QT C++ 集成百度智能云OCR文字识别功能源码示例：涵盖多种识别场景与编译环境配置,QT C++集成百度智能云OCR文字识别功能：多场景源码示例与应用教程,QT C++ 百度智能云 OCR文字识别综合示例，源码 示例1.0集成多个使用场景，标准OCR、高精度OCR、身份证、银行卡、机动车行驶证、驾驶证、增值税发票、定额发票。 在百度AI开放平台创建OCR文字识别应用，获取API key和Secret key，写入exe即可在线使用。 程序源码+现成应用，拿到手可以直接使用，有详细的使用教程。 源码支持mingw和msvc编译，无乱码。 ,QT; C++; 百度智能云; OCR文字识别; 示例; 源码; 集成多个使用场景; API key; Secret key; 在线使用; 程序源码; mingw编译; msvc编译; 详细使用教程。,百度智能云OCR文字识别QT C++综合示例：多场景源码集成与应用教程

内容概要：本文详细介绍了Cognex公司开发的机器视觉软件平台VisionPro的功能和技术细节。文章涵盖了VisionPro支持的图像预处理技术、模型量化、多任务学习、大规模数据集处理、硬件加速、模型压缩、实时视频流处理、模型训练策略、图像分割、模型部署等多个方面。此外，还解释了VisionPro在图像处理、工具使用、图像采集、教导模式、噪声处理、图像匹配、ROI定义、预处理、与PLC或机器人集成、条形码和二维码读取、几何分析、OCR、缺陷检测、3D图像处理、实时数据采集、标定、模板匹配、系统集成、调试优化、Blob分析、图像拼接、颜色分析、轮廓检测、特征匹配、动态跟踪、实时图像处理优化、PLC通信、相机设置与调试以及图像分割等方面的具体应用和技术实现。; 适合人群：具备一定机器视觉基础知识，从事工业自动化、质量控制、图像处理等相关领域的工程师和技术人员。; 使用场景及目标：①掌握VisionPro在图像预处理、模型量化、多任务学习等方面的实现方法；②了解如何处理大规模数据集、进行硬件加速和模型压缩；③熟悉实时视频流处理、图像分割、模型部署等技术的应用；④学习如何进行图像采集、噪声处理、图像匹配、几何分析、OCR、缺陷检测等实际操作；⑤掌握与PLC、机器人等设备的集成方法，以及系统调试和优化技巧。; 阅读建议：由于VisionPro涉及众多技术和应用场景，建议读者结合自身需求，重点学习相关模块的功能和实现方法。在实践中，可以通过调试和优化，逐步掌握VisionPro的各项功能，并应用于实际项目中。

