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基于QT 串口通信实时显示程序
合适qT串口通信入门级学员,可以更改数据协议,支持串口通信数据显示,保存。用于IMU数据采集
2024-05-20 09:17:05
4.35MB
网络
网络
1
C++课程设计:基于Qt的航班信息管理系统
1.设计每条航线所涉及的信息,包括航班信息:起点终点站名、航班号、飞机号、飞机周日(星期几)、乘员定额、票价、余票量等,所有客户订票信息:包括姓名、订票量、航班号,舱位等级1,2或3等;所有客户退票信息:包括姓名、退票量、航班号,舱位等级1,2或3等; 2.结合基本操作的单链表、队列、二叉树等数据结构以及排序算法,设计实现机票订票系统的查询、订票、退票、改签等功能; 3.设计并实现人机交互友好的界面或菜单。
2024-05-18 18:37:49
34.38MB
课程设计
1
C++ Qt TCP的心跳检测机制,断线重连技术,应用层代码重新实现 示例源码
TCP本身是有一个保活状态的 keep-alive机制,默认是关闭的,需要单独启动就可以;默认保活时间是2小时,不过这个机制是在协议层,也就是传输层生效的,如果应用层出问题了,就不能及时发现问题;如果想要实现断线重连的操作,这个就不好实现了。 另一种方式,可以在应用层自定义模拟这个心跳检测机制,使用线程或者定时器来定时发心跳包即可实现保活功能,并且能做到断线重连的操作。 详情地址: https://blog.csdn.net/mars1199/article/details/134482555
2024-05-18 09:41:03
7KB
网络协议
1
基于QT的底部导航栏
基于QT的底部导航栏,类似于微信的页面,采用QML实现的
2024-05-17 14:56:24
45KB
1
Qt 自定义流程图 diagram
Qt 自定义流程图 diagram 前言 程序执行效果 程序源码下载 图形视图框架成员介绍 重写QGraphicsItem 程序源码介绍 重点代码 本文将对QGraphicsScene, QGraphicsView,QGraphicsItem这三个类进行简单介绍,并通过diagram流程图项目对自定义QGraphicsItem操作进行演示讲解。 CSDN文章地址:https://blog.csdn.net/qq_37373742/article/details/128624907
2024-05-17 14:47:03
419KB
流程图
QGraphicsItem
1
opencv-4.8.1-msvc2019-CUDA-cudnn-Qt5.15.2
opencv_4.8.1_msvc2019_CUDA_cudnn_Qt5.15.2,文件为自释放压缩包,包含Debug和release版本库,附带CUDA以及cudnn。 General configuration for OpenCV 4.8.1 ===================================== Version control: unknown Platform: Timestamp: 2023-12-09T16:00:22Z Host: Windows 10.0.19045 AMD64 CMake: 3.28.0-rc5 CMake generator: Visual Studio 16 2019 CMake build tool: C:/Program Files (x86)/Microsoft Visual
2024-05-15 23:28:30
49.35MB
opencv
1
Qt实战教程第2篇 数据库 QSqlTableModel分页查询、增删改查 含源码+注释
Qt实战教程第2篇 数据库 QSqlTableModel分页查询、增删改查 含源码+注释
2024-05-15 10:03:28
5.99MB
课程资源
1
QT 通过UDP广播获取网络中所有设备ip地址
本文是QT版本,有时候需要搜索网络中的设备,机器,服务器等,这就要要用到UDP广播的方式,发送广播命令,广播给网络中的每一个主机,该主机搜到广播命令后,立刻发送给请求端自己的设备信息,这里以IP信息为例子。
2024-05-13 17:34:32
856KB
UDP
ip地址
1
Qt/C++定位到错误源代码位置
内容概要:将此dll文件加载到exe同级目录下,显式加载dll,可以在软件使用中创建log文件定位到源代码中错误行
2024-05-13 12:51:46
477KB
1
人脸检测和表情识别以及qt gui
这个基于深度学习的人脸实时表情识别项目是一个集成了TensorFlow、OpenCV和PyQt5等技术的创新性应用。通过结合这些先进的工具和框架,项目实现了对五种主要表情(愤怒、高兴、中性、悲伤、惊讶)的实时识别,为用户提供了一种全新的交互体验。 在这个项目中,TensorFlow作为深度学习框架发挥了重要作用,通过训练深度神经网络模型来识别人脸表情。OpenCV则负责处理图像数据的输入和输出,实现了对摄像头采集的实时视频流进行处理和分析。而PyQt5作为用户界面库,为项目提供了友好的图形用户界面,使用户能够方便地与系统进行交互。 通过这个项目,用户可以在实时视频流中看到自己的表情被准确地识别出来,无论是愤怒、高兴、中性、悲伤还是惊讶,系统都能给予及时的反馈。这不仅为用户提供了一种有趣的玩法,也具有一定的实用性。例如,可以将这个系统集成到智能监控系统中,实时监测员工或学生的情绪状态,及时发现异常情况。 由于该项目在Python 3.7下进行了充分测试,因此具有较高的稳定性和可靠性。同时,项目采用了模块化设计和易部署性的原则,使得用户可以轻松地部署和运行这个系统。
2024-05-12 21:00:12
13.37MB
人脸检测
表情识别
1
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