人工智能项目资料- 【探索人工智能的宝藏之地】 无论您是计算机相关专业的在校学生、老师，还是企业界的探索者，这个项目都是为您量身打造的。无论您是初入此领域的小白，还是寻求更高层次进阶的资深人士，这里都有您需要的宝藏。不仅如此，它还可以作为毕设项目、课程设计、作业、甚至项目初期的立项演示。 【人工智能的深度探索】 人工智能——模拟人类智能的技术和理论，使其在计算机上展现出类似人类的思考、判断、决策、学习和交流能力。这不仅是一门技术，更是一种前沿的科学探索。 【实战项目与源码分享】 我们深入探讨了深度学习的基本原理、神经网络的应用、自然语言处理、语言模型、文本分类、信息检索等领域。更有深度学习、机器学习、自然语言处理和计算机视觉的实战项目源码，助您从理论走向实践，如果您已有一定基础，您可以基于这些源码进行修改和扩展，实现更多功能。 【期待与您同行】 我们真诚地邀请您下载并使用这些资源，与我们一起在人工智能的海洋中航行。同时，我们也期待与您的沟通交流，共同学习，共同进步。让我们在这个充满挑战和机遇的领域中共同探索未来！

标题中的“基于Qt编写的智能管家系统客户端”指的是使用Qt框架开发的一款智能家居管理软件，它集成了多种功能，如语音识别、按钮音效和摄像头采集。Qt是一个跨平台的C++图形用户界面应用程序开发框架，它允许开发者创建桌面、移动和嵌入式设备的应用程序，具有丰富的UI组件和强大的网络通信支持。 我们来深入了解一下Qt框架。Qt提供了丰富的API，包括窗口管理、图形视图、布局管理、模型/视图编程、数据库接口、XML处理、网络编程等。开发者可以使用Qt Creator作为集成开发环境，进行图形化界面设计和代码编写。此外，Qt支持QML语言，用于构建现代、动态的用户界面，使得界面设计更加灵活。 在“实现语音识别”这一部分，我们可以推断出这个系统可能使用了第三方的语音识别库，如Google的Speech-to-Text API或者科大讯飞的SDK。这些服务通常通过发送音频流到云端服务器进行处理，然后返回识别的文本结果。开发者需要处理网络通信、音频数据的编码解码以及与服务端交互的协议等问题。 “按钮音效”这部分涉及到多媒体处理，Qt框架提供了QSound类，可以方便地播放音频文件。开发者可能为每个按钮定义了不同的音效，当用户点击按钮时，对应的音效会被播放，增强用户体验。 至于“摄像头采集”，Qt提供了QCamera模块，可以用来访问和控制系统的摄像头。开发者可以设置摄像头参数，如分辨率、帧率等，捕获图像或视频流，并进行实时预览或进一步处理，比如人脸识别、物体识别等。 在压缩包内的“README.md”文件中，通常会包含项目的简介、安装指南、依赖库、运行步骤、注意事项等信息，是了解和运行项目的关键。如果需要运行此项目，你需要按照README中的指示配置开发环境，确保已安装必要的库和工具，如Qt库、C++编译器、语音识别SDK等。 这个基于Qt的智能管家系统客户端是一个综合性的项目，涵盖了GUI编程、网络通信、语音识别、多媒体处理等多个领域的知识。对于学习和提升C++以及Qt开发技能来说，这是一个很好的实践案例。同时，它也展示了如何将不同技术整合到一个实际应用中，为用户提供智能化的生活体验。

