测井质量检查是需要面临的基础问题，在拿到数据进行质控的第一步，保证后续处理的准确性意义重大。常规的是二维交会图查看，利用中子-密度-声波三条曲线两两交会查看三张图。 三维的交会图，用起来看着非常直观，虽然细节上不如二维交会图，但是在总体观察效果上的确有优点。 注意：这是小工具，直接使用，具体代码开发细节如下： 采用C#调用LightingChart控件实现，具体开发关键记录参考链接： http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=244606&do=blog&id=1242834

《QML和Qt Quick快速入门》示例源码是一份专为初学者设计的资源，旨在帮助理解并掌握QML和Qt Quick这两种强大的GUI开发工具。QML（Qt Meta Language）是Qt框架的一部分，用于创建现代、动态且响应迅速的用户界面。Qt Quick则是一种基于QML的高级接口开发技术，它简化了UI设计，让开发者可以专注于视觉效果和用户体验，而不是底层细节。 在学习QML和Qt Quick时，实际操作和查看示例代码至关重要。这个压缩包中的"src"文件夹很可能包含了多个子目录和文件，每个都对应书中介绍的一个或多个概念或功能。通过这些源码，你可以： 1. **了解基本语法**：QML使用JSON风格的语法，允许声明性地定义用户界面元素，如 Rectangle、Button、Text 等。源码将展示如何声明这些元素，以及它们的属性和方法。 2. **学习状态和行为**：QML支持状态管理和行为控制，例如State、Transition和Animation。源码可能包含不同状态间的转换，以及元素动态改变的动画效果。 3. **理解数据绑定**：QML的强项之一是其数据绑定机制，它允许UI元素与后台数据模型同步。通过源码，你可以看到如何设置和更新属性值，以及如何响应数据变化。 4. **组件和模块化**：QML支持自定义组件，这有助于代码重用和组织。源码中可能会有自定义组件的例子，展示如何定义、导出和使用它们。 5. **事件处理**：学习如何响应用户的交互，例如点击、滑动等。源码会包含事件处理器的实现，让你了解事件处理链的工作原理。 6. **集成C++**：Qt Quick允许与C++代码混合编程，提供更强大的功能。源码可能包含C++与QML的交互，如暴露C++对象到QML或从QML调用C++函数。 7. **布局和定位**：QML提供了多种布局管理器，如Column、Row、Grid等，用于自动调整元素的位置和大小。通过源码，你可以学习如何使用这些布局来创建响应式设计。 8. **多媒体和图形**：Qt Quick支持多媒体元素和2D/3D图形，例如Image、Video、Audio和Sprite。源码可能包含播放媒体、绘制图形或实现游戏逻辑的例子。 9. **国际化和本地化**：源码可能涵盖如何在QML中实现多语言支持，这对于开发全球化的应用程序非常有用。 10. **调试和优化**：源码中可能包含注释和调试技巧，帮助你理解如何有效地调试QML应用，以及如何优化性能。 通过这个《QML和Qt Quick快速入门》示例源码，你将能深入理解QML和Qt Quick的各个方面，并能够在实践中提高你的GUI开发技能。无论是自学还是课堂教学，这份资源都能提供宝贵的实践经验。

可以在Qt项目内建立一个布局，然后布局内直接添加这个控件，便可以实现Halcon的ROI绘制了，本资源采用VS2015+Halcon12(halcon10导出)+Qt编写的demo程序，提供了控件源代码，并给出了如何调用这个控件的主界面程序；