### 软件研发成本度量规范应用指南(预算场景)关键知识点解析 #### 一、编制背景 在软件行业的发展历程中，成本度量一直是个棘手的问题。特别是在预算编制、招投标以及项目规划等阶段，由于缺乏统一的度量标准，往往导致预算制定不准确。这种不准确性可能表现为预算过高或过低，从而引发一系列问题，如资源浪费、恶意竞标、项目延期或成本失控等。因此，建立一套科学统一的成本度量标准对于提高项目的成功率至关重要。 #### 二、编制目的与范围 《软件研发成本度量规范》旨在为软件研发过程中的成本度量提供一个标准化的方法论。该规范覆盖了软件研发成本的基本构成、度量过程以及具体应用场景等方面。它不仅适用于软件开发公司内部的成本控制，也适用于客户与供应商之间的成本协商过程。通过这套规范的应用，可以有效地减少因成本估算不当带来的风险。 #### 三、结构及预期读者 该指南由多个章节组成，涵盖了从理论到实践的各个方面。预期读者包括但不限于项目经理、财务人员、软件工程师以及相关领域的决策者。这些人员可以通过学习本指南来更好地理解成本度量的重要性，并掌握有效的成本控制方法。 #### 四、行业基准数据说明 为了使成本度量更为准确，《软件研发成本度量规范》提供了行业内的基准数据作为参考。这些数据通常来源于实际项目的统计数据，包括但不限于不同类型的软件项目的平均成本、常见任务的工作量估计等。基准数据的使用能够帮助企业在制定预算时更加贴近实际情况，从而避免估算偏差。 #### 五、估算过程 - **估算规模**：首先需要对项目规模进行评估，这通常基于功能点分析、源代码行数或其他度量指标来完成。 - **规模调整**：考虑到项目的特定条件，如技术复杂性、团队经验等因素，需要对初始估算结果进行调整。 - **估算工作量**：基于调整后的规模，结合行业基准数据和个人经验，计算出项目的总工作量。 - **估算工期**：根据工作量估算，结合人力资源分配情况，得出项目的预计完成时间。 - **确定预算**：综合考虑人力成本、硬件设施投入、第三方服务费用等因素后，最终确定项目的预算总额。 - **预算审批**：预算草案需经过严格的审核流程，确保其合理性与可行性之后才能获得批准执行。 #### 六、估算方法应用示例及说明 - **方程法应用示例**：通过数学模型来预测成本和工作量，这种方法适用于具有一定历史数据支持的情况。 - **其他估算方法示例**：除了方程法外，还包括专家判断法、类比法等多种方法，这些方法各有优缺点，在实践中需要灵活选择。 - **委托方与开发方应用差异说明**：针对不同角色的需求和关注点，本指南提供了具体的指导建议，帮助双方更好地协作，共同推进项目的顺利进行。 #### 七、参考资料 除了正文内容外，指南还提供了丰富的参考资料，包括术语解释、常用模板样例以及参数表格等，以便读者更深入地理解和应用其中的知识点。 《软件研发成本度量规范应用指南(预算场景)》不仅为软件项目的成本度量提供了一套全面的解决方案，还详细阐述了各种方法的应用场景及其优缺点，是软件研发企业不可或缺的工具书之一。通过遵循这些指导原则，企业可以有效地提升项目管理效率，降低风险，实现可持续发展。

文件名：Space Graphics Toolkit v4.2.2.unitypackage Space Graphics Toolkit 是一款专为 Unity 引擎开发的插件，旨在帮助开发者快速创建美观且具有高性能的太空场景。它提供了一系列工具和资源，方便开发者在太空环境中实现各种视觉效果。以下是该插件的主要特点和功能介绍： 主要特点 高质量星空和星球： 插件提供多种可定制的星空背景和行星模型，可以轻松创建不同风格的太空场景。 动态天体系统： 支持动态天体的创建，包括星星、行星、卫星和其他宇宙物体，能够实现物体的运动、旋转和轨道计算。 光照和后处理效果： 包括真实的光照模型和多种后处理效果，如模糊、镜头光晕和色彩调整，增强了视觉效果。 优化的性能： 经过优化的渲染管线，确保在不同硬件上均能保持高帧率，适合移动和桌面平台。 用户友好的编辑器工具： 提供简单易用的编辑器工具，使开发者能够直观地创建和调整场景元素......

风电光伏场景模拟与削减分析：基于拉丁超立方抽样与算法优化处理,基于蒙特卡洛模拟与拉丁超立方抽样的风电光伏场景生成与削减分析,风电光伏的场景生成与消减-matlab代码 可利用蒙特卡洛模拟或者拉丁超立方生成光伏和风电出力场景，并采用快速前推法或同步回代消除法进行削减，可以对生成场景数和削减数据进行修改，下图展示的为1000个场景削减至10个典型场景，并获得各场景概率。 这段程序主要是使用拉丁差立方抽样方法生成1000个场景，并通过一定的算法对这些场景进行削减，最终得到剩余的10个场景。下面我将对程序的功能、应用领域、工作内容、主要思路以及涉及的知识点进行详细解释。 1. 功能和应用领域： 这个程序的主要功能是生成可再生能源场景，并通过削减的方式得到一组较少的场景。它可以应用在能源领域的风电和光伏发电场景的建模和分析中。通过生成不同的场景，可以对风电和光伏发电的潜在情况进行模拟和评估，从而帮助决策者制定相应的能源规划和管理策略。 2. 工作内容： a. 首先，程序定义了两个平均值数组`wf1`和`wf2`，分别表示风电和光伏发电的平均值。 b. 然后，创建了三个矩阵`

