本人对官方原生插件离线包进行修改，封装了一个video控件，可实现任意大小的缓存。使用步骤请看链接http://t.csdnimg.cn/4TpGL，下载后用android studio打开，里面的uniapp示例工程源码/unipluginDemo请用HBuilderX打开，参照【三、运行官方demo】里面的步骤对项目进行重新配置后才能运行，否则会提示【未配置appkey或配置错误】

【基于QT+Sqlite的机票预定查询系统Demo】是一个整合了QT框架与SQLite数据库的C/S架构应用程序。这个Demo展示了如何利用这两种技术实现一个简单的机票预订查询系统，它通过TCP/IP协议下的socket通信来实现客户端与服务器端的数据交互。 我们要理解QT，这是一个跨平台的C++库，为开发图形用户界面（GUI）应用程序提供了丰富的功能。QT库不仅包含GUI组件，还支持网络编程、数据库连接等非GUI功能。在本项目中，QT作为客户端和服务器端的开发工具，用于构建用户界面和处理与服务器的通信。 SQLite则是一个轻量级的嵌入式数据库，无需单独的服务器进程，可以直接在应用程序中使用。SQLite的优点包括小巧、高效、可靠，并且能够支持多种操作系统。在机票预定查询系统中，SQLite被用来存储航班信息、座位情况、乘客信息等数据。 C/S架构（Client/Server架构）是指客户端与服务器端之间的通信模式。在这个Demo中，客户端（由QT构建）向服务器发送查询请求，比如搜索特定日期的航班，然后服务器（可能也是基于QT开发）处理这些请求，从SQLite数据库中检索数据，并将结果返回给客户端显示。 socket是网络编程中的基本概念，它是两台计算机之间建立连接并交换数据的通道。在这个机票预订系统中，QT的socket模块用于实现客户端和服务器端之间的TCP/IP通信。TCP是一种面向连接的、可靠的传输层协议，确保数据的正确性和完整性。 项目中的核心功能可能包括以下几点： 1. **用户界面**：使用QT的GUI组件，如QLineEdit、QPushButton等，创建航班查询表单，用户可以输入出发地、目的地、日期等信息进行查询。 2. **数据传输**：客户端将用户的查询参数封装成数据包，通过socket发送给服务器；服务器接收到请求后，查询SQLite数据库，将结果返回。 3. **数据库操作**：在服务器端，使用QT的SQL模块与SQLite交互，执行SQL查询语句，如SELECT语句获取航班信息。 4. **结果展示**：客户端接收服务器返回的结果，更新GUI显示，如列表视图（QListView或QTableView）展示可用航班。 5. **错误处理**：对可能出现的网络异常、数据格式错误等进行适当的错误处理和提示。 6. **安全性**：尽管这是一个简化的Demo，但实际应用中还需要考虑数据安全，如用户隐私保护、防止SQL注入等。 通过这个Demo，开发者可以学习到如何结合QT和SQLite开发C/S架构的应用，理解TCP/IP通信的基本原理，以及如何在QT中进行数据库操作。同时，这也提供了一个基础模板，可以进一步扩展为更完整的在线机票预订系统。