智能音箱行业简报 智能音箱是新一代的人机交互入口，结合了人工智能、语音识别和自然语言处理等关键技术，集成了播放网络音乐、查询各类信息、进行语音娱乐互动甚至控制智能家电等多种功能。智能音箱通过与人类自然对话的方式，使得用户与数字世界之间的交互更加智能便捷。 人工智能技术是智能音箱的核心，内置强大的人工智能助手，如 Amazon Echo 的 Alexa、苹果的 Siri 和 Google Home 的 Google 助手，这些助手能够理解和解释用户的语音指令，提供个性化的建议、推荐和服务。它们通过学习用户的喜好和行为模式，能够不断提供更准确、个性化的回应。 语音识别技术是智能音箱的关键，智能音箱通过麦克风阵列接收用户的语音指令，并利用语音识别技术将其转换为可理解的文本。这使得用户能够通过语音与智能音箱进行交互，无需使用其他输入设备。语音识别技术的发展使得智能音箱能够更准确地识别和解析用户的语音指令，提高了交互的便捷性和自然性。 自然语言处理技术涉及语法、词义、语境等方面的分析和理解，使智能音箱能够更好地理解用户的意图并作出准确的响应。它们能够解析用户的指令、问题和对话，并转化为机器可以理解的形式，从而实现智能音箱与用户之间的无缝对话和交流。 智能音箱在家庭生活中提供了许多便利和娱乐功能。用户可以通过语音指令控制智能家居设备，如灯光、温度、安全系统等。智能音箱还可以播放音乐、讲故事、提供烹饪食谱、提醒日程安排等。 在媒体和娱乐领域，智能音箱作为音频播放器和媒体中心，用户可以通过语音指令请求播放音乐、电台、播客和其他媒体内容。它们与流媒体服务提供商（如 Spotify、Apple Music、Pandora 等）集成，使用户能够随时访问和播放各种音频内容。 在信息查询和助手领域，智能音箱通过互联网连接，提供实时的信息和服务。用户可以通过语音指令查询天气预报、新闻报道、股票行情、交通情况等。智能音箱还可以回答各种问题，提供实用的知识和建议。 在健康和健身领域，智能音箱可以提供健康建议、健身指导、播放运动音乐、计算卡路里消耗等。一些智能音箱还具备监测健康数据、睡眠追踪和健康提醒的功能。 在教育和学习领域，智能音箱可以成为教育和学习的辅助工具。它们可以回答学生的问题、提供课程内容、播放教育音频等。智能音箱还可以与学习应用程序和在线学习平台进行集成，提供个性化的学习体验。 在商业和办公场所，智能音箱可以用作会议室的语音助手，提供日程安排、会议提醒和会议记录等功能。智能音箱还可以用于客户服务、预订服务、语音导航等场景。 智能音箱也可以与可穿戴设备（如智能手表、智能眼镜等）进行集成，提供更便捷的交互方式。用户可以通过智能音箱控制和操作可穿戴设备，并获取相关信息和功能。 智能音箱的发展历程可以分为三个阶段。第一个阶段是从 2014 年开始的，亚马逊推出了 Echo 音箱，内置的 Alexa 虚拟助手为用户提供了音乐播放、新闻、天气、计时器等基本功能，同时还可以通过技能库接入第三方服务。这是智能音箱的第一代产品，它定义了一个全新的产品类别。 第二个阶段是 Google 和苹果的加入。在亚马逊成功之后，Google 和苹果也加入了智能音箱的市场。2016 年，Google 推出了 Google Home，内置 Google Assistant，而在 2017 年，苹果也推出了自己的 HomePod，内置 Siri。 第三个阶段是中国市场的兴起。从 2015 年开始，中国的智能音箱市场也开始兴起。阿里巴巴、小米和百度等科技巨头纷纷推出了自己的智能音箱产品。这些产品除了基本的音乐播放、新闻、天气预报等功能，还加入了更多针对中国市场的本地化服务，例如菜谱推荐、电影票预订、在线购物等。 智能音箱的发展趋势包括多模态交互和智能家居控制。近几年，智能音箱不仅仅是一个音乐播放设备，更多的是作为智能家居的中心控制器，通过语音控制其他的智能家居设备，如智能灯泡、智能插座等。同时，一些音箱如亚马逊的 Echo Show，还具备了视觉交互功能，用户可以通过屏幕查看信息和控制设备。 智能音箱是人工智能、语音识别和自然语言处理等技术的结合体，提供了多种功能和服务，改变了人们的生活方式和工作方式。

