opmapcontrol是一个比较古老的QT开源地面站库，可选择谷歌地图，必应地图， 雅虎地图，GIS等。可直接使用源码，也可以编译生成库进行调用。 本资源包括源码，以及Qt5.15.2 MinGW编译好的库，可直接使用。

软件介绍: 已编译好的Windows版Ngrok服务器端ngrokd.exe，压缩包内有32和64位两个版本。不用安装配置，解压就能用，网上很难找。

（1）提供tensorrt-8.2.3.0-cp38-none-linux_aarch64.whl和onnxruntime_gpu-1.16.0-cp38-cp38-linux_aarch64.whl，严格匹配JetPack4.6（CUDA10.2+Python3.8）环境，规避手动编译耗时与依赖冲突问题‌。 （2）支持YOLOv8/v11模型的TensorRT加速推理，集成ONNX模型转换工具链（ONNX→TensorRT引擎），提升推理速度3倍+‌。

Jetson Nano部署yolov8或11【致命三连坑】 1.JetPack4.6自带的Python3.6根本跑不动YOLOv11（最低得python3.8） 2.CUDA10.2根本找不到对应PyTorch版本 3.自己编译环境各种报错，opencv/numpy版本连环冲突 【救命锦囊】 编译了适配JetPack4.6的： Python3.8环境 CUDA10.2专属PyTorch1.11 完整依赖项的whl安装包 （终于不用自己配环境配到哭） 随着人工智能技术的不断发展，边缘计算和智能视觉应用越来越受到重视。NVIDIA Jetson Nano作为一款面向边缘计算的微型计算机，因其出色的性价比和性能，被广泛应用于小规模的人工智能项目中。在这些项目中，实时目标检测算法的部署尤为关键，YOLO（You Only Look Once）作为一种流行的目标检测算法，其最新版本yolov8和yolov11在性能和速度上都有显著提升，但部署这些高版本YOLO到Jetson Nano上面临着诸多挑战。 Jetson Nano出厂预装的JetPack4.6版本自带Python3.6，而YOLOv11至少需要Python3.8版本才能顺利运行。这意味着用户需要升级系统自带的Python环境，以确保兼容性和性能。CUDA10.2版本在官方渠道难以找到与其适配的PyTorch版本，这对于需要深度学习支持的YOLO来说是一个大问题。手动编译环境时会遇到各种依赖项冲突，尤其是opencv和numpy等关键库的版本不兼容问题，这会大大增加部署的复杂度和失败的风险。 为了解决这些难题，开发者精心编译了一套适配JetPack4.6的软件包。这个软件包包括了Python3.8环境，专门为CUDA10.2适配的PyTorch1.11版本，以及所有必需依赖项的预编译whl安装包。通过这种方式，开发者确保了环境的一致性和稳定性，大大降低了用户在部署YOLOv8或YOLOv11时的技术门槛。 有了这套预编译的whl包，开发者和用户可以更加快速和便捷地在Jetson Nano上部署YOLO，享受GPU加速带来的实时目标检测的便利。这对于希望在边缘设备上部署高性能AI应用的开发者而言，无疑是一个巨大的福音。 这个资源包对于希望在NVIDIA Jetson Nano上部署最新版YOLO的开发者来说，提供了一个简化的解决方案。它不仅解决了版本不兼容的头疼问题，还极大地提升了部署效率和成功率，使得在边缘计算设备上实现高效的实时目标检测成为可能。

东西很好用MPLAB的!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!

