C/C++

C语言是在70年代初问世的。一九七八年由美国电话电报公司(AT&T)贝尔实验室正式发表了C语言。同时由B.W.Kernighan和D.M.Ritchit合著了著名的“THE C PROGRAMMING LANGUAGE”一书。通常简称为《K&R》，也有人称之为《K&R》标准。但是，在《K&R》中并没有定义一个完整的标准C语言，后来由美国国家标准学会在此基础上制定了一个C 语言标准，于一九八三年发表。通常称之为ANSI C。

这个项目主要是三个板块，一是产品订购，二是代理商系统，三是充值板块，代理等级不同，充值赠送的金额比例也不同，同时不同等级推荐人充值的收益也不同

1、通过c++方式封装了对各类主流数据库的操作（包含sqlServer、oracle、mysql、db2） 2、封装了DB适配器，用于兼容不同数据库操作 4、提供测试程序，方便对以上代码进行测试 5、测试用户可以自行准备数据库进行联调 6、有问题可以咨询作者（作者联系qq：7309717，加入请填写“代码问题咨询”，资源文件中包含实现代码）

对卡的操作,102卡,4442卡. 写卡,擦卡,清零,回收,充值,开户. 熟悉卡的所有业务和流程. 客户群体是一些燃气卡表的用户, 保证了内存的正确释放,不存在内存泄漏问题. 完整的业务逻辑,保证在非正规的操作时候也能及时的提示错误. 项目的动态库主要是C++开发,界面用到delphi,和C#都用到. 熟悉各种技术开发

1. 面向高校/培训机构教师、学生，解决课程作业/小型教学场景中，学生基础信息（姓名、学号、成绩等）的录入、查询、修改、删除及统计需求，替代手动表格管理的低效方式。 2. 相比市场复杂系统，本方案轻量易部署（纯控制台运行，无需额外环境），代码简洁易懂，适合教学演示或小团队快速上手；支持增删改查核心功能，还可按学号/成绩排序、统计平均分，满足基础数据管理刚需。 3. 基于 C++ 控制台开发，用  vector  存储学生对象（含学号、姓名、多科成绩字段 ），通过  cin/cout  交互，利用循环、条件判断实现功能逻辑，无第三方库依赖，编译即可运行。

本项目是一个基于ROS的自动驾驶感知框架，集成了激光雷达、相机和毫米波雷达等多种传感器，通过模块化设计实现环境感知、目标检测和轨迹预测等功能。激光雷达模块负责点云预处理和障碍物检测，相机模块利用深度学习算法进行图像目标检测，毫米波雷达模块则专注于目标速度估计。多传感器数据融合模块将各传感器的检测结果进行时间同步和坐标对齐，采用UKF实现高精度的目标定位。轨迹预测模块基于历史轨迹数据，使用卡尔曼滤波预测目标的未来运动轨迹。整个框架通过ROS的异步通信机制保证实时性，并采用模块化设计便于扩展和维护。该框架可应用于自动驾驶车辆、智能交通和机器人导航等领域，具有高精度、高鲁棒性和可扩展性等特点。已在多个项目上交付运行。

一款基于终端的轻量级文件管理器，支持以下功能： 图形化目录浏览（上下键导航，Enter进入目录） 基础文件操作（复制、移动、删除） 文件搜索（按名称/类型快速过滤） 权限管理（通过chmod命令修改权限） 内置简易文本查看器（支持.txt/.c等文件预览）

为什么要用内存池？首先，在7 * 24h的服务器中如果不使用内存池，而使用malloc和free，那么就非常容易产生内存碎片，早晚都会申请内存失败；并且在比较复杂的代码或者继承的屎山中，非常容易出现内存泄漏导致mmo的问题。 为了解决这两个问题，内存池就应运而生了。内存池预先分配一大块内存来做一个内存池，业务中的内存分配和释放都由这个内存池来管理，内存池内的内存不足时其内部会自己申请。所以内存碎片的问题就交由内存池的算法来优化，而内存泄漏的问题只需要遵守内存池提供的api，就非常容易避免内存泄漏了。 即使出现了内存泄漏，排查的思路也很清晰。1.检查是不是内存池的问题；2.如果不是内存池的问题，就检查是不是第三方库的内存泄漏。 全局内存池 一个连接一个内存池(本文实现这个场景的内存池)

