围上。以星下点133.0°E为中心，具体范围如下： | 分辨率 | 经度范围 | 纬度范围 | | --- | --- | --- | | 250米 | 51.711°~214.289°E (-145.711°W) | -81.295°~81.295° | | 500米 | 51.722°~214.278°E (-145.722°W) | -81.222°~81.222° | | 1000米 | 51.755°~214.245°E (-145.755°W) | -81.187°~81.187° | | 2000米 | 51.776°~214.224°E (-145.776°W) | -81.052°~81.052° | | 4000米 | 51.820°~214.180°E (-145.820°W) | -80.883°~80.883° | #### 三、读取示例 以4000米分辨率的查找表为例，以下是使用Matlab读取文件的示例代码： ```matlab clear all; clc; fid = fopen('FY4B-_DISK_1330E_GEO_NOM_LUT_20220317000000_4000M_V0001.raw','r'); data = fread(fid, [5496, 2748],'double','l'); fclose(fid); lat = data(1:2:end,:); %纬度 lon = data(2:2:end,:); %经度 ``` 通过上述代码，可以方便地从查找表文件中提取纬度和经度信息，并进一步应用于气象数据分析或地图可视化等场景中。这些信息对于理解FY-4B卫星的数据结构以及如何利用这些数据进行地理定位至关重要。

内容概要：本文详细介绍了基于MATLAB的压缩重构感知中稀疏优化问题及其L1范数最小化求解的实现。首先，通过构造信号并进行离散余弦变换（DCT），确保信号的稀疏度。然后，利用六种不同的稀疏重构算法——基于L1正则的最小二乘算法（L1_Ls）、软阈值迭代算法（ISTA）、快速迭代阈值收缩算法（FISTA）、平滑L0范数的重建算法（SL0）、正交匹配追踪算法（OMP）和压缩采样匹配追踪（CoSaMP）——对信号进行稀疏重构。每种算法都有其独特的实现方式和应用场景。最后，通过对不同算法的实验分析，比较它们的重构误差、运行时间和稀疏度，从而帮助选择最适合特定问题的算法。 适合人群：具备MATLAB基础和信号处理相关背景的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：①理解和掌握压缩重构感知中的稀疏优化理论；②学习并实现多种稀疏重构算法；③评估不同算法的性能，选择最佳解决方案。 其他说明：文中提供了部分算法的基本框架和关键步骤，完整的代码实现可能需要借助现有工具箱或自行编写。

api-ms-win-crt-string-l1-1-0

“api-ms-win-core-path-l1-1-0.dll”是Windows 8及更高版本中引入的一个动态链接库（DLL），包含了处理路径相关的API函数。由于Windows 7或者Windows Server2008 R2 SP1不包含这个库。 本资源是已经调试好的，用于自己记录也分享给需要的朋友们。

api-ms-win-crt-time-l1-1-0.dll

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OMP，即Orthogonal Matching Pursuit（正交匹配追踪），是一种在信号处理和机器学习领域广泛应用的算法，主要用于稀疏表示和重构。它被设计用来在高维空间中找到一个信号的最稀疏表示，通常是在过完备的字典中。在标题和描述中提到的，OMP算法用于稀疏还原和稀疏采样，这涉及到将复杂信号分解成少数非零系数与基础向量的线性组合，以实现数据压缩和高效存储。 在稀疏还原中，OMP通过迭代过程来寻找信号的最佳稀疏表示。每次迭代，它都会找到与残差最相关的字典原子，并将其添加到当前的稀疏系数向量中，然后更新残差。这个过程会一直持续到达到预设的迭代次数或者非零系数的数量满足某个阈值。在L1范数约束下，OMP倾向于找到更稀疏的解，因为L1范数最小化可以诱导稀疏性。 L1范数是每个元素绝对值之和，而L2范数是所有元素平方和的平方根。在信号恢复问题中，L1范数比L2范数更倾向于产生稀疏解，这是因为L1范数的最小化在某些情况下等价于稀疏解的寻找。在压缩感知理论中，L1范数恢复被广泛采用，因为它能够从较少的采样数据中恢复原始信号。 描述中的“高保真，速度快”指的是OMP算法在保持重构信号质量的同时，具有较高的计算效率。OMP的性能与字典的质量、信号的稀疏度以及采样率等因素密切相关。功能全的OMP可能包括了多种优化策略，如两步优化或固定优化，以适应不同的应用场景。 "Sept1，sept2"可能是两个特定的版本或者阶段，可能代表了算法的不同改进版本或者实验设置。"在得到稀疏系数，还原求误差"这部分意味着算法不仅能够找到信号的稀疏表示，还能计算出重构误差，以便评估恢复的准确性。 文件列表中，ompver.m、omp2.m、omp.m可能是实现不同版本或变体的OMP算法的代码文件，ompdemo.m可能是示例代码或演示脚本，ompspeedtest.m可能是用于测试算法速度性能的脚本，Contents.m可能是包含算法简介或文档的文件，faq.txt和readme.txt通常包含常见问题解答和使用指南，而0和private可能是数据文件或未命名的文件夹。 这个压缩包提供了OMP算法的实现和相关资源，适用于研究、教学或实际应用中进行信号的稀疏表示和恢复。用户可以通过阅读和运行这些文件来理解并应用OMP算法，同时评估其在不同条件下的性能。

在用pyinstaller打包python程序时，将exe程序运行在win7等windows环境时，报错：计算机中丢失api-ms-win-crt-runtime-l1-1-0.dll，此为修复方案，直接运行安装即可，适用于win7、win10