Qt

项目架构纯自己手撸，没有用设计模式，所以写得可能东一榔头西一棒子，机器人下棋的算法比较笨，我留了充足的接口可以对算法进行优化，网络对战部分通过搞协议，解决了TCP的粘包问题，管理类也是直接对人机对战的管理类多态了一下，实现了匹配、联机操作等

1. 面向对象与解决问题 本方案主要面向需要管理和分析库存数据的用户，例如仓库管理员和采购人员。其核心目的是提供一个用户友好的界面，以便于用户登录、注册、查看和处理库存信息。通过图形化界面，用户可以查看库存数据、应用筛选和搜索功能、以及将数据导出为Excel文件，极大提高了操作的便捷性和效率。 2. 方案特点 与市场上常规的库存管理软件相比，本方案具有以下特点： 图形化用户界面：使用PyQt6构建图形用户界面，提供了直观的操作界面，包括登录窗口、注册窗口以及主操作窗口，用户体验友好。 本地数据管理：用户数据和库存信息本地存储在CSV文件中，支持从数据库中查询并显示数据，增加了数据的可靠性和处理灵活性。 功能全面：集成了登录注册、数据筛选和搜索、数据导出为Excel等功能，支持用户高效地进行库存管理。 数据可导出：用户可以通过内置的导出功能，将表格数据导出为Excel文件，方便后续的数据分析和报告生成。 自定义操作：支持右键菜单操作，如复制和粘贴表格内容，提升了数据处理的灵活性。 3. 产品组成与技术选型 前端界面：采用PyQt6进行界面设计，包括QDialog、QMainWindo

一款Windows平台下RPA自动化软件。 == 使用软件解放双手，自动化工作、玩游戏，以及其它重复性操作。 无需代码编程，完全流程节点式构造自动化逻辑，画图连线即可实现任意自动化。 且集成ocr，以及yolo，自带标注相关功能，无需安装任何python相关东西，即可实现yolo的训练标注，以及检测。 == 驱动级键鼠模拟+窗口后台键鼠模拟

基于pyside2实现GUI，使用pymupdf实现pdf内容提取和数据写回，使用openpyxl提取和写入excel文件 功能包括： 1. 根据配置文件从pdf中提取关注的数据 2. 将数据写入指定样式的excel 3. 通过部分数据项，与excel表格项进行匹配，获得匹配到的数据 4. 将匹配到的数据写回pdf

红枣检测系统主要是用于检测红枣表面是否有脱皮、凹黑等颜色不均匀现象，并将这类产品作为不良品剔除。由于红枣呈球状，因此该系统主要是用于检测工位上固定旋转的红枣是否为不良品。 本方案主要在Linux下用Qt开发并部署到jetson nano中，算法主要使用百度EasyDL进行训练，通过控制运动控制卡及相机来控制多个轨道中的红枣，实现红枣的分类。

产品已上线：https://www.shantiao.cc/ * 面向百度广告主，解决物料管理复杂的问题，减少竞价资金浪费、提高收益。 * 使用专利的物料、调价算法，更精确、细化的对物料进行操作。同时，产品具有高性能特点，可以支持千万级物料管理，市面上同类产品无法很难做到。 * 主体客户端初期使用Electron+ReactJS+mongo实现，终版使用Qt/C++实现；服务端使用微服务的思想搭建，使用到Redis、Nodejs、OpenSSL、Mongodb等技术，服务器为Ubuntu。

本项目主要是从测试提效角度出发，首先自动化测试工具公司是空缺的，想借助工具研发把测试从传统的手工测试慢慢带向精准高效测试。因此工具本身的创新点是在保留测试的手工点击习惯的同时，保证工具覆盖的全面性和准确率，让自动化录制成为简单高效的事情，这件事在目前调研的软件中是比较缺乏的，此外该工具整合了从录制到回放到批量运行到验证点插入再到报告系统，全流程的测试，降低了测试同事的学习成本，功能本身丰富且强大； 1、本工具主要依托的第三方的插件为pywinauto，是一组用于自动化Microsoft Windows GUI的python模块，该模块为开源模块设计

1. 面向对象与解决问题 本方案主要面向需要管理和分析库存数据的用户，例如仓库管理员和采购人员。其核心目的是提供一个用户友好的界面，以便于用户登录、注册、查看和处理库存信息。通过图形化界面，用户可以查看库存数据、应用筛选和搜索功能、以及将数据导出为Excel文件，极大提高了操作的便捷性和效率。 2. 方案特点 与市场上常规的库存管理软件相比，本方案具有以下特点： 图形化用户界面：使用PyQt6构建图形用户界面，提供了直观的操作界面，包括登录窗口、注册窗口以及主操作窗口，用户体验友好。 本地数据管理：用户数据和库存信息本地存储在CSV文件中，支持从数据库中查询并显示数据，增加了数据的可靠性和处理灵活性。 功能全面：集成了登录注册、数据筛选和搜索、数据导出为Excel等功能，支持用户高效地进行库存管理。 数据可导出：用户可以通过内置的导出功能，将表格数据导出为Excel文件，方便后续的数据分析和报告生成。 自定义操作：支持右键菜单操作，如复制和粘贴表格内容，提升了数据处理的灵活性。 3. 产品组成与技术选型 前端界面：采用PyQt6进行界面设计，包括QDialog、QMainWindo

选用BioID Face Database– FaceDB数据集中的120幅图像，采用LBP进行特征提取、PCA进行特征降维，实现SVM支持向量机算法训练人脸图像的分类任务，实现一个较为完整的人脸识别系统