基于单幅深度图像的语义场景补全 语义场景补全是计算机视觉和机器人学领域的一个重要任务，它涉及到从单视图深度图像中生成完整的三维体素表示的体积占用和语义标签。为了解决这个问题，一种端到端的三维卷积网络（SSCNet）被引入，该网络将单个深度图像作为输入，同时输出相机视锥体内所有体素的占用和语义标签。 语义场景补全任务的关键是同时预测体积占用和对象语义，这两个问题是紧密交织在一起的。为了利用这两个任务的耦合性质，我们使用针对这两个任务的监督来联合训练深度神经网络。我们的网络使用基于扩张的3D上下文模块来有效地扩展感受野并实现3D上下文学习。 为训练我们的网络，我们构建了SUNC-一个手动创建的大规模合成3D场景数据集，具有密集的体积注释。我们的实验表明，联合模型优于孤立地解决每个任务的方法，并优于语义场景完成任务的替代方法。 在本文中，我们首先介绍了语义场景补全任务的概述，然后回顾了相关工作，包括RGB-D分割、3D形状完成和体素空间语义标记。然后，我们介绍了我们的方法，包括网络架构和训练数据集。我们讨论了实验结果和未来的工作方向。 语义场景补全的应用前景非常广泛，例如在机器人学、计算机视觉、自动驾驶等领域都有广泛的应用前景。我们的方法可以为机器人和自动驾驶车辆提供准确的三维环境理解，并且可以提高机器人和自动驾驶车辆的导航和避障能力。 语义场景补全任务的挑战点在于捕获3D体积数据中的上下文信息，这需要设计一个基于扩张的3D上下文模块来有效地扩展感受野并实现3D上下文学习。此外，获取具有密集物体标记的三维场景数据集也是一大挑战。 我们的贡献是制定一个端到端的三维ConvNet模型（SSCNet）的体积场景完成和语义标记的联合任务，并设计了一个基于扩张的3D上下文模块来实现高效的上下文学习。我们的方法可以为机器人和自动驾驶车辆提供准确的三维环境理解，并且可以提高机器人和自动驾驶车辆的导航和避障能力。 在未来的工作中，我们将继续改进我们的方法，例如使用更多的数据集和更复杂的网络架构，以提高语义场景补全任务的性能。此外，我们还将研究语义场景补全任务在机器人和自动驾驶车辆中的应用，以提高机器人和自动驾驶车辆的导航和避障能力。

