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

基于QT的底部导航栏，类似于微信的页面，采用QML实现的

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

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

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。

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

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。

十、Qt三维图表.zip

qt qchart绘制动态曲线

资源简介：QT和C++实现CoinFlip，也就是翻转金币的小游戏，按照B站上的教程，自己一个代码一个代码敲的。 关键技术： 1）自定义QPushButton类的使用，包括设置不规则图片样式，设置按钮大小，图片背景的切换。 2）QTimer的使用，项目中多次使用了QTimer，算是比较熟悉了 3）QPainter类的使用 4）QPropertyAnimation类设置动画 5）QSound类设置声音 6）QPixmap类的使用 个人感觉，跟着项目学习是掌握技术最快的方法。