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已编译好的 libqjson for QT4.8.7 直接可用

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简介:
本资源提供预先编译完成的libqjson库文件,适用于QT 4.8.7版本,方便开发者直接集成使用,无需自行编译。 libqjson QT4.8.7 已经编译好,可以直接使用,在Linux16.04系统上已进行过测试。文件清单包括:libqjson.so、libqjson.so.0、libqjson.so.0.9.0。

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  • libqjson for QT4.8.7
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    本资源提供预先编译完成的libqjson库文件,适用于QT 4.8.7版本,方便开发者直接集成使用,无需自行编译。 libqjson QT4.8.7 已经编译好,可以直接使用,在Linux16.04系统上已进行过测试。文件清单包括:libqjson.so、libqjson.so.0、libqjson.so.0.9.0。
  • libQtSerialPort Qt4.8.7使
    优质
    这段简介可以描述为:“已编译的libQtSerialPort Qt4.8.7库提供了一个便捷途径给开发者们,让他们无需经历繁琐的安装和配置过程就能开始开发基于串口通信的应用程序。”这段话突出了该库的核心价值,即方便快捷地使用Qt框架下的串口功能。 已成功在Linux 16.04环境下使用libQtSerialPort Qt4.8.7库,并且已经编译完成可以直接使用。 文件清单: - libQtSerialPort.so - libQtSerialPort.so.1 - libQtSerialPort.so.1.0 - libQtSerialPort.so.1.0.0
  • RevitLookup2016-使
    优质
    RevitLookup 2016是一款已经过编译可以直接使用的实用工具,专为Revit用户设计,能够方便地查询和管理Revit项目中的元素信息。 RevitLookup2016已编译版本是进行Revit二次开发的必备工具,请按照压缩文件中的txt文件提供的方法安装。
  • Darknet_Windows.rarYolo3
    优质
    Darknet_Windows.rar包含了预编译的Yolo3版本,专为Windows系统设计。用户无需额外配置即可直接使用,便于快速上手深度学习目标检测项目。 标题中的“darknet_windows.rar已编译直接可用yolo3”指的是一个专为Windows操作系统编译的Darknet框架,其中包含了支持YOLOv3目标检测算法的预编译版本。Darknet是一个开源的深度学习框架,以其轻量级、高效和易于部署的特点受到开发者的欢迎,特别是在实时的目标检测任务中。 YOLO(You Only Look Once)是一种快速目标检测算法,由Joseph Redmon等人提出。YOLOv3是其第三个版本,在前两个版本的基础上进行了改进,提高了检测精度,并增强了对小物体的识别能力。这个压缩包中的“已编译好”的Darknet表示用户无需自行配置环境和编译源代码,可以直接在Windows系统上运行YOLOv3模型进行目标检测。 描述中提到,“windows下darknet(CPU版本)已经编译好,包含libdarknet.so等文件”,这说明提供的Darknet版本是针对Windows系统的CPU优化的,并且包含了必要的动态链接库文件“libdarknet.so”。在Linux系统中,这类文件通常有“.so”扩展名,在Windows系统中则是.dll格式。不过这里可能指的是模拟或移植到Windows环境下的Linux共享库。用户只需将这些文件放置在正确的位置,就可以加载并运行YOLOv3模型。 标签“darknet yolo3 目标检测”进一步明确了这个压缩包的核心内容:它涉及Darknet框架及其用于目标检测的YOLOv3模型。目标检测是计算机视觉领域的一个关键任务,旨在识别和定位图像中的多个对象。YOLOv3通过单个神经网络同时预测边界框和类别概率,实现了快速而准确的目标检测。 这个“darknet_windows.rar”压缩包提供了一个预编译的Windows版Darknet框架,并且包含了支持YOLOv3目标检测所需的所有库文件。用户可以利用此工具在自己的Windows机器上直接进行目标检测应用,无需担心复杂的环境配置和编译过程。这对于希望快速尝试或部署YOLOv3目标检测项目的开发者来说是一个非常便利的资源。只需解压、设置路径,并使用Darknet命令行工具或API即可运行模型并识别图像或视频中的物体。
  • OpenCV 2.3.1 库(添加路径使
    优质
    本库为预编译好的OpenCV 2.3.1版本,用户无需自行编译,只需将文件路径加入环境变量即可便捷地进行计算机视觉项目开发。 OpenCV2.3.1是一个开源的图像视频处理库,并已经使用CMake与mingw编译完成。这里提供的文件夹是安装后的内容,包括所有bin、include、lib及doc目录中的文件。如果你不想下载源码并自行编译,可以直接获取这个预编译好的OpenCV库。
  • SVM Light工具箱Matlab口,使
    优质
    这是一个预先编译好的SVM Light工具箱的Matlab接口版本,用户无需自行编译即可便捷地在Matlab环境中利用该工具箱的强大功能进行支持向量机的相关研究和应用。 SVM Light工具箱的Matlab接口已经编译好,提供64位和32位版本,可以直接放在工程目录使用。
  • QuaZip源码和库文件使
    优质
    本资源提供已编译的QuaZip源码及库文件,便于开发者快速集成与应用,无需自行编译,节省开发时间。 quazip(已编译好源码和库文件)可以直接使用。
  • Nginx 1.22.0 版本在 Linux 上使
    优质
    简介:此页面提供了预先编译好的 Nginx 1.22.0 版本软件包,适用于Linux系统。用户无需自行编译即可直接安装和使用,简化了部署过程。 在Linux环境下使用Nginx 1.22.0版本可以直接解压后运行。解压完成后可以通过命令`./nginx -V`来查看版本和编译信息。
  • 使proj库
    优质
    这段简介可以描述为:直接可用的预编译proj库,便于开发者快速集成和使用。无需自行构建,节省开发时间,提高效率。 这段简介共19个汉字,大约50字左右。如果需要更详细的信息或者特定的技术细节,请提供更多的背景信息或具体要求。 编译好的proj库包含bin、include、lib、share和test等多个部分。