【标题】"使用Twain调用扫描仪demo"是一个基于C#编程语言的示例项目，它演示了如何利用Twain接口与扫描仪进行交互，从而实现从物理扫描设备获取图像数据的功能。这个demo适用于Visual Studio 2008或更高版本的开发环境。 【描述】"本个demo是c#使用Twain 直接调用扫描仪，使用vs2008以上可以直接运行。"说明该程序设计时考虑了对早期版本的Visual Studio的兼容性，开发者可以通过在VS2008及以上版本中打开并运行项目，快速体验到如何用C#调用扫描仪进行扫描操作。Twain是一个广泛使用的标准，允许应用程序与各种扫描仪和数字相机等输入设备通信，实现图像的捕获。 【标签】"c#"、"Twain"、"扫描仪"这三个标签分别代表了本项目的核心技术点： 1. **C#**：这是一种由微软开发的面向对象的编程语言，广泛用于Windows桌面应用、服务器应用以及游戏开发等领域。在本项目中，C#被用来编写控制扫描仪的代码。 2. **Twain**：TWAIN（Technology Without An Interesting Name，无趣技术的缩写）是一个开放的标准API，它提供了一个统一的接口，使得开发者可以跨平台地控制各种扫描仪和数码相机。通过Twain驱动，程序可以访问扫描仪的硬件功能，如设置分辨率、色彩模式、亮度等，并将扫描的图像数据传输到内存中。 3. **扫描仪**：在本项目中，扫描仪是硬件设备，通过Twain接口与C#程序进行通信，将纸质文档或图片转化为数字图像。 在实际应用中，这个"使用Twain调用扫描仪demo"可能包含以下关键步骤： 1. **导入Twain库**：项目需要引用Twain的DLL库，这通常是由扫描仪制造商提供的，或者使用第三方的Twain SDK。 2. **初始化Twain源**：在C#代码中，创建一个Twain源对象，并设置必要的参数，如扫描分辨率、色彩模式等。 3. **打开扫描仪**：通过Twain API调用扫描仪，打开设备并准备扫描。 4. **执行扫描**：用户触发扫描操作后，程序会通过Twain接口向扫描仪发送指令，开始扫描过程。 5. **接收图像数据**：扫描完成后，Twain会将图像数据传递给程序，可以将其保存为常见的图像格式，如JPEG、PNG等。 6. **关闭扫描仪**：完成操作后，释放资源，关闭扫描仪连接。 这个demo对于初学者来说，是一个了解和学习如何在C#应用中集成扫描功能的好例子。通过分析和运行此项目，开发者可以深入理解Twain接口的工作原理，以及如何在实际项目中有效利用这个接口来控制硬件设备。同时，这也为其他类似的需求，如集成其他类型的输入设备，提供了基础和参考。

GC4023 CMOS图像传感器数据手册 GC4023是一款高性能的CMOS图像传感器，用于capturing高质量图像。该传感器具有1/2.7英寸的感光面积、4Mega像素的高分辨率和低噪音的特点。该传感器的datasheet提供了详细的技术规格和性能指标。 Sensor Overview GC4023 CMOS图像传感器是一款高性能的图像传感器，具有以下特点： * 1/2.7英寸的感光面积 * 4Mega像素的高分辨率 * 低噪音的特点 Features GC4023 CMOS图像传感器具有以下特点： * 高分辨率：4Mega像素 * 低噪音：低噪音的特点，能够提供高质量的图像 * 高灵敏度：高灵敏度的特点，能够在不同的照明条件下捕捉图像 Electrical Characteristics GC4023 CMOS图像传感器的电气特性如下： * 绝对最大额定值：包括电压、电流、温度等参数 * 操作条件：包括工作温度、存储温度等参数 * DC特性：包括输出电压、输入阻抗等参数 * AC特性：包括带宽、灵敏度等参数 * 功耗：包括静态功耗、动态功耗等参数 Absolute Maximum Ratings GC4023 CMOS图像传感器的绝对最大额定值包括： * 电压：3.3V * 电流：100mA * 温度：-40°C to 85°C Operation Conditions GC4023 CMOS图像传感器的操作条件包括： * 工作温度：-20°C to 70°C * 存储温度：-40°C to 85°C DC Characteristics GC4023 CMOS图像传感器的DC特性包括： * 输出电压：1.8V * 输入阻抗：100Ω AC Characteristics GC4023 CMOS图像传感器的AC特性包括： * 带宽：12MHz * 灵敏度：65dB Power Consumption GC4023 CMOS图像传感器的功耗包括： * 静态功耗：100mW * 动态功耗：500mW GC4023 CMOS图像传感器是一款高性能的图像传感器，具有高分辨率、低噪音和高灵敏度的特点，广泛应用于各种图像采集和处理领域。

