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开发一个OCR软件演示（包含源码和发布版本），采用Qt框架和PaddleOCR技术。

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简介：
通过结合Qt框架和PaddleOCR技术，可以开发出一个OCR软件的演示程序。

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  • 基于Qt和PaddleOCR开发的OCR软件Demo（含源码及发布版）
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    本项目是一款基于Qt框架与PaddleOCR技术开发的OCR识别工具演示版本，内附完整源代码及安装包，适合开发者学习参考。 使用Qt结合PaddleOCR开发一个简单的OCR软件示例。
     
  • Qt 5开发与实例演示[含课件和代码]
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    本书为读者提供全面的Qt 5编程教程及实用案例展示，并附带丰富的教学资料和源代码，助力开发者快速掌握界面设计与应用程序开发技能。 Qt是软件开发领域内广受赞誉的C++可视化开发平台，它为应用程序开发者提供了创建高质量图形用户界面所需的所有功能。该平台完全基于面向对象的设计理念，并且易于扩展与组件编程的应用中使用。相比Visual C++而言，Qt的学习曲线更平缓，更适合初学者和专业人员进行高效开发。 2014年，《Qt 5开发及实例》一书首次出版并获得了市场的广泛认可。随后在2015年推出了该系列的第二版《Qt 5开发及实例》，以当时最新版本Qt 5.4为编写基础，并增加了关于QML和Qt Quick的相关内容，受到了读者的一致好评。 紧接着，在2017年基于最新的Qt 5.8平台发布了第三版书籍。此书自上市以来一直保持着良好的销售成绩。而今本书又更新到了以Qt 5.11为基础的版本，于2019年3月推出市场，并继续受到读者的喜爱和支持。
     
  • RoboPal：一个多平台开源机器人仿真框架，采用MuJoCo和Pinocchio技术.zip
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    RoboPal是一款基于MuJoCo和Pinocchio技术的多平台开源机器人仿真框架。它为开发者提供了灵活且高效的工具，用于设计、测试和部署各类机器人应用。 RoboPal 是一个强大的开源机器人仿真框架，它巧妙地结合了 MuJoCo 动态引擎与 Pinocchio 机器人动力学库，为开发者提供了一个跨平台的解决方案，主要用于机械臂的深度强化学习训练以及控制算法验证。这一框架的设计目标是促进机器人领域的研究和开发，使科学家和工程师能够更高效、便捷地测试和优化他们的算法。 MuJoCo（Multi-Joint Dynamics with Contact）是一个高性能物理模拟引擎，特别适合处理复杂的接触力学问题。它提供了精确的动力学模型，包括刚体动力学、关节摩擦力及接触力等，使得机器人行为的仿真更加真实。MuJoCo 的 API 设计简洁且易于使用，能够快速进行仿真计算，这对于实时模拟和深度学习训练至关重要。 另一方面，Pinocchio 是建立在 Robot Operating System (ROS) 上的机器人几何与动力学库。它提供了高效的逆向动力学求解器及前向动力学计算能力，可以迅速处理多自由度机器人的运动学和动力学问题。Pinocchio 库具有灵活性和模块化设计的特点，使其能够轻松集成到各种机器人系统中，并且结合 MuJoCo 可以提供从几何描述到物理模拟的完整解决方案。 RoboPal 框架将这两个库的优点结合起来，创建了一个易于使用的仿真环境。用户可以在这个环境中设定不同的机械臂模型，利用深度学习方法训练智能体完成多种任务，如物体抓取、定位及避障等。深度强化学习是一种通过不断试错和奖励机制来训练神经网络的方法，在机器人控制领域中展现出了巨大的潜力。 压缩包内的“lern_2”文件可能包含了关于如何使用 RoboPal 进行深度学习训练的相关资料。这些资料涵盖了设置环境、定义模型、构建学习算法、执行训练过程以及评估结果等多个方面，通过学习它们可以帮助开发者了解如何利用 RoboPal 搭建自己的强化学习实验，并调试和优化控制策略以实现更高效的机器人控制。 RoboPal 是一个强大的工具，在机器人研究与开发领域中为深度学习在机器人控制系统中的应用提供了便利。结合“lern_2”文件的学习资源，用户可以深入了解如何使用该框架进行实际的机器人仿真及强化学习实验，并推动技术的进步与发展。
     
  • PaddleOCR发布版
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    PaddleOCR是基于飞桨框架开发的一站式文本检测、识别与方向预测工具包，提供高效准确的光学字符识别解决方案。 PaddleOCR-release 是一个基于飞桨（PaddlePaddle）深度学习框架的光学字符识别工具库。其特点是轻量化且功能全面，能够高效处理各种复杂的文本识别任务。 1. **轻量级模型**: PaddleOCR 提供了一个仅 8.6M 的超轻量级中文 OCR 模型，旨在资源有限的设备上（如移动设备或嵌入式系统）实现高效的运行。 2. **多语言与混合识别**：除了支持中文外，PaddleOCR 还可以处理中英文数字组合文本，适用于需要在多种语言环境下工作的应用。 3. **竖排文本识别**: PaddleOCR 专门加入了对竖排文本的支持，这有助于处理东亚文化中的古籍或特定排版的文档。 4. **长文本识别**：PaddleOCR 能够处理连续较长的文本段落，适用于新闻文章、合同等长篇文档自动提取和理解的需求。 5. **训练算法多样性**: 除了提供预训练模型外，PaddleOCR 还支持多种文本检测与识别的训练方法。用户可以根据实际需求选择或自定义适合自己的模型，包括但不限于 DB（Deformable ConvNets for Text Detection） 和 CRNN （Connectionist Recurrent Neural Network）等。 6. **飞桨框架**: 作为中国自主研发的深度学习平台，PaddlePaddle 具有易用性、灵活性和高性能的特点。借助 PaddleOCR 的强大功能，用户可以便捷地进行模型训练、优化及部署。 7. **API接口与工具**：一系列 API 接口和实用工具使得开发者能够轻松集成图像文字识别到自己的应用中。 8. **模型微调**: 用户可以通过提供的工具针对特定场景或字体对 PaddleOCR 的模型进行微调，以提高识别精度。 9. **社区支持**: 一个活跃的开发人员社区为用户提供问题解答、示例代码和持续更新服务，确保该库保持活力并不断进化。 10. **应用场景**：PaddleOCR 在文档扫描、智能办公、自动驾驶和智慧零售等领域有广泛应用，帮助实现图像中文字信息的有效提取与理解。 PaddleOCR 是一个强大且灵活的 OCR 解决方案。结合轻量级模型设计、多语言识别能力和多样化的训练算法特性，它为开发者和研究者提供了一种高效易用的文字识别工具。无论是在学术研究还是工业实践中，都是值得信赖的选择。
     
