YOLOv11 C++ TensorRT 项目是一个用C++实现并使用NVIDIA TensorRT进行优化的高性能对象检测解决方案。该项目利用 YOLOv11 模型提供快速准确的对象检测，并利用 TensorRT 最大限度地提高推理效率和性能。 主要特点： 模型转换：将 ONNX 模型转换为 TensorRT 引擎文件以加速推理。 视频推理：有效地对视频文件进行对象检测。 图像推理：对单个图像执行对象检测。 高效率：针对使用 NVIDIA GPU 的实时物体检测进行了优化。 使用 CUDA 进行预处理：支持 CUDA 的预处理，可实现更快的输入处理。 先决条件 CMake（版本 3.18 或更高版本） TensorRT（V8.6.1.6：用于使用 YOLOv11 进行优化推理。） CUDA 工具包（V11.7：用于 GPU 加速） OpenCV（V4.10.0：用于图像和视频处理） NVIDIA GPU（计算能力 7.5 或更高）

山东科技大学 嵌入式实验 串口输入对象+数字，控制舵机转角和电机转速

在VB（Visual Basic）编程环境中，嵌入Word对象是一种常见的技术，它允许用户在VB应用程序中直接操作和显示Microsoft Word文档。这种技术基于COM（Component Object Model）组件，使得VB可以利用Word的功能，如创建、编辑和格式化文本，而无需打开独立的Word应用程序窗口。以下是对VB嵌入Word对象的详细解释： 1. **对象模型**：在VB中，我们首先需要导入Microsoft Word的对象库。这可以通过在工程属性中添加引用来实现。导入后，我们可以使用Word的内置对象，如Application、Document和Range等，这些对象提供了与Word交互的各种方法和属性。 2. **创建Word应用对象**：使用`New`关键字创建一个Word.Application对象，这代表了一个运行在后台的Word实例。例如： ```vb Dim objWord As New Word.Application ``` 3. **打开或创建文档**：创建了Word应用对象后，我们可以打开已存在的文档或者创建新的文档。例如，打开一个已存在的文档： ```vb Dim objDoc As Word.Document Set objDoc = objWord.Documents.Open("C:\path\to\document.docx") ``` 或者创建新文档： ```vb Set objDoc = objWord.Documents.Add() ``` 4. **编辑文档内容**：通过Document对象的Range方法，我们可以选择文档中的特定部分并进行编辑。例如，插入文本： ```vb objDoc.Range.InsertText "Hello, World!" ``` 5. **格式化文本**：Word对象模型提供了丰富的样式和格式设置功能。例如，设置文本为粗体： ```vb objDoc.Range.Font.Bold = True ``` 6. **保存和关闭文档**：完成编辑后，需要保存文档并可能关闭Word应用对象。例如： ```vb objDoc.Save objWord.Quit ``` 7. **事件处理**：VB可以响应Word对象的事件，实现更复杂的交互。例如，监听文档关闭事件： ```vb Private Sub objWord_DocumentBeforeClose(Cancel As Boolean) MsgBox "Document is about to close." End Sub ``` 8. **错误处理**：在使用VB嵌入Word对象时，一定要注意错误处理，防止程序因Word未安装或文件不存在等问题崩溃。可以使用`On Error`语句进行异常处理。 9. **用户界面集成**：除了编程方式操作Word，还可以将Word对象嵌入到VB的窗体中，作为控件展示。这需要使用ActiveX控件，如`Microsoft Word Document`控件。 10. **性能和资源管理**：长时间运行的VB应用可能会导致多个Word实例占用大量内存，因此在不再需要Word对象时，应该及时释放资源，避免内存泄漏。 VB嵌入Word对象是通过VB调用Word的API来实现对Word文档的操作，这极大地扩展了VB的应用范围，使得开发者可以在VB程序中实现丰富的文字处理功能。通过熟练掌握这一技术，你可以创建出集编辑、展示和打印等功能于一体的复杂应用。

plc程序实现控制对象任意顺序启动高级编程 PLC结构化编程任意改变对象的启动顺 本控制示例以5台电机为举例，控制对象不仅仅是电机，还可以是气缸，阀，伺服位置，产品次序等等，都可以通用，数量也不限制是5，可以任意指定，比如10，15，100等等。 核心技术在于算法和结构化编程控制方法，主要特点如下： 1.可以任意改变动作顺序 2.可以灵活配置 3.可以保存为配方，即可以实现多个启动路径规划 4.结构化编程模式 5.三菱全系列PLC通用 6.算法可以移植到其它品牌PLC，西门子，三菱，欧姆龙，松下，ab，施耐德等等，只要支持st或者结构化文本语言的PLC都可以使用 7.功能扩展灵活，方便维护 8.全部开原 此方法应用范围广泛，可以不用理解算法原理，便可以直接拿来使用，控制数量可任意修改，只需要在hmi上配置一下即可，方便快捷。 应用场景： 1、多台电机启动顺序 在有些场合需要根据需要动态调整投入运行的电机，或者根据人为选择来决定哪些电机工作，启动路径，可以保存成多个，可以随时修改。 只需要在HMI上配置即可，不需要修改任何程序。 2、产品取放顺序 可对产品取放顺序做动态调整 3、码垛，

Visual_C++面向对象与可视化程序设计 清华大学出版社黄维通写的 压缩包里全部是教材上的源码，解压后有许多子文件夹。子文件价的名字都是x_y型.比如说4_1表示第四单元第一个教材实例的代码，子文件夹里是能用VC和VS打开的.dsw工程

