Qt+OpenCV图像视觉框架全套源码上位机源码 工具可扩展。 除了opencv和相机sdk的dll，其它所有算法均无封装，可以根据自己需要补充自己的工具。 基于 Qt5.14.2 + VS2019 + OpenCV 开发实现，支持多相机多线程，每个工具都是单独的 DLL，主程序通过公用的接口访问以及加载各个工具。 包含涉及图像算法的工具、 逻辑工具、通讯工具和系统工具等工具。

基于Java的CRM客户关系管理系统是一个全面的客户管理解决方案，旨在帮助企业更好地管理客户关系、提升客户满意度和增强竞争力。该系统采用了Java语言作为主要开发语言，并结合了Spring框架、Spring MVC框架以及Hibernate框架，构建了一个稳定、高效的系统架构。 该CRM系统提供了丰富的功能模块，包括但不限于： 1. **客户信息管理：** 系统支持对客户基本信息的录入、查询、修改和删除，包括客户名称、联系方式、地址等。 2. **联系人管理：** 用户可以添加、编辑和删除客户的联系人信息，方便及时与客户进行沟通和交流。 3. **销售机会管理：** 系统允许用户跟踪和管理销售机会，包括机会的创建、分配、跟进和关闭等。 4. **销售活动管理：** 用户可以创建和管理销售活动，包括会议、电话、邮件等不同形式的活动。 5. **报价与合同管理：** 系统支持用户制定报价方案、生成合同，并跟踪合同执行情况。 6. **客户服务管理：** 用户可以记录客户的问题和反馈，及时响应客户需求，提供优质的客户服务。 7. **数据分析与报表：** 系统提供了丰富的数据

Modbus是一种广泛应用于工业自动化领域的通信协议，它允许设备之间进行简单、有效的数据交换。本文将详细介绍Modbus调试软件——Modbus Poll和Modbus Slave，以及它们在IT环境中的应用。 我们要理解Modbus的基本概念。Modbus是1979年由Modicon公司（现为施耐德电气的一部分）开发的一种串行通信协议，它基于ASCII或RTU（远程终端单元）传输模式，支持TCP/IP和串行连接。Modbus协议简单、可靠，能够使不同制造商的设备在同一个网络上通信，因此被广泛用于PLC（可编程逻辑控制器）、SCADA（监控与数据采集系统）以及其他工业设备中。 1. **Modbus Poll**： Modbus Poll是一款强大的Modbus主站模拟器，它允许用户测试和诊断Modbus设备。这个软件可以模拟Modbus主设备，向从站发送读写请求，以验证设备的功能和通信性能。通过Modbus Poll，你可以： - 进行功能码测试：Modbus Poll支持所有标准的Modbus功能码，如01（读线圈状态），03（读保持寄存器），06（写单个线圈）等。 - 监控设备状态：实时查看从站设备的寄存器和线圈状态，帮助排查故障。 - 执行批量操作：一次读取或写入多个寄存器，提升测试效率。 - 自定义数据解析：根据设备手册，自定义数据解析规则，确保数据正确解读。 2. **Modbus Slave**： Modbus Slave是一款Modbus从站模拟工具，用于模拟Modbus网络上的从设备行为。它允许开发人员在没有实际硬件的情况下测试和调试Modbus主站软件。通过Modbus Slave，你可以： - 创建虚拟从站：模拟多个从站设备，每个设备可以配置不同的地址和数据。 - 配置寄存器和线圈：定义从站的寄存器和线圈值，以响应主站的读写请求。 - 模拟异常响应：设置错误代码，模拟通信故障，测试主站的错误处理能力。 - 日志记录：记录所有的Modbus通信事件，便于分析和调试。 在实际应用中，这两款工具是Modbus通信调试的得力助手。例如，在设备开发阶段，开发者可以使用Modbus Slave来模拟不同类型的从站，测试主站软件的兼容性和稳定性；而在系统集成阶段，Modbus Poll则可以帮助工程师验证设备的通信功能，确保所有设备都能正常工作。 Modbus Poll和Modbus Slave是调试和测试Modbus通信的重要工具，对于理解和优化工业自动化系统的通信性能具有不可忽视的作用。掌握这些工具的使用方法，对于任何涉及Modbus技术的IT专业人士来说，都是提高工作效率和解决问题的关键。