DeepSeek本地部署教程涵盖了如何在本地环境中安装和配置DeepSeek模型，以及构建知识库和应用。DeepSeek是一个具备强推理能力和多种量化蒸馏模型选择的本地化部署工具，旨在通过开源社区支持和兼容多种开源框架来加速科研进展和提升工作流智能化。教程分为四个主要部分，分别介绍DeepSeek的简单介绍与使用、本地部署步骤、本地知识库搭建方法和实际应用场景。 一、DeepSeek模型简介 DeepSeek R1模型具有强大的本地化推理能力，支持多轮对话并确保用户体验的连贯性和高效性。同时，它提供开源支持和隐私保护机制，能够有效避免敏感信息泄露。此外，DeepSeek支持多种量化模型，包括但不限于8B、32B、70B，直至官方满配版本671B。用户可以根据实际需求和硬件条件选择合适的模型。 二、本地部署步骤 DeepSeek支持在Windows、Linux和mac操作系统上部署。用户需要下载包含所有必要依赖项和配置文件的本地部署包，并进行简单配置以满足软件要求。为了确保数据隐私安全，用户还应设置防火墙，以禁止不必要的网络通信。 三、本地知识库搭建 知识库的搭建是实现DeepSeek本地部署的关键。这包括数据的收集、整理和预处理，以便在本地环境中有效地运行模型。通过构建本地知识库，用户可以实现对数据的快速访问和处理，而不必担心数据安全和隐私问题。 四、实际应用场景 DeepSeek在科研数据分析方面展现出了巨大的潜力，它通过高效的处理和分析复杂数据来加速科研进展。此外，DeepSeek可以集成到自动化工作流中，显著提升流程智能化水平，并支持各种功能，如日常答疑解惑、信息收集和总结、策划分析等。DeepSeek还可以作为外挂大脑使用，在需要时提供即时的智能辅助。 总体来说，DeepSeek的本地部署教程通过详细的步骤和应用案例，为用户提供了在本地环境中部署和使用大型模型的全面指导，使其能够快速开始并扩展他们对知识处理和自动化任务的需求。

这里给大家介绍如果一键将视频拆分为多个场景视频。 主要还是用ffmpeg命令，获取各个场景的起始点，然后再用ffmpeg精准截取场景视频。 关键代码： 1，获取场景信息命令 string cmd = string.Format(" -i {0} -filter:v \"select='gt(scene,{1})',showinfo\" -f null - 1>{2} 2>&1 -y", filename, flag, logfile); 2，精准截取视频 string strCmd = " -ss " + startTime + " -i " + OriginFile + " -t " + durationTime + " -max_muxing_queue_size 1024" + " -strict -2 -keyint_min 8 -g 8 -sc_threshold 0" + " " + DstFile + " -y ";

基于拉丁超立方采样的k-means算法改进：风电光伏场景缩减与不确定性模拟,基于拉丁超立方场景生成和改进k-means算法的场景缩减 风电、光伏场景不确定性模拟，由一组确定性的方案，生成1000种光伏场景，为了避免大规模风电，光伏场景造成的计算困难问题，针对k-means的初始聚类中心随的问题做出改进，并将场景削减至5个，运行后直接给出生成的场景、缩减后的场景及缩减后各场景概率。 可移植以及可应用性非常强 适合初学者进行学习使用程序注释清晰易懂 ,基于拉丁超立方场景生成; 改进k-means算法; 场景缩减; 风电、光伏场景不确定性模拟; 生成光伏场景; 避免计算困难; 初始聚类中心改进; 场景削减; 注释清晰易懂。,基于拉丁超立方与改进k-means的场景缩减算法：风电光伏不确定性模拟

在大模型角度来讲，下游业务足够丰富。长期而言，开源必然会更加灵活、成本更加低，能够更加普惠使用。闭源模型更多会走向高效果、高价值、高效率三个方向。未来，开源模型会逐步成为应用主流，而闭源模型会在特殊领域和行业当中所体现。 什么是大模型的数据工程？现在大家去做GPT模型或者BERT等模型，都会有两个方向。第一个是以模型为中心，不怎么关注数据，不断地优化模型的结构；第二个是以数据为中心（Data-Driven），也是目前做算法的一个共识，算法本质上是在做数据，核心是说模型不变，通过改进数据质量来提升模型效果，不断提升训练数据的质量。 在数据处理层面，大模型可以帮助传统的ETL过程简化难度，提高实时交互效率。在数据分析层面，大模型可以替代拖拽交互方式，让业务用户用更简单、更高效的方式以自然语言形式与底层数据交互，来构建需要的报表和看板。 在行业应用层面，大模型可以真正发挥对行业知识的理解能力，与具体数据结合，形成具针对客户、特定项目、指标体系的输出，再加上数据准备，可能直接输出标准化的项目成果。接下来会这三个层面依次展开，分别对大模型能力进行讲解。