QT实战小项目第22页

利用Qt + OpenGL 渲染 YUV数据，播放视频 mac版

最近利用Qt渲染YUV数据，折腾了很久，最开始使用FFmpeg将YUV数据转换成RGB数据后在用qt绘制，很快得到了成功，但是cpu占用率太大，最后放弃了。

jake2012·2025-03-13 09:07

基于大模型的Text2SQL微调的实战教程(二)

本文主要介绍了基于大模型的Text2SQL微调的实战教程(二)，希望对学习大语言模型的

herosunly·2025-03-13 09:36

Flink SQL 读取 Kafka 数据到 Mysql 实战

Flink1.9.2SQL读取Kafka数据到Mysql实战案例需求通过Flinksql使用DDL的方式，实现读取kafka用户行为数据，对数据进行实时处理，根据时间分组，求PV和UV，然后输出到mysql

小技工丨·2025-03-13 09:01

LLM - 白话AI Agent

文章目录一、AIAgent：让大模型从"思考者"变为"行动者"二、Agent的基本工作原理三、Agent系统的基本组成四、Agent面临最大的挑战五、Java版智能体实战：竞品分析助手一、AIAgent

小小工匠·2025-03-13 09:30

Python 字节码深度历险：dis 模块揭秘与性能优化实战

Python字节码深度历险：dis模块揭秘与性能优化实战引言大家好，我是[您的名字]，一位在Python领域深耕多年的软件专家。

清水白石008·2025-03-13 09:00

QML ＜画布元素＞之画布绘制

它会调用onPaint回调函数来执行实际的绘图操作矩形框代码：importQtQuick2.15Item{id:rootpropertycolors

ly_zszcyx·2025-03-13 08:56

计算机视觉算法实战——茶园害虫识别（主页有源码）

✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.引言茶园害虫识别是农业领域中的一个重要研究方向，旨在通过计算机视觉技术自动识别茶园中的害虫种类，从而帮助农民及时采取防治措施，减少经济损失。随着深度学习技术的快速发展，茶园害虫识别的准确性和效率得到了显著提升，为智慧农业提供了强有力的技术支持。2.当前相关算法在茶园害虫识别领域，常

喵了个AI·2025-03-13 08:24

计算机视觉算法实战——图像配准（主页有源码）

✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.领域简介图像配准（ImageRegistration）是计算机视觉中的一个重要研究方向，旨在将两幅或多幅图像在空间上对齐。这些图像可能来自不同的传感器、不同的时间或不同的视角。图像配准在医学影像、遥感、自动驾驶、机器人导航等领域有着广泛的应用。其核心目标是通过几何变换（如平移、旋转

喵了个AI·2025-03-13 08:24

通过 ElasticSearch的Python API和`curl` 命令获取Elasticsearch 所有索引名称

本文将手把手教你如何通过Python客户端连接Elasticsearch，并用两种方法获取索引列表，同时提供代码示例和实战技巧，助你高效掌控Elasticsearch的索引管理。

BigBookX·2025-03-13 07:52

Java 8新特性：Lambda表达式与Stream API实战

一、Lambda表达式革命性变革1.从匿名类到Lambda的演进//Java7匿名内部类RunnableoldRunnable=newRunnable(){@Overridepublicvoidrun(){System.out.println("Oldway");}};//Java8Lambda表达式RunnablenewRunnable=()->System.out.println("Newwa

微风灬浮尘·2025-03-13 07:51

web组态可视化平台

优势:高度可定制化，支持多种协议（MQTT、CoAP、HTTP等）。2.

by组态软件·2025-03-13 07:49

Python 爬虫实战：全球大学排名数据抓取与排名趋势分析

引言作为一名对教育数据和数据分析感兴趣的内容创作者，我决定利用Python爬虫技术抓取全球大学排名数据，并对排名趋势进行分析。这对于了解大学的学术表现、国际竞争力以及教育发展的动态具有重要意义。一、项目背景全球大学排名是衡量高等教育机构学术声誉和综合实力的重要指标。QS世界大学排名作为全球最具影响力的大学排名之一，每年都会发布最新的排名数据。通过抓取这些数据，我们可以分析不同大学在各个指标上的表现