【基于EMQ服务器的mqtt通讯服务器与客户端Demo】 在物联网(IoT)领域，MQTT（Message Queuing Telemetry Transport）是一种广泛使用的轻量级发布/订阅式消息协议，特别适合资源有限的设备和低带宽、高延迟的网络环境。而EMQ（Erlang MQTT Broker）是一个强大的开源MQTT消息服务器，它基于Erlang/OTP语言平台构建，具有高度可扩展性和稳定性，能够处理百万级别的并发连接。 EMQ服务器的特点包括： 1. **高性能**：EMQ利用Erlang/OTP的并发特性和分布式计算能力，可以处理大量的并发连接，支持百万级别的设备在线。 2. **分布式架构**：EMQ天生支持集群部署，可以轻松扩展服务规模，满足大规模物联网场景的需求。 3. **高可用性**：通过主备复制和负载均衡机制，EMQ提供了高可用的服务保障，确保数据的稳定传输。 4. **丰富的插件系统**：EMQ提供了一套完善的插件机制，可以方便地对服务器进行扩展，实现日志记录、身份验证、权限控制等功能。 5. **API与Web管理界面**：EMQ提供了RESTful API和Web管理界面，便于用户监控和管理服务器状态。 6. **跨平台支持**：EMQ支持多种操作系统，如Linux、Windows、macOS等，可以适应各种硬件环境。 【mqttClientDemo.zip】文件很可能是包含了MQTT客户端的示例代码，这通常包括了如何连接到EMQ服务器、发布和订阅主题、接收消息等基本操作。对于开发者来说，这是一个很好的起点，帮助理解MQTT协议和EMQ服务器的交互方式。 - **连接服务器**：客户端通过指定服务器地址（IP或域名）和端口号（默认1883或8883，其中8883为SSL/TLS加密连接）建立连接。 - **认证**：EMQ服务器通常需要客户端提供用户名和密码进行身份验证，确保只有授权的设备可以连接。 - **订阅与发布**：客户端可以订阅一个或多个主题，当有其他客户端发布到这些主题时，会接收到消息。同时，客户端也可以向特定主题发布消息。 - **断开连接**：完成工作后，客户端应正常关闭连接，释放服务器资源。 为了进一步学习和实践，你可以先阅读`readme.txt`文件，了解示例代码的使用方法和注意事项。然后，解压`mqttClientDemo.zip`，运行里面的示例代码，观察客户端与EMQ服务器之间的通信过程。同时，通过EMQ的Web管理界面，监控连接状态和消息传递，加深理解。 EMQ作为一款强大的MQTT服务器，不仅提供了高效稳定的物联网消息服务，还具备易于扩展和管理的特性。结合`mqttClientDemo.zip`中的客户端示例，开发者可以快速上手，构建自己的物联网应用。

很好的一本wpf中文版书籍，共3个部分，安装包是demo code

海康工业相机SDK的Demo源代码C++版本是专为机器视觉工程师设计的一款实用工具，它基于著名的图形用户界面库Qt进行开发，旨在帮助开发者更好地理解和应用海康工业相机的API功能，实现图像采集和设备控制。这个SDK库提供了丰富的功能，包括相机参数设置、图像获取、实时显示以及错误处理等，对于需要使用C++编程语言进行相机控制的项目尤为适用。 海康工业相机SDK的核心功能之一是图像采集。通过调用SDK中的接口函数，开发者可以实现对海康相机的触发模式、分辨率、帧率、曝光时间等关键参数的设置，以适应不同应用场景的需求。此外，SDK还提供了图像缓存管理机制，以确保高效稳定地获取图像数据。 该Demo展示了如何在C++环境中集成Qt库，构建一个简洁的用户界面，用于实时显示相机捕获的图像。Qt库的灵活性使得开发者可以轻松定制UI，添加如按钮、滑块等控件，以交互方式调整相机参数。同时，Qt的多平台特性意味着这个应用可以无缝运行在Windows、Linux或macOS等操作系统上。 再者，SDK包含了设备管理功能，允许开发者枚举系统中的所有海康相机，选择特定设备进行连接和控制。这对于拥有多个相机的系统尤其有用，可以通过SDK实现相机的自动发现和配置。 此外，Demo源码中还包含了错误处理机制，当调用SDK接口时可能出现的错误，如网络通信问题、设备状态异常等，都会被正确捕获并反馈给用户。这对于提高程序的稳定性和用户体验至关重要。 在实际应用中，开发者可以根据这个Demo进行二次开发，扩展更多高级功能，如图像处理、特征检测等。同时，学习和理解Demo的源代码也有助于深入掌握海康相机SDK的工作原理，从而更高效地利用其功能。 总结来说，海康工业相机SDK的Demo源代码C++版本是一个强大的开发资源，为机器视觉领域的工程师提供了便利的开发环境和实例参考。通过学习和实践，开发者可以快速上手海康相机的软件开发，提升项目实施效率。对于C++程序员来说，这是一个宝贵的资源，能够帮助他们在工业相机应用开发中取得成功。