在本篇笔记中，我们将深入探讨如何利用OpenCV3和Qt5进行计算机视觉应用的开发。这涵盖了《OpenCV3和Qt5 计算机视觉应用开发》一书中的第2章和第3章的核心概念及实践练习。OpenCV是一个强大的开源计算机视觉库，而Qt5则是一个广泛应用的跨平台UI框架，两者结合可以创建出具有视觉效果的用户界面。 我们要理解OpenCV的基础。OpenCV支持图像和视频的读取、处理、分析以及显示。其核心功能包括图像滤波、边缘检测、特征检测、图像分割等。在第2章中，你可能会接触到OpenCV的基本数据结构，如`Mat`类，它用于存储图像数据。此外，还会学习到基本的图像操作，如图像的加载、显示、转换和保存。 在图像处理方面，OpenCV提供了多种滤波器，如高斯滤波、中值滤波和双边滤波，这些在去除噪声或平滑图像时非常有用。边缘检测是图像处理的关键步骤，OpenCV提供了Canny、Sobel和Laplacian等算法来定位图像的边界。特征检测，如Harris角点检测和SIFT/SURF特征，可以帮助识别图像中的显著点，这对于对象识别和图像匹配至关重要。 接下来，我们转向Qt5。Qt5提供了一套丰富的UI组件，可以创建出美观且功能强大的应用程序。在与OpenCV结合使用时，可以利用`QImage`和`QPixmap`类将OpenCV的`Mat`对象转换为Qt可显示的格式。通过`QGraphicsView`和`QGraphicsScene`，我们可以实现图像的动态显示和交互操作。 在第3章的实践中，你可能需要结合OpenCV和Qt5开发一个实时的图像处理应用。这通常涉及到捕获摄像头的视频流，使用OpenCV处理每一帧，然后在Qt的界面上显示结果。这需要掌握如何使用`cv::VideoCapture`类读取视频流，以及如何在Qt的事件循环中同步处理和显示。 此外，你可能还会接触到物体检测和识别的概念，如Haar级联分类器或HOG+SVM方法。这些技术可以用来识别特定的对象，如人脸或车辆，这对于安全监控、自动驾驶等应用至关重要。 你可能会实现一些交互功能，例如拖放图像、设置阈值或选择不同的处理算法。这需要用到Qt的信号和槽机制，以及一些自定义控件。 OpenCV3和Qt5的结合使用不仅能够帮助我们构建视觉效果丰富的应用，还能够实现复杂的图像处理和计算机视觉任务。通过学习和实践，你可以掌握这两个库的精髓，从而在计算机视觉领域开发出更多创新的应用。

C中的RTFS FAT文件系统软件库 彼得·范·奥德纳伦（Peter Van Oudenaren）版权所有 EBS Inc.1987年-2015年 版权所有。 不能以源代码或可链接对象的形式重新分发此代码 未经作者同意。 联络 该项目提供了FAT和exFAt以及具有日记功能的文件系统，用于创建高性能/高可靠性的应用程序。 exFAT Jorunaling和事务高性能循环文件IO。 在文件IO期间具有确定性。 文件区域提取和交换。 磁盘修复实用程序。 直接DMA API用于实时流式传输。 “手册”子目录中提供了完整的手册集。