分析模式是一种在软件工程中广泛使用的概念，它指的是在特定情境下反复出现的、经过验证的设计解决方案，可以被重用于解决类似问题。这些模式通常针对软件设计中的常见问题，为开发者提供了一种标准的、可复用的方法来组织和构建系统。在本文中，我们将深入探讨分析模式的核心理念，以及如何在实际项目中应用这些对象模型。 我们需要理解“分析模式”与“设计模式”的区别。分析模式是更早期阶段的概念，侧重于业务理解和需求分析，而设计模式则是在实现阶段，关注如何高效地结构代码。在可复用的对象模型中，分析模式通常会转化为具体的设计模式，帮助开发者创建易于维护和扩展的软件系统。 在对象模型中，核心元素包括类、对象、接口和它们之间的关系。分析模式强调这些元素的抽象和泛化，以适应多种应用场景。例如，“工厂模式”是一种常见的分析模式，它定义了一个创建对象的接口，但允许子类决定实例化哪一个类。这样，系统可以在不修改原有代码的情况下，引入新的产品类型。 “策略模式”是另一个重要的分析模式，它定义了一族算法，并将每个算法封装起来，使它们可以互相替换。这使得算法的变化不会影响到使用算法的客户。在可复用的对象模型中，策略模式能够提高代码的灵活性和可扩展性。 “观察者模式”则关注对象间的依赖关系，当一个对象的状态发生改变时，所有依赖它的对象都会得到通知并自动更新。这种模式在事件驱动的系统中尤其有用，例如用户界面或实时数据处理。 在实际应用中，分析模式的使用需要遵循一定的步骤。需要识别问题领域，确定可能出现的通用解决方案。接着，通过分析业务流程和需求，选择合适的分析模式。然后，将这些模式转化为具体的设计，实现为代码。通过测试确保模式的正确性和有效性。 对于初学者来说，阅读和理解分析模式-可复用的对象模型.pdf文档是非常有益的。这份资料可能包含详细的案例分析、模式描述和实际代码示例，可以帮助读者更好地掌握如何在实际项目中应用分析模式。同时，不断实践和反思是提升对这些模式理解的关键。 分析模式提供了一种标准化的方法，帮助开发者在面对复杂业务场景时，有效地设计和实现可复用的对象模型。通过熟练运用各种分析模式，可以提高软件的可维护性、可扩展性和整体质量，降低长期维护的成本。

类设计分析，很好的一本书，具有很好的知道意义。拓宽自己的视野。

halcon 深度学习 对象检测 图像+代码

QT+OpenCV4.5.5+YOLOv5+海康摄像机对象检测是一个集成性的项目，旨在利用这些技术实现在海康网络摄像机视频流中的物体检测。QT是一个跨平台的C++应用程序开发框架，它提供了丰富的图形用户界面（GUI）工具，而OpenCV则是一个强大的计算机视觉库，具有众多图像处理和机器学习功能。在这个项目中，OpenCV的dnn模块被用来运行预先训练好的YOLOv5模型，YOLOv5是一种高效且准确的目标检测算法。 QT作为前端展示的工具，开发者可以利用其强大的GUI设计能力，创建一个实时视频预览窗口，显示海康网络摄像机的视频流。QT的QCamera和QVideoWidget组件可以方便地实现这一功能，通过设置合适的源设备和显示窗口，实时显示来自海康摄像机的视频流。 接下来，OpenCV的dnn模块是连接到后端深度学习模型的关键。OpenCV 4.5.5版本支持多种深度学习框架，如TensorFlow、Caffe和ONNX，因此能够加载并执行YOLOv5的模型。YOLOv5以其快速的推理速度和高精度在目标检测领域受到广泛欢迎。开发者需要将YOLOv5的权重文件转换成OpenCV可以读取的格式，然后使用dnn::readNetFromONNX或dnn::readNetFromDarknet函数加载模型。在每帧视频上，dnn模块会进行前向传播，识别出图像中的物体并返回边界框和类别信息。 在视频流处理过程中，开发者需要实时对每一帧进行处理，这涉及到帧的捕获、预处理（如调整尺寸以适应模型输入）、模型预测以及后处理（例如非极大值抑制NMS来去除重复的检测结果）。同时，为了保证性能，可能还需要进行多线程优化，利用QT的并发框架QThread或QThreadPool来分离UI线程和计算线程，避免因计算密集型任务导致的UI卡顿。 至于海康摄像机，它提供了SDK供开发者使用，以便于获取网络摄像机的视频流。通过SDK提供的API，开发者可以实现与摄像机的连接、视频流的订阅和解码等操作。海康摄像机通常支持ONVIF协议，这使得它能够与其他遵循该协议的设备和软件无缝集成。 在实际应用中，可能会遇到各种挑战，如网络延迟、模型性能优化、UI交互设计等。对于网络延迟，可以通过优化网络连接和数据传输方式来缓解；对于模型性能，可以考虑模型轻量化或调整模型参数；对于UI交互，需要确保界面清晰易用，提供必要的控制选项，如帧率调整、检测阈值设置等。 这个项目融合了QT的GUI设计、OpenCV的计算机视觉能力、YOLOv5的深度学习目标检测以及海康摄像机的视频流处理，为实时视频对象检测提供了一个全面的解决方案。通过深入理解并熟练掌握这些技术，开发者可以构建出高效、稳定且用户体验良好的系统。

以纯粹的面向对象编程思想编写的c++塔防游戏，并且代码风格良好，注释完善，易于阅读，所用知识大多符合南京大学大一水准，少数地方运用了多线程、锁等超前内容，GUI采取的库为EasyX，这是一个简单好用的2d库哦，不过由于他的简陋，需要我们自己写出双缓冲、定时器等，虽然有一定的繁琐，但是可以从某种程度上锻炼我们的代码风格，同时，美工方面相对优异，整体游戏体验相对上乘，为本次课程的优秀作业。