3.7 早期智能分析 通过视频监控、传感器、网络信息捕捉器等各种信息采集手段获取海量 的前端信息。数据分析平台借助丰富的案例库、规则库、知识库等，对 海量信息进行分析处理，识别异常情况，并快速预警，为系统提供早期 的决策支持。 3.8 网络舆情监测 网络监测平台主要是通过互联网对公众生活的热点、焦点以及非法网络 活动进行监测，并进行有针对性的疏导或打击。通过对网络舆情不间断 的监控，利用智能分析等手段，掌握最新的网络舆论导向和趋势，对危 害社会安全、重大虚假等舆情及时处理。 3.9 核心云数据中心 应急指挥数据中心是整个系统的基础，是所有数据交互的枢纽。在跨部 门、跨行业的复杂情况下，及时整合各类信息，对原始数据进行分析， 辅助领导决策，保证整个体系的平稳运作。 数据中心结合 GIS 系统，能够随时了解当前的事态发展，提供可视化的 动态展示。 数据中心提供完整的智能分析平台，通过数据挖掘和分析，及时识别异 常情况，并支持与其他系统联动。 通过云计算技术建设数据中心，为应急系统提供安全、可靠的信息化平 台。主要有以下部分构成 1、 基础设施：包括机房、制冷、供电、UPS 等。提供模块化数据中心和 集装箱数据中心以及机房智能管理。 2、 硬件设备：包括服务器、存储、网络、安全等设备。 3、 虚拟化及云计算管理平台：为上层应用提供虚拟化资源，以及统一管 理平台，华为 UVP 和 Galax 平台。 4、 数据平台：主要为支撑应急系统运行的各类基础信息库，如：GIS 信 息库、人口信息库、预案、知识库等。 5、 应用平台：支撑应急系统运行的各类基础应用，如：WEB 门户、信 息发布平台、统一通信平台等。 图 3-2 数据中心基础架构

在本项目"face-api-demo"中，我们关注的是利用JavaScript库face-api.js来实现人脸检测与采集的功能。face-api.js 是一个强大的JavaScript库，它利用深度学习技术，为Web应用程序提供了实时的人脸检测、识别以及表情分析等功能。下面将详细探讨这个库的核心概念、工作原理以及如何在实际项目中应用。 让我们了解face-api.js的核心功能。该库主要包含以下几个模块： 1. **人脸检测（Face Detection）**：这是face-api.js的基础，它可以检测图像或视频流中的人脸。它使用预训练的SSD（Single Shot Multibox Detector）模型，能够快速定位出图像中的人脸位置，并返回包含人脸边界框的数组。 2. **人脸识别（Face Recognition）**：除了检测人脸，face-api.js还可以识别人脸。它使用了预训练的FaceNet模型，通过计算人脸的嵌入向量（embedding），可以比较不同人脸之间的相似性，从而实现人脸识别。 3. **表情分析（Face Expression Recognition）**：此外，库还支持表情分析，如识别出七种基本表情（快乐、悲伤、愤怒、惊讶、恐惧、厌恶和中立）。 现在，我们来看一下如何在项目中使用face-api.js。在"face-api-demo"中，遵循以下步骤： 1. **安装依赖**：使用`npm install`命令安装face-api.js库以及相关的图像处理库，如sharp，以处理图像数据。 2. **加载模型**：在项目启动前，需要先加载预训练的模型。这通常通过`loadFaceDetectionModel`、`loadFaceRecognitionModel`等方法完成，这些方法会异步下载模型文件并进行解压。 3. **捕获视频流**：使用HTML5的`

这是人体关键点检测(人体姿态估计)Android Demo App，更多项目请参考： 人体关键点检测1：人体姿势估计数据集(含下载链接) https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/134703548 人体关键点检测2：Pytorch实现人体关键点检测(人体姿势估计)含训练代码和数据集 https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/134837816 人体关键点检测3：Android实现人体关键点检测(人体姿势估计)含源码 可实时检测 https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/134881797 人体关键点检测4：C/C++实现人体关键点检测(人体姿势估计)含源码 可实时检测 https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/134881797