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使用QT、QML和Vue构建应用的实例分析

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简介：
本简介通过具体案例探讨了利用Qt、QML及Vue技术栈开发应用程序的过程与技巧，深入剖析其优缺点及应用场景。 一种基于QML加载集成Vue构建跨平台应用程序的方法，利用QML作为UI框架的优势，并结合Vue实现更加灵活和便捷的开发，为开发者提供更多的选择和方便。

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  • 使用QT、QML和Vue构建应用的实例分析
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    本简介通过具体案例探讨了利用Qt、QML及Vue技术栈开发应用程序的过程与技巧，深入剖析其优缺点及应用场景。 一种基于QML加载集成Vue构建跨平台应用程序的方法，利用QML作为UI框架的优势，并结合Vue实现更加灵活和便捷的开发，为开发者提供更多的选择和方便。
     
  • QT QML中ListView和Scrollbar的应用示例
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    本示例深入讲解了在Qt Quick框架下使用QML语言实现ListView组件与Scrollbar（滚动条）的结合应用，展示了如何创建动态、交互式的列表视图。通过调整和定制滚动条样式以及优化数据模型来适应不同场景需求，为用户提供流畅的操作体验。 在 QML 中为 ListView 添加滚动条可以使用户通过按住滚动条来操作列表的滚动。随着列表项数量增加，滚动条长度会逐渐减小。当列表项过多时，滚动条变得非常短，这不利于使用；因此需要设定一个最小值，本例中设为 90。此外，列表可以自上而下或自下而上显示，所以还考虑了这两种情况下的滚动条与列表的关系。
     
  • Vue-Mall-Mobile: 使用 Vue、Koa 和 MongoDB 构建的移动电商应用（完结）
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    Vue-Mall-Mobile是一款基于Vue框架前端开发，并采用Koa和MongoDB技术构建后端服务的移动端电商平台，现已完成开发。 Vue-Mall-Mobile 是一个基于 Vue + Koa + MongoDB 构建的移动端电商网站。前端技术栈包括 vue-cli@3.0 作为脚手架工具；后端使用 koa-generator（狼叔-桑世龙编写）搭建。 项目参与者的技术组件有：vue、vue-router、vuex、axios、scss、koa、mongodb 和 mongoose，同时引入了 vant 提供更好的滚动效果。前端展示了一个非常棒的滑动效果演示，用户可以自行下载并运行该项目以查看实际效果。 对于本地开发环境： - 前端项目（mall）：进入对应文件夹后执行 `npm install` 安装相关依赖。 - 服务器启动步骤请参照相应文档进行操作。
     
  • 基于Impala和Kudu的准实时分析应用构建
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    本项目探讨了利用Apache Impala与Kudu技术栈实现高效数据查询及更新机制，搭建了一套适用于大规模数据集的准实时分析解决方案。 Kudu是Cloudera开发的一款开源列式存储系统，并已成为Apache Hadoop生态系统中的顶级项目之一。它解决了传统Lambda架构在处理Hadoop上快速变化数据时过于复杂的问题，同时能够与生态系统的其他组件如Impala、Spark、Flume和Kafka等无缝集成，从而显著降低了对快速变化的数据进行准实时分析的难度。本次演讲将简要介绍Kudu的设计初衷及背景，并探讨其架构特点；并通过具体的应用案例展示如何利用Impala结合Kudu实现通过SQL技术来进行快速变化数据的准实时分析。
     
  • Qt-QML-实例集: Qt与QML示例合集
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    《Qt-QML-实例集》是一本包含丰富Qt和QML编程技巧及应用案例的专业书籍，旨在帮助开发者深入了解并熟练掌握Qt框架及其用户界面设计语言QML。 Qt-QML-示例集合：1. QML-ExpandableListView 使用QML中的listview实现树形二级列表（类似Android ExpandableListView控件）。2. QML阴影字体，通过定义阴影颜色及大小等参数来实现QML中文字的阴影效果。3. QML-Light-Ani-font 实现发光呼吸动画字体效果。4. QML渐变字体，利用QML技术创造具有色彩过渡的文字样式。5. QML-Customize-Flipable 封装页面反转功能，在旋转过程中调整页面透明度、比例和角度等属性。6. QML-ListView-header-Suspension 实现ListView控件的悬浮标题栏效果。7. QML-Reflection 使用QML技术实现元素或图片倒影的效果。8. QML-PathView-CoverFlow 通过QML创建酷炫的图片切换动画效果。
     
  • Cmake QML 插件实例：使用 CMake 的 QML 插件示例
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    本项目提供了一个使用CMake构建QML插件的实用案例，详细展示了如何配置和编译Qt QML插件，适合开发者学习参考。 这是一个很好的教程和实例如何编写一个带QMAKE的QML模块，但通过CMake实现的例子并不多。 该项目展示了如何创建一个基本的CMake QML插件，并将该插件与资源一起导出到QML引擎中。 项目结构包括两个CMake目标： - 主应用程序目标：使用插件。 - 插件目标：包含需要导出给QML使用的资源和C++类。
     
  • VueBlog：使用Vue构建的数据CRUD示例
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    VueBlog是一款基于Vue框架开发的简单数据管理系统，提供创建、读取、更新和删除博客文章的功能。适合学习Vue和实践CRUD操作。 个人博客基于Vue实现的一个简单的小demo, 使用野狗对数据进行管理，实现了数据的增删改查功能。要开始使用这个项目，请先从仓库中拷贝代码到本地，并运行 `npm install` 进行初始化。然后通过执行 `npm run dev` 来启动开发环境。
     