西攻城狮北·2025-03-13 07:47

深入解析CSS动画：从基础到实战的完整指南

一、CSS动画的现代意义与核心优势在Web开发领域，CSS动画已成为构建现代交互体验的核心技术。相比传统的JavaScript动画实现方式，CSS动画具有以下显著优势：硬件加速优化：浏览器可自动使用GPU加速，实现更流畅的动画效果声明式语法：通过简洁的代码描述复杂动画序列性能优势：浏览器原生支持，无需额外脚本解析维护便捷：动画逻辑与业务代码分离，易于修改和扩展响应式支持：可结合媒体查询实现多设备适

斯~内克·2025-03-13 06:10

《React 属性与状态江湖：从验证到表单受控的实战探险》

属性初识属性能解决两个大问题：通信和复用props.js:importReact,{Component}from'react'importNavbarfrom'./Navbar'exportdefaultclassAppextendsComponent{state={a:100}render(){return(首页列表购物车)}}index.js:importReact,{Component}fr

贩卖纯净水.·2025-03-13 05:37

使用 Python 爬虫抓取 Wikipedia 页面内容——完整实战教程

引言随着互联网的普及和信息化时代的到来，获取知识变得异常方便。Wikipedia作为全球最大的开放式百科全书，几乎涵盖了所有领域的知识。每年都有数十亿次的访问量，成为全球获取信息的一个重要来源。对于数据分析、自然语言处理、学术研究等领域，Wikipedia页面内容往往是研究者和开发者的重要数据来源之一。本篇博客将带您通过Python爬虫，学习如何抓取Wikipedia页面中的内容，并处理提取的文本

Python爬虫项目·2025-03-13 05:35

第29讲 Android Camera2 API SlowMotion实战

本讲是AndroidCamera专题系列的第29讲，我们介绍AndroidCamera2API专题的SlowMotion实战，包括如下内容：判断是否支持SlowMotionSlowMotion支持的Size

deepinout_camera·2025-03-13 05:00

使用 UpTrain 提升 LLM 应用效果的实战指南

随着大语言模型（LLM）的广泛应用，如何评估和改进这些应用的性能成为了一个关键问题。UpTrain作为一个开源平台，提供了一系列评估功能，使得开发者能够对LLM应用进行全面的检测，并提供问题解决的指导。在这篇文章中，我们将介绍如何使用UpTrain的回调处理器在开发链中进行多样化评估，并详细展示如何实现这些功能。技术背景介绍UpTrain提供了超过20个预配置检查项（涵盖语言、代码、嵌入等用例），

qahaj·2025-03-13 04:30

[特殊字符] Elasticsearch 双剑合璧：HTTP API 与 Java API 实战整合指南

Elasticsearch双剑合璧：HTTPAPI与JavaAPI实战整合指南一、HTTPAPI定义与用途Elasticsearch的HTTPAPI是基于RESTful接口设计的核心交互方式，支持通过URL

周小闯·2025-03-13 04:28

Qt/C++音视频开发09-ffmpeg内核音视频同步

一、前言用ffmpeg来做音视频同步，个人认为这个是ffmpeg基础处理中最难的一个，无数人就卡在这里，怎么也不准，本人也是尝试过网上各种demo，基本上都是渣渣，要么仅仅支持极其少量的视频文件比如收到的数据包是一帧视频一帧音频的，要么根本没法同步歪七八糟的，要么进度跳过去直接蹦蹦蹦崩溃的，其实最完美的音视频同步处理demo就是ffplay，我亲测过几十种各种各样的音视频本地文件，数十种视频流文件

