QT

MCSL2是一款主打简洁、易上手的Minecraft服务器启动器。MCSL2基于Python3.8和PyQt5技术栈开发,得益于Qt框架与Python环境的良好兼容性,它可以在几乎所有平台上运行。面向各阶用户,提供简易模式、进阶模式、导入模式,满足各阶用户的需求。以FluentDesign设计语言为
350Python游戏
此项目主要针对Qt开发者,具备以下能力:插件化管理:它把一套庞大的、铁板一块的系统,拆解成一个个独立、可插拔的“乐高积木”,能像搭积木一样灵活地搭建和维护软件。遵循OSGI标准。可配置的通讯协议:开发更快、维护更省、协作更顺、产品更活。支持任意扩展自定义属性,应对业务上的变化,能适配同配置属性之间的
530C++工业互联网
1.加载指定目录的markdown、txt、html、pdf等文件,并进行本地化存储。2.支持按语义对文档进行搜索。3.支持用户以问答的方式回答用户的问题。
310Python人工智能
BOS_HA开源项目
#BOS-HA-基于深度学习的手语识别系统BOS-HA是一个完整的手语识别系统,包括模型训练、实时识别、模型管理和Web客户端界面等功能。##功能特点-**实时手语识别**:支持通过摄像头进行实时手语识别-**多种模型支持**:支持PyTorch和OpenVINO模型-**模型训练与转换**:内置训
570Flask人工智能
TouchLabel是一个开源的触觉传感器数据标注与分析Python工具包,面向机器人触觉感知研究社区。目前支持4种主流触觉传感器(GelSight、DIGIT、Paxini、Daimon)的数据加载、可视化标注和跨传感器特征提取。核心功能模块:统一数据加载器:一行代码加载不同传感器数据,自动识别格
1370Python人工智能
在没有麦克风的电脑上使用手机上的麦克风(通过微信小程序),通过局域网websocket进行pcm音频流传输,windows电脑需要安装虚拟声卡。低延时,小程序使用方便
1130C++音视频多媒体
Deepin-IDE开源项目
1、QT界面2、AST语法树解析与展示(C/C++、Python、JAVA)3、IDE协议LSP适配,(Clang、JDTLS、Python-lsp-server)4、IDE接入DAP适配,(GDB、java-debug-adapter、debugpy)5、命令行终端集成,(QTermWidget)
1110C++开发工具
本项目包含四大核心功能模块,各模块功能如下:1.RAG核心检索与生成模块,支持Markdown格式文档的批量导入、自动解析,完成文本智能切分、语义向量化处理,基于FAISS构建本地向量索引,实现精准语义召回与大模型增强生成,输出贴合文档内容的精准答案;2.桌面端GUI交互模块,基于PyQt5开发可视
1350Python人工智能
串口\udp\tcp调试小工具串口\udp\tcp调试小工具串口\udp\tcp调试小工具串口\udp\tcp调试小工具串口\udp\tcp调试小工具串口\udp\tcp调试小工具串口\udp\tcp调试小工具串口\udp\tcp调试小工具
1230C++工业互联网
1、基于qt,qml,ffmpeg开发的音视频播放器,项目是2018年开发的,现在的水平已经远远超越了2、一个简单qt多媒体播放器,使用ffmpeg软解码,opengl渲染,只支持QML,不支持QWidget,不需要提前编译,直接引入项目即可使用
3770QT音视频多媒体
?智能监控三区域监控:支持同时监控3个屏幕区域(Boss血量、技能读条、技能喊话)实时OCR识别:使用PaddleOCR进行高精度中文文本识别规则匹配:支持自定义监控规则,精确匹配关键文本?语音播报EdgeTTS:使用微软EdgeTTS引擎,支持多种中文语音智能缓存:自动生成和缓存音频文件,提高响应
4050Python人工智能
AtlantisWatcherAtlantisWatcher是一个基于FastAPI的Windows远程控制工具,支持关机、重启、定时关机、取消关机、锁屏、注销、命令行执行、屏幕实时预览,并集成系统托盘和开机自启动,支持系统监控、进程管理、文件管理等功能。功能特性系统监控:实时显示CPU、内存、磁盘
9670Python物联网
Qt鸿蒙适配开源项目
该项目是实现Qt框架在HarmonyOS Next系统上的原生适配,让基于Qt的应用能直接在鸿蒙设备上运行,加速国产软件的鸿蒙化进程。 我的贡献: 1、参与鸿蒙qpa插件开发:主要完成窗口与焦点管理、平台服务(QPlatformServices)等接口的适配。 2、构建Qt鸿蒙化全场景测试体系:完成Qt常见模块的自动、性能测试的鸿蒙系统适配,便于验证核心功能在鸿蒙平台上的完整性。 3、qtohextras模块的适配:封装了鸿蒙权限管理,新建ability,文件持久化授权等公共接口。