《编译原理实践：词法分析器的构建》 在编程世界中，编译原理是理解计算机语言如何转化为机器可执行代码的关键领域。本实验，名为“HNU编译原理实验一”，旨在深入探讨词法分析这一核心环节，让学生亲自动手实践，从而更好地掌握编译器的工作机制。 词法分析，作为编译过程的第一步，是从源代码中识别出一个个独立的、有意义的符号——记号（Token），为后续的语法分析打下基础。在实验中，我们将通过手工构造状态图来理解和实现这一过程。状态图是词法分析器的核心，它描述了不同输入字符序列如何驱动分析器从一个状态转换到另一个状态。 实验任务明确指出，我们需要阅读已有编译器的词法分析源程序，这一步是理解已有解决方案的重要途径，可以让我们直观地看到实际的代码是如何处理各种字符流的。然后，我们将使用C或C++语言编写自己的词法分析器，这将涉及到正则表达式、状态机的构建以及如何匹配和识别关键字、标识符、运算符等元素。 压缩包中的文件为我们提供了实践所需的资源。`byyl_lab1.cpp`是实验代码的源文件，包含了实现词法分析功能的C++代码；`byyl_lab1.exe`是编译后的可执行文件，用于运行我们编写的词法分析器；`dalao.txt`、`helloerror.txt`和`hello.txt`可能是测试输入文件，其中可能包含各种合法或非法的语句，用于验证我们的词法分析器是否能正确地识别和处理。 在编写词法分析器时，我们需要注意以下几点： 1. **状态定义**：每个状态都对应一种字符或字符序列的处理方式，我们需要定义好这些状态并设计它们之间的转换规则。 2. **正则表达式**：通常会用正则表达式来定义记号的模式，便于识别和匹配。 3. **缓冲区管理**：为了处理连续的字符流，我们需要维护一个输入缓冲区，并在分析过程中逐步读取和处理字符。 4. **错误处理**：当遇到不符合预期的输入时，词法分析器应能有效地报告错误。 通过这个实验，学生不仅能够了解编译原理的基本概念，还能提升编程和问题解决的能力。同时，亲手构建词法分析器的过程也能加深对编译器工作流程的理解，为未来进一步学习编译技术、理解高级编程语言的内部机制打下坚实的基础。

2024最新VS2022编译的json-c库是一个在Windows平台上利用Visual Studio 2022编译环境构建的json-c库版本。json-c是一种开源的C语言实现的JSON解析库，JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。json-c允许开发者在C语言环境中方便地处理JSON数据，它为JSON对象提供了一套操作接口，包括创建、解析、查询和修改JSON数据结构。 json-c库提供了丰富的功能，能够满足开发者在各种场景下对JSON数据处理的需求。例如，它支持将JSON对象转换成C语言的数据结构，比如链表或结构体；同时，也能将C语言的数据结构转换为JSON格式的数据。这样的功能使得json-c非常适用于需要进行数据序列化和反序列化的应用程序，比如网络通信、数据存储和网络服务等。 在Visual Studio 2022环境下编译json-c库时，开发者可以利用VS2022提供的工具链和调试环境，更加方便地进行代码编写、编译、调试和发布。VS2022作为微软推出的一款强大IDE，提供了代码补全、代码分析、集成调试等丰富功能，大幅度提高了开发效率和软件质量。 由于json-c库是跨平台的，它支持多种操作系统，包括但不限于Linux、Windows、macOS等。每个操作系统平台都有其特定的库文件，文件名称列表中的json-c表示的是该编译版本专用于Windows系统。这表明编译者针对Windows系统的特定需求和特点，对json-c进行了适配和优化。 使用这个版本的json-c库，开发者无需担心与Windows平台相关的兼容性问题。此外，VS2022编译的json-c库还可能包含一些针对Windows平台的特定优化，比如使用Windows API的调用优化，这可能会提高程序运行时的性能。 开发者在选择json-c库时，应当考虑到所使用的操作系统和开发环境。对于Windows平台的开发者而言，拥有VS2022编译支持的json-c库意味着可以无缝融入现代的开发流程中，同时享受VS2022提供的各种开发便利。对于其他平台的开发者，也有对应平台的json-c版本可供选择使用，确保跨平台开发的顺畅性。 另外，在使用json-c库时，开发者还应注意以下几点： 1. 版本选择：选择适合自己项目需求的json-c版本，考虑到新旧版本之间可能存在API变化或功能差异。 2. 安全性：关注json-c库的安全更新，及时应用补丁以避免潜在的安全风险。 3. 许可证：了解并遵守json-c库的开源许可证规定，确保合法合规地使用库。 4. 文档支持：查阅官方文档和社区讨论，了解库的详细使用方法和最佳实践，以便在项目中正确高效地应用json-c库。 2024VS2022编译的json-c库为Windows平台上的C语言开发者提供了一个功能强大且易于集成的JSON处理工具。通过这个库，开发者能够更加便捷地在项目中实现JSON数据的处理功能，同时也能够利用VS2022带来的各种开发优势，提升开发效率和软件质量。