Twitter ::控制台 用于在 gem构建的的交互式控制台。 安装 $ gem install twitter-console 将以下环境变量添加到.bash_profile或.zshenv export TWITTER_CONSUMER_KEY= export TWITTER_CONSUMER_SECRET= export TWITTER_OAUTH_TOKEN= export TWITTER_OAUTH_TOKEN_SECRET= 用法 从您的Shell中调用控制台，然后开始与Twitter API进行交互。 $ twitter-console > Twitter Console -- Type `usage` for examples. > > api.get('/1/

在计算机图形学领域，利用鼠标交互进行绘图是一种常见的用户界面设计。VTK（Visualization Toolkit）是开源的C++库，专门用于三维图形渲染和可视化。在这个场景中，我们将探讨如何利用VTK和C++来实现一个简单的功能：通过鼠标交互来画线。 我们需要了解VTK的基本架构。VTK包含了一系列的类，如Renderer、RenderWindow和RenderWindowInteractor，它们分别负责渲染、显示窗口和处理用户交互。在我们的案例中，主要关注RenderWindowInteractor，它是与用户交互的核心部分。 1. **RenderWindowInteractor重写**： 我们需要继承VTK的`vtkRenderWindowInteractor`类，并重写其事件处理函数，以便响应鼠标的点击和移动事件。VTK中，这些事件通常通过`AddObserver`方法添加监听器，例如： ```cpp interactor->AddObserver(vtkCommand::LeftButtonPressEvent, this, &MyInteractorClass::OnLeftButtonDown); interactor->AddObserver(vtkCommand::LeftButtonReleaseEvent, this, &MyInteractorClass::OnLeftButtonUp); interactor->AddObserver(vtkCommand::MouseMoveEvent, this, &MyInteractorClass::OnMouseMove); ``` 2. **鼠标事件处理**： - `OnLeftButtonDown`：当鼠标左键按下时，记录当前鼠标位置作为线条的起点。 - `OnLeftButtonUp`：当鼠标左键释放时，记录当前鼠标位置作为线条的终点，创建并添加线条到渲染器中。 - `OnMouseMove`：在鼠标移动过程中，如果左键按住，更新线条的终点并刷新渲染。 3. **线条绘制**： 使用VTK的`vtkLineSource`类生成线段，然后用`vtkPolyDataMapper`将几何数据映射为可渲染的模式，接着用`vtkActor`将映射后的数据添加到渲染器中。例如： ```cpp vtkSmartPointer lineSource = vtkSmartPointer::New(); lineSource->SetPoint1(startPoint); lineSource->SetPoint2(endPoint); lineSource->Update(); vtkSmartPointer mapper = vtkSmartPointer::New(); mapper->SetInputConnection(lineSource->GetOutputPort()); vtkSmartPointer actor = vtkSmartPointer::New(); actor->SetMapper(mapper); renderer->AddActor(actor); ``` 4. **实时更新**： 在`OnMouseMove`事件处理中，每次鼠标移动，都需要更新线条的终点，然后调用`renderer->Render()`来刷新视图，使用户能够看到线条的动态变化。 5. **初始化和运行**： 创建`vtkRenderWindow`和`vtkRenderWindowInteractor`实例，设置好交互器并启动主循环，让用户可以与画面进行交互。 这个项目的核心在于理解VTK的交互机制，并能正确处理鼠标事件，以及有效地创建和更新图形元素。通过这种方式，我们可以创建一个直观的用户界面，让用户能够通过鼠标直接在三维空间中画出线条，增强了用户的交互体验。这种技术在许多科学可视化应用中非常常见，比如地质建模、医疗影像分析等。