在IT行业中，安全性和隐私保护是至关重要的，特别是在软件开发中。Qt是一个流行的跨平台应用程序开发框架，广泛用于创建桌面、移动以及嵌入式应用。然而，Qt库本身并不直接包含对称加密算法，如AES（高级加密标准）。因此，开发者需要通过其他方式来实现这些功能。本文将详细介绍如何在Qt环境中实现AES加密和解密。 AES是一种广泛使用的对称加密算法，它基于块密码，使用相同的密钥进行加密和解密。AES的块大小为128位，支持128、192和256位的密钥长度，提供了高安全性和快速的加密速度。 要实现在Qt中使用AES，可以借助第三方库，如OpenSSL或Qt的QCryptographicHash模块。这里我们将讨论使用QCryptographicHash配合第三方库如Crypto++的方式。确保你已经将Crypto++库集成到Qt项目中。这通常涉及下载库文件，配置编译选项，并在项目的.pro文件中添加相关链接。 以下是一个基本的AES加密和解密流程： 1. 密钥和初始化向量（IV）的准备：AES需要一个密钥和一个初始化向量。密钥应该足够随机且保密，IV则是用于增加加密的随机性，防止相同的明文数据加密后得到相同的密文。 ```cpp QByteArray key = "your-256-bit-key-here"; // 填充256位密钥 QByteArray iv = "your-random-128-bit-iv"; // 填充128位初始化向量 ``` 2. 创建AES加密器和解密器对象，通常使用CBC（Cipher Block Chaining）模式，因为它提供更好的安全性： ```cpp #include #include CryptoPP::AES::Encryption aesEncryption(key.data(), key.size()); CryptoPP::CBC_Mode_ExternalCipher::Encryption cbcEncryption(aesEncryption, iv); ``` 3. 对数据进行加密： ```cpp QByteArray plaintext = "your-plaintext-data"; QByteArray ciphertext; CryptoPP::StreamTransformationFilter stfEncryptor(cbcEncryption, new CryptoPP::ArraySink(ciphertext.data(), ciphertext.size())); stfEncryptor.Put(reinterpret_cast(plaintext.constData()), plaintext.size()); stfEncryptor.MessageEnd(); ``` 4. 解密数据： ```cpp CryptoPP::CBC_Mode_ExternalCipher::Decryption cbcDecryption(aesEncryption, iv); QByteArray decryptedtext; CryptoPP::StreamTransformationFilter stfDecryptor(cbcDecryption, new CryptoPP::ArraySink(decryptedtext.data(), decryptedtext.size())); stfDecryptor.Put(reinterpret_cast(ciphertext.constData()), ciphertext.size()); stfDecryptor.MessageEnd(); ``` 以上代码示例展示了在Qt中使用Crypto++库实现AES加密和解密的基本步骤。请注意，实际项目中可能需要处理错误，确保密钥和IV的安全存储，以及正确地管理内存和数据流。 在这个过程中，你可能会发现提供的压缩包文件"AES-Decode-Encode"包含了示例代码或者加密/解密工具，帮助你理解和实践上述过程。通过研究和修改这些代码，你可以更好地适应自己的需求，比如添加密钥生成、文件读写等功能。 虽然Qt本身不内置AES加密，但结合第三方库和Qt的现有组件，我们可以方便地实现AES加密和解密，为应用程序提供必要的安全保护。在开发过程中，务必遵循最佳实践，确保数据的完整性和安全性。

Matlab含新能源（风电光伏）和多类型电动汽车配电网风险评估 软件：matpower+Matlab： 关键词：蒙特卡洛、时序、电网风险、风险评估、风光不确定性 介绍：由于电动汽车负荷与风电光伏出力的不确定性，造成配电网运行风险，运用蒙特卡洛概率潮流计算分析电压和线路支路越限，并且风险指标考虑损失严重度放大系数函数。 绘制电压和支路功率时空越限风险图，并给出风光出力曲线、电动汽车出力图、网损大小分布，在IEEE33配电网节点系统进行验证