feiyangqingyun·2025-03-13 04:28

Qt通过FFmpeg打开RTSP并截图一帧作为背景

该代码基于Qt和FFmpeg实现了从RTSP视频流中截取一帧图像，并将其渲染到QWidget作为背景图。

美丽的欣情·2025-03-13 04:26

【机械视觉】C#+VisionPro联合编程———【五、硬币检测小项目实现(C#+VisionPro联合编程和csv文件格式操作)】

【机械视觉】C#+VisionPro联合编程———【五、硬币检测小项目实现(C#+VisionPro联合编程和csv文件格式操作)】项目介绍总共有十二张检测的图片，当点击检测按钮时检测当前展示的图片并且将检测效果展示在表格中

_Csharp·2025-03-13 04:55

QStackedWidget——一个界面中多页面切换

Qt----使用Widget类实现同窗体界面切换的方法一、方法一：用.hide()和.show().hide()：隐藏.show()：显示二、方法二：使用StackedWidget(Ui设计)添加页面，

爱吃巧克力的程序媛·2025-03-13 04:23

qt----实现模拟键盘

https://blog.csdn.net/ken2232/article/details/129803417https://blog.csdn.net/judgejames/article/details/93191524?spm=1001.2101.3001.6661.1&utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-2%7Edefau

爱吃巧克力的程序媛·2025-03-13 04:52

golang学习笔记23——golang微服务中服务间通信问题探讨

GoppViper·2025-03-13 03:17

基于 DeepSeek 的自动化运维（适合企业降本增效）

以下是结合企业级场景的实战方案：一、核心应用场景与实现路径智能监控与告警日志分析：使用DeepSeek-NLP模型自动解析日志，提取关键错误模式（如OutOfMemory、Timeout）。

Real Man★·2025-03-13 03:47

基于HarmonyNext的跨平台文件加密与安全存储实战指南

基于HarmonyNext的跨平台文件加密与安全存储实战指南引言在当今数字化时代，数据安全已成为应用开发中不可忽视的重要环节。

·2025-03-13 02:29

ThinkPHP6中间件深度解析：原理、流程与实战指南

一、中间件的核心价值在Web开发中，中间件是处理HTTP请求/响应的重要机制。ThinkPHP6通过中间件实现了：解耦处理逻辑：将非业务代码（如鉴权、日志）从控制器中剥离灵活组合：按需为不同路由配置不同处理流程双向处理：支持请求到达前和响应返回前的双向处理统一管理：集中处理通用逻辑，提升代码复用性二、核心原理剖析1.管道模式（Pipeline）ThinkPHP6中间件基于经典管道模式实现，请求像水

·2025-03-13 02:57

K8s 1.27.1 实战系列（十一）ConfigMap

ConfigMap是Kubernetes中管理非敏感配置的核心资源，通过解耦应用与配置实现灵活性和可维护性。一、ConfigMap的核心功能及优势1、配置解耦将配置文件（如数据库地址、日志级别）与容器镜像分离，支持动态更新而无需重建镜像。2、多形式注入环境变量：将键值对注入容器环境变量。文件挂载：以文件或目录形式挂载到容器文件系统（如Nginx的conf.d）。命令行参数：通过环境变量间接传递配置

白昼ron·2025-03-13 02:10

【项目实战】在IntelliJ IDEA中快速切换Git提交人信息（包括用户名和邮箱）

在IntelliJIDEA中快速切换Git提交人信息（包括用户名和邮箱）可通过以下两种方式实现，需注意必须同时修改Git配置才能生效，通过下述方法，可快速在IDEA中实现提交人信息的切换。建议优先使用终端命令，因其直接控制Git底层配置，兼容性更佳。方法一：通过IDEA图形界面修改（仅限当前项目）打开设置界面在IDEA右侧的Git面板中，点击Settings>VersionControl>Git>