1.版本：matlab2014/2019a/2021a，内含运行结果，不会运行可私信 2.领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，更多内容可点击博主头像 3.内容：标题所示，对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用 5.博客介绍：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可si信 %% 开发者：Matlab科研助手 %% 更多咨询关注天天Matlab微信公众号 ### 团队长期从事下列领域算法的研究和改进： ### 1 智能优化算法及应用 **1.1 改进智能优化算法方面（单目标和多目标）** **1.2 生产调度方面** 1.2.1 装配线调度研究 1.2.2 车间调度研究 1.2.3 生产线平衡研究 1.2.4 水库梯度调度研究 **1.3 路径规划方面** 1.3.1 旅行商问题研究（TSP、TSPTW） 1.3.2 各类车辆路径规划问题研究（vrp、VRPTW、CVRP） 1.3.3 机器人路径规划问题研究 1.3.4 无人机三维路径规划问题研究 1.3.5 多式联运问题研究 1.3.6 无人机结合车辆路径配送 **1.4 三维装箱求解** **1.5 物流选址研究** 1.5.1 背包问题 1.5.2 物流选址 1.5.4 货位优化 ##### 1.6 电力系统优化研究 1.6.1 微电网优化 1.6.2 配电网系统优化 1.6.3 配电网重构 1.6.4 有序充电 1.6.5 储能双层优化调度 1.6.6 储能优化配置 ### 2 神经网络回归预测、时序预测、分类清单 **2.1 bp预测和分类** **2.2 lssvm预测和分类** **2.3 svm预测和分类** **2.4 cnn预测和分类** ##### 2.5 ELM预测和分类 ##### 2.6 KELM预测和分类 **2.7 ELMAN预测和分类** ##### 2.8 LSTM预测和分类 **2.9 RBF预测和分类** ##### 2.10 DBN预测和分类 ##### 2.11 FNN预测 ##### 2.12 DELM预测和分类 ##### 2.13 BIlstm预测和分类 ##### 2.14 宽度学习预测和分类 ##### 2.15 模糊小波神经网络预测和分类 ##### 2.16 GRU预测和分类 ### 3 图像处理算法 **3.1 图像识别** 3.1.1 车牌、交通标志识别（新能源、国内外、复杂环境下车牌） 3.1.2 发票、身份证、银行卡识别 3.1.3 人脸类别和表情识别 3.1.4 打靶识别 3.1.5 字符识别（字母、数字、手写体、汉字、验证码） 3.1.6 病灶识别 3.1.7 花朵、药材、水果蔬菜识别 3.1.8 指纹、手势、虹膜识别 3.1.9 路面状态和裂缝识别 3.1.10 行为识别 3.1.11 万用表和表盘识别 3.1.12 人民币识别 3.1.13 答题卡识别 **3.2 图像分割** **3.3 图像检测** 3.3.1 显著性检测 3.3.2 缺陷检测 3.3.3 疲劳检测 3.3.4 病害检测 3.3.5 火灾检测 3.3.6 行人检测 3.3.7 水果分级 **3.4 图像隐藏** **3.5 图像去噪** **3.6 图像融合** **3.7 图像配准** **3.8 图像增强** **3.9 图像压缩** ##### 3.10 图像重建 ### 4 信号处理算法 **4.1 信号识别** **4.2 信号检测** **4.3 信号嵌入和提取** **4.4 信号去噪** ##### 4.5 故障诊断 ##### 4.6 脑电信号 ##### 4.7 心电信号 ##### 4.8 肌电信号 ### 5 元胞自动机仿真 **5.1 模拟交通流** **5.2 模拟人群疏散** **5.3 模拟病毒扩散** **5.4 模拟晶体生长** ### 6 无线传感器网络 ##### 6.1 无线传感器定位 ##### 6.2 无线传感器覆盖优化 ##### 6.3 室内定位 ##### 6.4 无线传感器通信及优化 ##### 6.5 无人机通信中继优化 #####

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解压到按键精灵lib文件夹下即可调用 APIKey = "填写自己的" ’加在引号里头，别丢了引号 SecretKey= "填写自己的" //在脚本开始就指定好APIKey和SecretKey的值，后面只需要填写需要识别区域的坐标值即可。 test = Lib.baiduOCR.Words(APIKey,SecretKey,56,0,209,39) TracePrint "识别结果为："& test

origin官方交互文档 包含python语法 originpro包的操作等