【RT-Thread作品秀】智能管家精灵作者:七星岩 概述（说明应用产生的背景、实现功能）主控平台以 ART-PI 开发板为核心，主要任务是抓取网络数据、如天气、疫情等，并由OLED实时显示最新数据，同时将抓取的数据当做log文件存储在SD卡上，供后续分析使用。 并推送室内环境信息如温度，湿度到ONENET云端,，后续将扩展更多室内传感器，并同步的云端。由于时间原因，计划要做的摄像头室外监控，图片、视频传送没有在本次提交中实现。 开发环境（所采用的软、硬件方案）硬件: 主控:ART-PI（STM32H750XB） MicoKit-Ext 板 软件: RT-Thread 版本:RT-Thread V 4.0.3 开发工具及版本:RT-studio 2.0.0 RT-Thread使用情况概述（简要总结下应用中RT-Thread使用情况:内核部分、组件部分、软件包部分、内核、其他）（1）内核部分:调度器，信号量，libcpu/BSP。 调度器:创建多个线程来实现不同的工作。 信号量:用来同步线程。 libcpu/BSP:UART 驱动。 （2）组件部分:UART 框架， UART框:使用UART框架来与ART-PI-DOCK扩展板进行数据交互。 Fal Flash 抽象: Flash 抽象层，是对 Flash 及基于 Flash 的分区进行管理、操作的抽象层，对上层统一了 Flash 及 分区操作的 API。 LittleFs: 适合嵌入式系统的小而安全的文件系统 （3）软件包部分: EasyFlash: 一款开源的轻量级嵌入式Flash存储器库 cJSON:C 语言实现的极简的解析 JSON 格式的软件包。 Dht11: 读取DHT11数字温湿度传感器的温度和湿度值。 WebNetClient 软件包:由 RT-Thread 自主研发的，基于 HTTP 协议的 Web 服务器实现，它不仅提供设备与 HTTP Client 通讯的基本功能， 而且支持多种模块功能扩展，且资源占用少、可裁剪性强，充分满足 开发者对嵌入式设备服务器的功能需求。 Onenet: RT-Thread 针对 OneNET 平台连接做的的适配，通过 这个软件包，可以让设备在 RT-Thread 上非常方便的连接 OneNet 平台，完成数据的发送、接收、设备的注册和控制等功能。 MbedTLS: C编程语言以最小的编码占用空间实现了 SSL/TLS 功能及各种加密算法，易于理解、使用、集成和扩展，方便开发人员轻松地在嵌入式产品中使用 SSL/TLS 功能. Netutils: RT-Thread可用的全部网络小工具集合。 Pahomqtt:是 Eclipse 实现的基于 MQTT 协议的客户端，本软件包是在 Eclipse paho-mqtt 源码包的基础上设计的一套 MQTT 客户端程序。 u8g2:单色屏驱动，现在移植到了 rt-thread，可以满足各种各种各样的需求。 硬件框架（概述应用所采用的硬件方案框图，并对核心部分做介绍）硬件部分主要是ART-PI + 一块IOT外扩板 软件框架说明（介绍应用所采用的软件方案框图、流程图等，并加以解说）软件部分也相对简单，基于ART-PI 的WiFi样例程序，加上几个独立的模块(流程图见文档) 按键扫描模块 OLED数据显示模块 DHT11设备温湿度读取模块 心知天气预报API解析模块 疫情数据解析模块（不完善） 本地数据上传OneNet云 软件模块说明（介绍应用软件关键部分的逻辑、采用的实现方式等） 主要函数说明: （1）get_Weather_Data（）:读取并解析心知API天气数据，写入封装数据结构，保存到SD卡log文件。 （2）get_NCOV_Data:读取并解析腾讯疫情API数据写入封装数据结构，； （3）oled_display:实时扫描三个按键，并得到显示状态，并根据当前状态显示指定页面； （4）main_interface:，根据网络通断显示图标，根据按键左移右移显示当前状态，根据选中主题，显示指定页面； （5）oled_draw_menu:画出主页面布局 （6）oled_time_show:获取实时时间，并在OLED屏幕，画出小时:分钟，和年月日。 （7）oled_weather_report:在OLED屏幕画出室内温湿度和天气预报的温度天气情况。 （8）oled_covid_report:在OLED屏幕画出疫情解析所得数据。 （9）onenet_upload_entry:与onenet同步任务。 （10）onenet_mqtt_upload_digit:向onenet网络平台上温度传数据。 （11）key_thread_entry:按键扫描任务。 演示效果（演示效果请采用3张高清图片，并录

智能门禁PCB设计.PcbDoc:可以直接PCB打样，当时毕业设计使用的原版PCB，功能均正常。 不包含原理图，原理图见：基于STM32的智能管家门控系统设计与实现-电路设计原理图 毕设相关文档(论文等)本资源不包含，见： https://download.csdn.net/download/ruoranluomu/10919523

安卓应用

我自己的毕业论文

基于ZigBee的物联网智能管家系统.pdf

基于QT实现的智能管家系统客户端，可用于参考客户端实现。对于服务端部分，需自行完成。

基于嵌入式和单片机的智能管家项目

博客《智能管家App kotlin版(1)——框架搭建》对应源码，博客地址：https://blog.csdn.net/weixin_43912367/article/details/105950994