本本本添哥·2025-03-13 02:09

机器学习专栏博文汇总

本篇汇集了Python游乐园中机器学习专栏博文，会持续更新，需要的小伙伴可以收藏一下Python机器学习实战：基于不同机器学习算法的鸢尾花数据集分析机器学习常见问题：过拟合及其处理方式结构化数据和非结构化数据的区别是什么如何选择合适的机器学习算法来处理非结构化数据可用于文本分析的机器学习算法都有哪些

python游乐园·2025-03-13 02:09

书生大模型全链路开源体系，学习

教学视频书生·浦语大模型全链路开源开放体系_哔哩哔哩_bilibili实战营地址书生·浦语(intern-ai.org.cn)https://internlm.intern-ai.org.cn/developers

小方abc·2025-03-13 01:37

ROS+YOLOV8+SLAM智能小车导航实战（三、Astra Pro深度相机节点+Astra Pro普通color颜色节点）

一、开始创建ROS节点空间mkdiryolov8_ros/src-pcdyolov8_ros/srccd..catkin_make如果报以下错误是因为系统中存在多个python环境解决办法首先查看你本机有多少个python版本，然后你conda版本的python位置在那里找到后替换调/usr/bin/python：查看本机中的python版本位置都有那些which-apython3catkin_m

智慧愚行·2025-03-13 01:06

Redis线上问题排查指南：常见错误与解决思路

本文结合实战经验，总结Redis线上问题排查思路与解决方案，助你快速定位问题，恢复业务稳定。

小小鸭程序员·2025-03-13 00:29

《Unity开发实战》——1.5节把Unity中创建的资源另存为Prefab

本节书摘来自华章社区《Unity开发实战》一书中的第1章，第1.5节把Unity中创建的资源另存为Prefab，作者（爱尔兰）MattSmith（巴西）ChicoQueiroz，更多章节内容可以访问云栖社区

weixin_33859504·2025-03-13 00:28

Python 爬虫实战：全球机场航班数据抓取与延误情况分析

在当今全球化的世界中，航空运输已成为人们出行和货物运输的重要方式。航班的准点到达对于旅客的行程安排和航空公司的运营效率至关重要。通过分析全球机场的航班数据，我们可以了解航班延误的情况及其原因，为旅客和航空公司提供有价值的参考。本文将详细介绍如何使用Python爬虫技术抓取全球机场航班数据，并进行延误情况分析。一、项目背景与目标1.项目背景随着航空业的快速发展，航班数量不断增加，航班延误问题也日益受

西攻城狮北·2025-03-12 23:52

Android Service封装实战：基于Binder与接口的高效通信方案

通过封装Service，可以简化Service的使用和管理，提升代码的可维护性和复用性。无论是本地Service还是跨进程通信，封装都能让代码更加清晰和易于扩展。1.封装Service的步骤1.1创建基础Service类创建一个基础的Service类，封装通用的逻辑（如启动、停止、绑定等）。publicabstractclassBaseServiceextendsService{privatefi

tangweiguo03051987·2025-03-12 22:48

metaRTC Visual Studio编译指南

概述metaRTCwindows版本提供qt和vs2019两种编译支持，vs2019编译工程支持从metaRTC6.0版本开始，qt编译在B站有视频教程。

metaRTC·2025-03-12 22:16

LLM大模型技术实战6：一文总结大模型微调方法

大模型会成为AI时代的一项基础设施。作为像水、电一样的基础设施，预训练大模型这样的艰巨任务，只会有少数技术实力强、财力雄厚的公司去做。绝大多数人，是水、电的应用者。对这部分人来说，掌握如何用好大模型的技术，更加重要。用好大模型的第一个层次，是掌握提示词工程(PromptEngineering)用好大模型的第二个层次，是大模型的微调(FineTuning)，这也是今天这篇文章的主题。为什么要对大模型