  • 基于C++和Qt开发的视觉软件（类似Visionmaster，已发布，不含源码）
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    这是一款使用C++结合Qt框架开发的专业视觉软件，功能媲美Visionmaster。它为用户提供了一套强大的图像处理与分析工具，广泛应用于制造业、科研等领域，极大地提升了工作效率和精度。 该系统具备以下特点： 1. 工具间的数据可以互通。 2. 支持本地仿真以及与CCD连接的功能。 3. 提供TCP/IP及串口通讯方式，其中TCP/IP更为可靠；在流程完成后进入运行模式后，通过发送“run”指令可触发程序执行。但目前无法指定具体哪个流程启动，只能全部激活。 4. 可以处理多个独立的流程。 5. 系统内置了预处理工具和匹配工具（包括几何灰度、找线与找圆等）。 6. 当前功能尚不完善，并可能存在一些bug。 7. 已知问题之一是同时使用两个流程中的几何或灰度算法时，系统可能会崩溃。该问题已被定位并正在解决中。（已修复） 8. 删除某个流程会导致程序异常退出（此问题已修正）。 9. 调整找圆、找线参数会引发错误信息显示（此问题也已经得到改善）。
     
  • 基于SSM框架的新闻发布管理系统开发【含源码和SQL】
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    本项目基于SSM（Spring+Spring MVC+MyBatis）框架构建，旨在实现一个功能完善的新闻发布管理系统。系统包含用户管理、新闻发布与审核等功能，并提供完整的源代码及数据库SQL脚本下载，便于学习与二次开发。 项目技术：JDK8, MySQL5.7, Eclipse, Tomcat；框架及工具包：Spring, SpringMVC, MyBatis, EasyUI, jQuery, JSP。 项目描述： 1. 前台新闻阅览功能包括： - 新闻列表展示； - 查看具体新闻详情； - 按类别浏览新闻； - 提供统计信息和搜索功能，支持用户发表评论以及查看最新评论文章列表； 2. 后台新闻管理模块涵盖以下内容： 系统设置：包括菜单管理和角色配置、密码修改等操作。 用户管理：允许管理员查看所有用户的详细资料。 新闻管理：提供分类编辑和新增功能，支持对已发布的新消息进行维护，并且可以处理读者的反馈意见； 日志记录与审核机制帮助追踪系统运行状况。
     
  • 脚本开发框架源码示例与启发
    优质
    本书提供了多种脚本开发框架的源代码实例，并深入分析了它们的设计理念和实现细节，旨在为开发者提供灵感和指导。 触动脚本开发框架源码提供了适用于iOS平台的脚本编写参考。它包含了一些快速开发模块，可供大家学习使用。
     
  • 我用Python和Flask框架开发的SPC软件
    优质
    本段简介将介绍一个基于Python语言及Flask框架构建的SPC（统计过程控制）专用软件。该工具旨在为用户提供高效且易于操作的数据分析与监控解决方案，助力于提高生产流程的质量管理水平。 1. 基于Python Flask架构开发了SPC控制图算法，并在前端实时展示。
     
  • Go-gopub是一款使用Vue.js（Element框架）和Golang（Beego框架）开发的运维发布系统
    优质
    Go-gopub是一款专为运维团队设计的高效发布管理系统，采用Vue.js结合Element框架与Golang搭配Beego框架进行开发，提供强大的项目管理和部署支持。 我们开发了一个运维发布系统，该系统采用Vue.js（Element框架）和Go语言（Beego框架）。此系统支持通过Git和Jenkins进行版本发布，并提供go ssh及BT两种文件传输方式供选择。此外，它还允许在部署前执行准备任务以及在部署后运行相应的钩子函数。
     
  • 一个采用C#开发的MES与立体仓库集成系统，运用了Supersocket通讯框架和WPF架构等技术。
    优质
    本系统为一款基于C#语言开发的制造执行系统（MES）及立体仓库整合解决方案，采用了先进的Supersocket通信技术和WPF架构设计，旨在提供高效、灵活且易于维护的信息管理平台。 一个基于C#语言编写的MES+立体仓库管理系统采用了Supersocket通信框架以及WPF架构等技术。 订单管理界面分为作业计划和生产派工两部分： 1. 作业计划：操作人员可以在此下订单并执行，包括加工订单、检测订单、拧螺丝订单及轴承压装订单四种类型。每种类型的订单对应不同的流程操作。 2. 生产派工：此功能允许操作人员在人工操作台上向立库上料或从立库中取货。 对于轴承托盘C和螺钉托盘D，在进行上料时需指定“数量”这一参数。