5770C/C++QT
一.AI配音 1.部署到本地配音模型 2.部署到本地的声音克隆 3.AI逆向翻译第三方生成的配音音频,用于匹配输入文本及后续处理 二.视频画面 1.AI生图: 利用大语言模型生成分镜描述,再使用文心,智谱等当前开放免费使用的生图API 2.视频随机混剪 3.简易高效的本地AI换脸视频生成
2690Python图形和图像工具
BaiduCDP 是一款由开发者在业余时间使用 C/C++ 编写的百度网盘高速下载工具。该工具通过深入分析百度网盘的 Web 接口 API,结合强大的 aria2 下载引擎,实现了多线程并发下载,大幅提升了文件传输速度。目前 BaiduCDP 支持 Windows 平台,能够满足用户在该系统下高效下载百度网盘资源的需求。它支持用户通过账号登录授权,从而下载个人网盘中的文件资源,同时也支持通过分享链接下载他人共享的文件。无论是批量下载还是单文件高速传输,BaiduCDP 都能提供稳定、高效的下载体验,是百度网盘用户不可多得的下载利器。
4280C/C++C/C++开发工具
把各类数据用自定义脚本转换为需要的数据或展示数据。 可以想到的应用场景:发行包里行情数据展示为K线图,文本转换为表格,图像处理... 23年时间闲下来得到这个简单想法,动手写了个简单的框架,怎么想就怎么写,完全没有修饰。希望能对大家有点用。
2300C/C++语法解析工具
1. 本项目主要致力于解决日语歌词汉字注音的问题。通过该项目,用户能够方便地对汉字注音,并对歌词进行解析、编辑和格式化。 2. 在处理较大歌词文件时表现稳定,能够快速解析和显示歌词,用户体验流畅。 3. 如何运行项目?见Github连接
3360C/C++小工具
Linux云盘项目开源项目
Linux C++实现的网盘项目.Qt网盘客户端。服务器使用Epoll高并发模型,实现多线程、连接池、公平调度算法。Qt实现操作界面 一、基本架构(服务端Linux,客户端Qt) (一)、服务端结构 1、Linux系统 2、Epoll IO复用模型:高效的Epoll边缘触发IO复用 3、线程池:采取主线程(处理连接,派发任务,与均衡器通信。不进行其它IO操作)+子线程(执行客户端任务,进行IO操作)模式,实现了线程池 4、数据库连接池(单例模式):采用MySql的Connector/C++ 数据库框架,并配合RAII机制,实现一个自动申请和释放的数据库连接池 5、OpenSSL(安全套接字传输):使用Openssl框架实现,客户端与服务端之间安全加密传输,保护传输安全 6、Openssl文件校验:才是Openssl,对文件进行SHA256计算,并利用计算结果作为文件名,实现妙传,和文件传输校验。 7、基于小根堆的定时器:采用小根堆作为底层数据结构,实现了一个定时器,将长期不活跃的连接释放,减少服务器负载 8、分级日记系统(单例模式):使用多线程对日记进行写入。日记级别分为:Debug、info、warn、error。可根据情况不同写入不同日记,并自动记录时间。 9、任务处理(工厂模式):长(上传、下载等)短(登陆注册等)任务分离。使用多态实现客户端连接。一个抽象任务类下面继承实现多个具体任务类,根据客户端任务请求,生成不同对象,进行处理。长任务采取状态机处理:Check->Doing->Fin->Close.四种状态间转换处理。 10、负载均衡:实现一个简单负载均衡服务器。用来根据各服务器的当前负载量,派发客户端连接。该均衡器较为简单,仅供参考,不建议使用。现在云服务提供商基本都提供安全的均衡策略。 11、公平调度(轮询算法):并不会一个线程把全部任务处理完成,而是只处理该任务的一部分,然后在处理下个任务,使用轮询机制,避免大任务长期占用线程,导致其它任务无法得到处理,例如一个客户上传100G的文件,客户端的网速又不好,如果一个线程完全处理,会导致其它任务长期难以响应。 Image text (二)客户端结构 1、Window系统(使用Qt跨平台框架,也可简单部署到其它系统) 2、Openssl安全加密传输 3、Asio库作为通信基础 4、短任务线程池。长任务多线程传输,避免UI界面冻结。 5、实现文件系统视图,可以进行层级化查看文件 6、界面与逻辑分离
4850C/C++云计算
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
4540python企业服务
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。
3420C/C++qt
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