  • Risipapp：一个使用Qt、QML及PjSIP构建的跨平台SIP客户端
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    Risipapp是一款采用Qt和QML技术开发的跨平台软件，利用PjSIP协议实现高效的语音通话与即时通讯功能。 risipapp是一个强大的开源项目，它实现了基于Qt、QML和Pjsip的跨平台SIP（Session Initiation Protocol）客户端。这个应用旨在提供一种灵活、高效且易于使用的解决方案，让用户能够在不同的操作系统上进行VoIP通信。 **Qt框架** Qt是一个广泛使用的C++图形用户界面库，提供了丰富的API来创建桌面、移动和嵌入式设备的应用程序。Qt支持多种操作系统，如Windows、Linux、macOS、Android和iOS，这使得risipapp能够实现跨平台的功能。Qt Quick（即Qt QML）是Qt的一个组成部分，它允许开发者用声明性方式编写用户界面，提高了开发效率并增强了界面美观度。 **QML** QML是一种基于JavaScript语法的声明性语言，用于构建Qt Quick用户界面。它的优点在于可以快速设计出动态、响应式的UI，并与C++代码无缝集成。在risipapp中，QML被用来定义用户界面元素如按钮、文本框和布局等，以及它们的行为和交互逻辑。 **Pjsip库** Pjsip是一个开源的SIP协议栈，支持多种VoIP相关协议，包括但不限于SIP、SDP、TLS及SRTP。它为开发者提供了低级别的网络通信功能，涵盖注册、呼叫、媒体处理等方面。risipapp利用Pjsip来实现核心任务如建立和管理通话会话、处理音频流以及进行身份验证等。 **Qt QML与Pjsip的结合** 在risipapp中，前端用户交互由QML负责，而后端SIP通信则通过Pjsip完成。借助于Qt模块化设计，QML可以通过QtQuick.QMLEngine或QtQML模块访问C++代码，并将Pjsip的功能暴露给QML层。这样开发者可以在QML界面直接调用如发起呼叫、接听电话等服务。 **risipapp-master文件夹** 这个名称表明这是项目主分支的源码仓库，其中可能包含所有必需的源代码、资源文件、配置文件和构建脚本等材料。用户可以通过克隆或下载该仓库，并使用Qt Creator或其他IDE进行编译调试工作，以便于进一步学习、定制或者扩展risipapp的功能。 总之，risipapp结合了Qt强大的跨平台能力、QML直观的声明式UI设计以及Pjsip高效的SIP功能，提供了一款灵活且易于使用的VoIP客户端。它不仅为开发者提供了构建自定义SIP应用程序的基础框架，同时也向终端用户提供了一个方便实用的通信工具。通过研究和使用risipapp源代码，可以深入了解如何在不同平台上实现高效稳定的SIP通信，并掌握利用QML设计现代化用户界面的方法技巧。
     
  • 构建LLMs应用实例之LangChain使用指南.zip
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    本资料深入解析如何利用LangChain框架高效开发大型语言模型（LLM）的应用程序，涵盖从入门到实践的全面指导。 《使用Langchain构建LLMs应用实例》 在深入探讨如何利用Langchain来开发大型语言模型（LLM）的应用程序之前，我们首先需要理解这两个核心概念。Langchain是一个Python库，它为开发者提供了灵活且可扩展的方式来创建和操作自然语言处理模型。而LLMs如GPT-3或BERT等，则是经过大规模预训练的语言模型，这些模型能够理解和生成人类语言，并被广泛应用于聊天机器人、文本生成以及问答系统等领域。 使用Langchain的重要性在于其提供了一个统一的接口来与各种不同的LLM进行交互，无论是开源模型还是商业服务。这使得开发者可以轻松地尝试不同类型的模型，比较它们的表现，并将这些强大的工具集成到自己的项目中。 在实际应用开发过程中，以下是几个关键步骤： 1. **选择和配置模型**：Langchain支持多种预训练的模型，包括Hugging Face Transformers库中的众多选项。用户可以根据特定需求挑选合适的LLM并进行必要的设置，如指定模型路径、设备分配等参数。 2. **数据预处理**：在使用LLM之前，原始输入文本需要经过一系列预处理步骤，例如分词、去除停用词和词形还原等操作。Langchain提供了一系列方便的数据处理函数来帮助将原始文本转换成适合模型使用的格式。 3. **与模型交互**：通过调用Langchain提供的API接口，开发者可以利用LLM执行各种推理任务，包括生成连续的文本序列、回答基于上下文的问题或进行情绪分析等。 4. **后处理结果**：LLMs输出的数据可能需要进一步加工才能达到最佳效果。这包括去除重复内容、调整语法结构或者根据概率排序来优化最终结果。Langchain提供了一些工具以帮助完成这些任务。 5. **性能优化**：由于运行LLM通常会消耗大量的计算资源，因此Langchain也考虑了提高效率的方法。例如支持多进程并行处理以及充分利用GPU或TPU等硬件加速技术。 6. **模型微调**：除了直接使用预训练的模型之外，Langchain还允许用户对已有模型进行微调以适应特定任务或领域的需求。这通常涉及加载预训练模型、定义新的损失函数和准备相应的数据集。 7. **部署与集成**：完成开发之后，可以通过Langchain将模型部署到生产环境中，比如通过Flask应用或者API服务的形式发布出去。这样可以方便地与其他系统进行整合，并为用户提供实际的业务价值。 在使用langchain构建LLMs应用程序的过程中，通常会包含具体代码示例、教程文档或演示项目等内容来帮助开发者更直观地学习如何操作。掌握从准备数据到训练模型再到最终应用部署的全过程是提高自然语言处理技能的关键步骤之一。 总之，Langchain是一个强大的工具，它极大地简化了与LLMs交互的过程，使开发人员能够更加专注于应用程序创新和优化工作本身而非底层实现技术细节。通过深入学习及实践使用Langchain来构建高效的智能语言处理应用将有助于满足各种业务需求。