针对某型无人机设计通讯控制软件，实现对无人机的实时检测和指令调控。基于Qt Creator设计了能够保证网口通讯可靠性前提下实现飞行数据可视化和智能数据分析、装订航路安控区和切换无人机飞行模式、指令控制和基于OsgEarth地图的轨迹实时显示。

1、实现海康、大华、ffmpeg视频解码。 2、基于qt进行解码显示。 3、完成yuv的gpu渲染。 支持海康客户端拉流模式，和海康推流模式。支持大华拉流模式和大华拉流模式。后续增加对天地伟业，宇视，苏州科达等主流厂商支持。

我们的创新产品结合了Qt框架的高效服务器连接和直观界面设计，以及Python调用AI助手API的智能对话能力。它适用于需要快速、稳定通信和智能交互的业务场景，如客户服务自动化和数据分析。该产品通过提供实时、准确的信息和响应，增强用户体验，提高工作效率，同时降低运营成本

解决多种物料包装过程中多放少放问题，现采用整箱货物包装后通过系统称重自动比对来判定数量是否准确。本系统主要基于Qt开发，主要包含后台数据维护、配货单界面、称重比对、数据储存等几个模块。配备条形码、二维码打印机，将比对结果生成订单信息打印出来。

1.此软件是基于can通讯制作的电池测试及教学系统，面向对使用can通讯并需要使用上位机进行交互的客户。 2.软件界面实用精美，交互流畅，数据收发功能完善。 3.功能包括如下： 通讯连接：通过调用第三方库可以查询获取当前PC上已连接并适配的设备，然后进行选择连接。 数据加载/显示：对已获取到的数据进行解析，并绑定显示到对应的控件上，如进度条、文本框。 动态切换：上下电按钮和状态标签需要根据实际数据进行图片的动态切换，以提高软件的交互性、功能性。 按钮绑定：将设置按钮和对应文本框的数据绑定，设置弹框中即默认显示对应数据的当前值。 数据设置：在弹框中输入要修改的值，点击OK即会发送对应报文。 按钮设置：开关按钮会根据接收的报文进行状态切换，也可以手动点击按钮进行切换。 中英切换：点击切换按钮后原界面的中文文字会切换成对应的英文(图三、图四)，中英文的对应关系由开发人员手动校准，客户也可以指定翻译格式及方式。

1. 项目面向的用户 该客户端为网购服装的用户提供方便简洁的服装试穿操作界面。 2. 项目功能模块 项目包括两个模块： 1）图形用户界面模块：该模块实现了模特图片选择、服装图片选择及调用试穿模型功能。该模块在Qt creator开发环境中用C++写的。 2）图像生成模块：根据用户选择的模特及服装生成试穿图像。该模块是神经网络模型，由原论文作者基于python、pytorch实现。 3. 本人负责：客户端界面的设计与实现。

通过程序为文件分类，快速打开电脑中的文件 用户创建类别，然后再ListBox中右键菜单添加各种各样的文件（主要是文件夹），用户创建的类别会放在ComBoBox下拉框中，用户每次切换下拉框中的 文件类别时，程序ListBox显示的子项都会发生改变，每个子项都有不同的打开方式，有“打开源码”“打开笔记”“打开typora文档”“打开教学笔记”“取消选择” 用户再listbox中右键时也可以添加子项，删除子项登 程序主要用于对系统文件进行快捷打开，并且进行了分类，让用户不在需要打开磁盘文件一个一个去找，而是通过有着精美的ui的程序来更加直观的打开并使用 github开源项目：https://github.com/LAZERFiring/Sort-finder gitee开源项目：https://gitee.com/lazerfiring/file-classification-finder

图片转pdf： 1.单张图片转pdf。 2.多张图片转pdf:。 3.多张图片合成一个pdf:。 同事需要做报价，需要发票图片转pdf，大量的图片花费大量的时间，这个解决了图片的转pdf 的繁琐过程

功能：输入一张需要进行刺绣的失量图，计算出该图刺绣的走针路径，如图所示，实际效果可参见衣服上的刺绣 方案：1、输入需要进行刺绣的的失量图，将失量图转换成二值图； 2、使用中值等分法计算出图形笔画的中心线；（中值等分速度完胜传统中心线算法）； 3、根据中心线以及拐点，对刺绣笔画进行分割，得到若干段刺绣块； 4、找出每个刺绣块的路径起点和终点，根据起点和终点计算刺绣的走针路径； 5、最终得到刺绣机器可执行的路径数据； 优势：本路径规则接近于人工规则效果，运行速度快，秒级完成复杂图形路径规划

1. 模型可从任意本地路径下加载 2. 界面同时展示原图与分析结果图，支持图像放大与缩小，展示清晰便于对比 3. 界面显示最终推理结果，展示类别置信度坐标等信息 4. 需要安装环境，本来打包成exe，但大小超过上传限制

功能：用户输入一张待检索的图，检索服务器从数据库搜索出与该图相似的图，并返回给客户，检索服务器与客户端之间使用http通讯，iOS/安卓/Widnows/Linux均可接入以图搜索功能 方案：1、建立图像库，检索服务器对所有图像进行处理，提取出图像的指纹数据（特征向量）并存入数据库 2、用户通过http上传一张等检索的图 3、使用相同的算法提取该图的特征向量，并从数据库查询出相似的记录 4、计算待检索图的特征向量与数据库中图的特征向量进行比对，计算汉明距离 5、根据汉明距离进行排序，将相似度高的结果返回给客户端 优势：目前市面上还无同类型的图像检索系统