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QtXlsx的编译版本、源代码以及配套环境文件,并附带使用指南。

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简介:
QtXlsx 是一款功能强大的跨平台库,专门用于处理 Excel 文件。它具备读取、写入以及编辑 Excel 文件的能力,并且无需您安装 Microsoft Excel 这样的桌面应用程序。该库充分支持 Qt 5 平台所提供的所有操作系统,从而实现了高度的灵活性。具体而言,您可以轻松地创建全新的 XLSX 文件,还可以从现有的 XLSX 文件中读取数据,并对其中的内容进行修改和更新。请务必留意,目前此库在处理 XLS 文件格式方面可能存在局限性。

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客服
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  • QtXlsx相关使
    优质
    本资源提供QtXlsx库的预编译版及完整源码,并附带详细的开发环境配置说明与使用手册。适合快速集成Excel操作功能到Qt项目中。 QtXlsx 是一个用于读取和编写 Excel 文件的跨平台库,并且无需安装 Microsoft Excel 即可在支持 Qt5 的任何平台上运行。它提供了创建、读取及编辑 Xlsx 文件的功能,但不支持 xls 格式的文件。
  • QtXlsx库支持跨平台,使
    优质
    简介:QtXlsx是一款功能强大的跨平台库,专为方便地读取和编写Excel文件而设计。本资源包含详细的使用说明,帮助开发者快速上手。 方法一:将QtXlsx编译成Qt的一个模块(不适合初学者),详细步骤请参考相关文档或官方指南。 方法二:直接包含源码。 步骤: 1. 将源代码放置在项目中的任意目录下,例如在project_path/xlsx路径中解压xlsx文件。 2. 在项目的.pro文件中加入一行 `include(xlsx/qtxlsx.pri)` 以引入QtXlsx的编译配置。 3. 执行qmake命令并重新构建项目。 4. 编写测试代码: ```cpp #include xlsxdocument.h int main() { QXlsx::Document xlsx; xlsx.write(A1, Hello Qt!); xlsx.saveAs(Test.xlsx); return 0; } ``` 5. 编译并运行程序。 常见问题: 在步骤3中编译时可能会遇到以下错误信息: ``` error: conversion from QVector to non-scalar type QList requested QList allFiles = m_reader->fileInfoList(); ``` 解决方法如下: 1. 在报错的文件中包含头文件 ``。 2. 将错误代码中的 `QList` 替换为 `QVector`,修改后的代码应为: ```cpp QVector allFiles = m_reader->fileInfoList(); ``` 3. 重新编译并运行程序。
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    简介:该资源包包含在Win64环境下成功构建的SiftGPU.lib库及其对应的动态链接库(DLL)文件,适用于需要进行大规模图像特征提取和匹配的应用程序。 下载完成后,请参考我的博客以查看Sift特征提取和匹配的效果。
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  • MatConvNetCPU预,即装即使
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    这是一个便捷的MatConvNet CPU预编译版本,用户无需繁琐配置即可轻松安装使用。附带详尽使用指南,帮助快速上手深度学习项目。 MatConvNet是一款专为MATLAB设计的深度学习框架,它使得在CPU上进行卷积神经网络(CNN)的训练和推断变得简单易行。这个压缩包包含了两个关键文件:一个预编译的MATConvNet CPU版本以及一份详细的使用指南。 该软件包中的MatConvNet CPU版本可以在没有GPU硬件的情况下运行,这对于资源有限但又希望利用深度学习技术的人来说是一个好消息。尽管CPU版本可能比GPU版本慢一些,但它仍然能够提供功能齐全的支持来执行CNN任务。 MatConvNet以其简洁高效的实现著称,它充分利用了MATLAB的灵活性和计算能力。该框架支持用户定义复杂的网络结构,包括卷积层、池化层以及全连接层,并且提供了前向传播、反向传播及参数更新等深度学习的核心操作的支持。此外,数据预处理和批量处理功能也使得模型训练更为便捷。 《MatConvNet使用指南.pdf》详细介绍了如何安装和配置该框架,包括路径设置、数据加载、网络构建与优化以及预测步骤等内容。对于初学者而言,这份文档是不可或缺的资源,因为它不仅提供了理论背景信息还包含了大量的实例代码以帮助快速上手实践。 在实际应用中,MatConvNet可以用于执行各种任务如图像分类、物体检测及语义分割等,并且通过调整网络结构和参数以及优化训练策略,用户可以根据具体问题定制出高性能的模型。 总结来说,这个压缩包提供了一个预先编译好的MATConvNet CPU版本,使得不需要复杂编译过程就能在MATLAB环境中进行深度学习。配合使用指南的帮助文档,无论是新手还是有经验的开发者都能快速掌握MatConvNet并开始其CPU上的深度学习之旅。
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