Qt6.8.2静态库，使用MinGW64 GCC13.1.0编译 编译器mingw1310_64：13.1.0-202407240918mingw1310.7z (Qt官方默认编译器版本) https://download.qt.io/online/qtsdkrepository/windows_x86/desktop/tools_mingw1310/qt.tools.win64_mingw1310/13.1.0-202407240918mingw1310.7z 在现代软件开发中，跨平台框架Qt一直扮演着重要的角色，它允许开发者用同一套代码库来为不同的操作系统创建应用程序。而Qt版本6.8.2的静态库版本，则为开发者提供了在不同平台上构建独立应用程序的可能性。静态库意味着所有必要的代码和资源都包含在最终生成的可执行文件中，不需要依赖其他动态链接库文件。 MinGW（Minimalist GNU for Windows）是一个集合了GCC（GNU Compiler Collection）编译器、库以及其他工具的自由软件，它能够将C、C++等源代码编译成可在Windows系统上运行的可执行文件。GCC（GNU Compiler Collection）是广泛使用的开源编译器集合，能够编译各种语言的代码。而版本13.1.0是GCC在编写本文时的较新版本，该版本的MinGW即为MinGW64，支持64位的Windows操作系统。 本资源提供的标题：“Qt6.8.2静态库，使用MinGW64 GCC13.1.0编译”，指向的是一套预编译好的Qt静态库，这些库文件是由Qt官方推荐的编译环境——MinGW64 GCC13.1.0版本编译而成。这套库文件对于希望在Windows环境下使用Qt框架进行项目开发的开发者来说是非常重要的资源。它不仅包含了Qt框架的核心功能，还包括了诸如图形用户界面（GUI）组件、网络通信、数据库支持等丰富的模块。 开发者使用这些静态库文件，可以在不依赖额外库文件的情况下将应用程序打包发布，极大地简化了分发过程，同时也增强了应用程序的可移植性。由于静态库在运行时不需要其他依赖，因此发布给最终用户的应用程序将更为简洁，便于维护。 考虑到资源文件的描述中提供的信息，这组静态库文件被打包成一个名为“mingw1310_64：13.1.0-202407240918mingw1310.7z”的压缩包。这个压缩包的文件名暗示了包含的编译器版本信息，例如mingw1310_64表示这是MinGW64 GCC编译器版本13.1.0，而日期“202407240918”则可能是该版本的发布日期或版本号的一部分。虽然文件名列表暂无信息，我们可以合理推断，该压缩包中可能包含了Qt静态库文件以及所需的MinGW64 GCC13.1.0编译环境和工具链。 Qt6.8.2静态库与MinGW64 GCC13.1.0编译器的结合使用，为开发者提供了一个强大的工具组合，能够帮助他们更高效地构建、测试和部署跨平台的桌面应用程序。

Windows打包的Poppler 下载带有Windows依赖项的最新Poppler预置二进制文件。 在conda-forge和 feedstock的帮助下构建。 包括最新的poppler数据。 下载 您可以从下载最新。 过时了吗？ 确保是最新的。 创建一个新的拉取请求， POPPLER_VERSION package.sh中的POPPLER_VERSION更改为最新值。 合并后，标签将匹配，工作流程将触发新版本。 Poppler数据已过期？ 从复制poppler-data的最新下载链接。 创建一个新的拉取请求，并更新package.sh下的POPPLER_DATA_URL 。 合并后，标签将匹配，工作流程将触发新版本。