有两种情况的网络共存以WiFi以太网为例： 1. 当WiFi与以太网都连接上时，优先使用网络优先级更高的网络，会断开优先级低的网络 　1.1 Android 4.4 (会优先使用WiFi)，可通过以下修改补丁优先使用以太网 　 android4.4_modify_ethernet_prefered.patch 2. 当WiFi与以太网都连接上时，优先使用网络优先级更高的网络，不会断开优先级低的网络 　1.1 Android 5.1及后面的平台，优先级更高的网络是以太网 　　需要打上补丁Android6.0_wifi_ethernet_coexit.diff 3. 当WiFi与以太网都连接上时，优先使用WiFi网络访问Internet，使用以太网访问局域网 　1.1 Android 4.4：替换ethernet_for_lan\EthernetDataTracker.java到frameworks/base/core/java/android/net/EthernetDataTracker.java 　1.2 Android 5.1、6.0参考文件ethernet_for_lan\Android5.0-6.0以太网wifi共存方法.txt

在IT行业中，人工智能（AI）已经渗透到各个领域，其中包括电商和摄影行业。"comfyui的BrushNet电商公司和摄影公司都在用的AI工作流"这个标题揭示了一个专门针对这两个行业的AI解决方案——BrushNet。它是一种先进的图像处理工具，能够优化工作流程，提升效率，同时增强图像质量和创意表现。 描述中提到的"comfyui的BrushNet"是这款AI技术的核心，它很可能是一个深度学习模型，特别设计用于图像编辑和修饰。在电商领域，高质量的产品图片对于吸引消费者至关重要，而摄影公司则需要快速、高效地处理大量照片以满足客户需求。BrushNet可能提供了自动化的图像增强、背景替换、色彩校正等功能，帮助这些公司减少人工操作，提高产出速度。 从压缩包中的文件名称列表，我们可以推测出 BrushNet 的一些具体功能和应用： 1. test_image.jpg、768x1344_dress-(5).jpg、test_imageheibai.jpg：这些可能是测试图像，用于验证和训练BrushNet模型。不同的尺寸和内容表明模型能适应不同条件下的图像处理需求。 2. 固定人物生成场景.json：这可能是一个配置文件，用于指示 BrushNet 将固定的人物图像与不同的背景结合，生成虚拟场景。这对于电商产品展示或者个性化广告设计非常有用。 3. 反向生产场景.json：这个名字暗示了该文件可能涉及到一种逆向工程的过程，可能允许用户根据已有图像来寻找或生成相似场景，这对于创意设计和内容创作有着巨大的潜力。 4. BrushNet_with_ELLA.json、BrushNet_SDXL_upscale.json、BrushNet_image_batch.json：这些可能是 BrushNet 的不同版本或特定功能设置，例如 "ELLA" 可能代表一个特定的图像增强算法，"SDXL_upscale" 可能是指超分辨率放大，而 "image_batch" 暗示可以批量处理图像，提高了工作效率。 5. BrushNet_with_IPA.json、BrushNet_with_CN.json：这里的 "IPA" 和 "CN" 可能指的是国际化的支持，特别是中国市场的优化，这表明BrushNet不仅适用于英语环境，还考虑到了其他语言和地区的使用需求。 综合以上分析，我们可以得出，BrushNet是一款专为电商和摄影行业设计的AI解决方案，它利用深度学习技术提供自动化、高效且高质量的图像处理服务，包括但不限于图像增强、场景合成、批量处理和跨语言支持。通过这种方式，企业可以提升其图像内容的制作质量和效率，从而在竞争激烈的市场中占据优势。

2.3 图灵机和计算复杂性理论 上一节的NP完全理论虽然直观，但是不严密。我们没有给出Cook定理的证明， 因为在证明这个定理之前需要给“问题”下一个严格定义，否则是没有办法说明什么 是“NP问题”，更别提证明任何一个NP问题都可以多项式归约到它了。此外，对“算 法”也需要进行严格证明，否则没有办法定义归约。如果说上一节是从感性上认识问题 复杂性和NP完全理论，那么从这一节开始正式介绍相关理论。 2.3.1 问题和语言 在深入讨论之前，需要先对“问题”做一个严格定义。抽象问题(abstract prob- lem) 是一个I和S的二元关系，其中I是实例(instance) 集合，S是解(solution) 集 合。NP完全理论只考虑判定问题(decision problem) ，即S={0, 1}。对于优化问题，