AIG暴躁猫叔·2025-03-12 22:16

iOS安全和逆向系列教程第7篇：iOS应用静态分析实战

iOS安全和逆向系列教程第7篇：iOS应用静态分析实战作者：自学不成才在上一篇文章中，我们深入探讨了Mach-O文件格式的结构和分析方法。

自学不成才·2025-03-12 22:45

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS12+的高效分布式任务调度系统开发

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS12+的高效分布式任务调度系统开发引言在HarmonyNext生态系统中，分布式任务调度是一个关键的技术领域。

·2025-03-12 22:52

基于HarmonyNext的高性能图像处理实战指南

基于HarmonyNext的高性能图像处理实战指南引言在移动应用开发中，图像处理是一个常见且重要的需求。

·2025-03-12 22:52

HarmonyNext 实战：基于 ArkTS 的分布式文件存储与同步方案

HarmonyNext实战：基于ArkTS的分布式文件存储与同步方案引言在分布式系统中，文件存储与同步是一个复杂且关键的任务。

·2025-03-12 22:51

HarmonyNext 实战：基于 ArkTS 的高性能图像处理与渲染方案

HarmonyNext实战：基于ArkTS的高性能图像处理与渲染方案引言在移动应用开发中，图像处理和渲染是一个复杂且资源密集的任务。

·2025-03-12 22:21

HarmonyNext 实战：基于 ArkTS 的分布式任务调度与资源优化方案

HarmonyNext实战：基于ArkTS的分布式任务调度与资源优化方案引言在现代分布式系统中，任务调度与资源优化是提升系统性能和效率的关键。

·2025-03-12 22:21

论文摘要生成器：用TextRank算法实现文献关键信息提取

我们基于python代码，使用PyQt5创建图形用户界面（GUI），同时支持中英文两种语言的文本论文文献关键信息提取。PyQt5：用于创建GUI应用程序。jieba：中文分词库，用于中文文本的处理。

Atlas Shepherd·2025-03-12 21:10

基于微信小程序的文章管理系统的设计与开发(源码+lw+部署文档+讲解等)

MyStructuredQueryLanguage）微信小程序具体实现截图详细视频演示系统测试系统测试目的系统功能测试系统测试结论代码参考数据库参考源码获取前言博主介绍：✌新人博主,工作经验两年+、专注于Java、小程序技术领域和毕业项目实战

#Takagi S#·2025-03-12 21:10

资深跨境人分享：5款海外仓库管理软件使用感受

本文结合行业资深从业者的实战经验，对比测评ZohoBooks精英版、领星、吉客云等市场上常见的五款主流海外仓库管理软件，助您找到最适合的解决方案。

·2025-03-12 21:18

使用PHP对接StockTV全球金融市场数据API实战指南

关键词：PHPAPI开发、金融市场数据、WebSocket实时数据、cURL实战一、项目概述StockTV作为全球领先的金融数据平台，提供覆盖股票、外汇、期货和加密货币的实时行情服务。

·2025-03-12 21:48

# linux有哪些桌面环境？有哪些显示服务器协议及显示服务器？有哪些用于开发图形用户界面的工具包？

1显示服务器协议及显示服务器1.XWindowSystem（X11）2.Wayland2用于开发图形用户界面的工具包1.GTK2.Qt3.wxWidgets4.FLTK3Linux桌面环境1.GNOM

猪猪侠|ZZXia·2025-03-12 21:39

KMeans实战——聚类和轮廓系数评估啤酒数据集

原理：在数据分析和机器学习中，聚类是一种常用的无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为若干个簇，使得同一簇内的样本相似度较高，而不同簇之间的样本相似度较低。KMeans算法是其中最常用的聚类算法之一。本文将介绍如何使用KMeans算法对啤酒数据集进行聚类，并使用轮廓系数（SilhouetteScore）来评估聚类结果的质量。1.数据准备首先，我们需要导入必要的库并加载数据集。本文使用的数据集是一

巷955·2025-03-12 21:38

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