UVC免驱摄像头接入。 1.支持图像格式（RGB/MJPG/YUY2）。 2.支持最高120帧摄像头处理。 3.支持视频录制mp4、抓拍、涂鸦。 4.摄像头参数调整（亮度、对比度、锐化、焦距等）。 5.支持串口通信。

此项目能获取股票历史日线数据，查看相关报表和K线图，提供理财计算工具和基础学习，帮助用户理性理财。使用技术有：股票分析仿真系统前端用的 C++语言的MFC框架，后端是C++和Python语言进行逻辑处理，数据库用的是SQLServer，数据库连接用的是Dao技术。

安全管理平台简介 1.本方案聚焦工业互联网领域，面向制造业、能源、交通等行业客户，解决OT（运营技术）与IT（信息技术）融合场景下“设备接入失控、数据传输裸奔、策略统一管理难”的核心痛点。通过构建“端-管-云-边”一体化防护体系，实现工业全流程安全闭环管控，助力企业满足等保2.0、关基保护条例等合规要求。 2.方案核心特点：国密零信任架构：基于SM2非对称加密与SM4-GCM流加密技术，构建“动态认证+细粒度授权”机制，实现设备身份可信、数据传输机密、操作行为可溯，破解工业协议裸露传输风险；基于属性的策略引擎（ABAC）：支持按设备类型、生产环节、数据敏感度等50+属性动态生成访问策略，结合CDX执行引擎实现隧道级流量管控，策略生效延迟

传统视觉的可视化开发，3D点云的显示与渲染，使用鼠标拖拽的实时人机交互页面，方便快速调试视觉参数。同时，对各类工业相机的SDK接口支持，包括面阵、线扫、线激光、结构光等。3D显示使用开源VTK控件，程序使用C++和Qt进行编写，使用更流畅。避免各位程序员在开发过程中踩更多坑，五年视觉开发软件经验，对工业自动化行业接触较多，目前项目已经在客户现场稳定运行，为客户带来了方便方便舒适的体验。

NdcReason 知识图谱推理框架可以帮助企业与个人免费搭建知识图谱和知识自动推理，并在此技术上嵌入大模型LLM实现智能问答应用场景。系统长期维护并已经迭代到4.0版本。经过三年多的工业化成熟度落地，已在银行、交通、医院等行业成功运行实施。 具体详见：www.niudic.com

在 Windows|MacOS|Linux 平台上为 HarmonyOS 构建一组原生 C/C++ 第三方库的工具集。 现已支持如下第三方库： zlib、mozjpeg、opus、openssl-3.3.2、openssl_1_1_1、openssl_1_0_2、libyuv、libwebp、openh264、dav1d、libde265、libvpx、libjxl、libavif、libheif、ffmepg、ffmepg for telegram、napi for tdlib

基于开源3D打印切片软件Prusa Slicer进行二次开发改造，修改3D打印配置信息，导入新打印机配置，改造软件页面，定制软件外观以及功能

该项目主要用于训练使用，主要包括电脑监控、双方人员环境实体生成、席位分配、文件下发、训练管理等。主要涉及技术有网络通信（UDP、TCP、MQ消息队列），数据库操作（达梦数据库）、XML文件读写、Json解析、Http服务器搭建

搜集包括棋盘棋子背景音乐在内的完整项目资源文件，利用QT刷新机制，结合图像细节处的比例精准控制棋子在棋盘上的坐标定位，同时确保在不同分辨率下棋子始终准确落位；针对用户动态调整窗口大小的场景，设计并实现子窗口随主窗口自适应调整的逻辑，同时通过图像插值算法满足图像放大超过原始分辨率的需求；采用双缓冲绘图机制有效解决界面重绘过程中的拖影与闪烁问题，提升用户交互体验； 支持所有中国象棋规则逻辑（包括长将判负，绝杀判断，被将军时特殊情况等），预留动画效果接口和电脑AI接口，项目具备完整源码及release版本。

PCR（聚合酶链式反应）基因检测设备是分子生物学和医学诊断中用于扩增特定DNA片段的核心工具，广泛应用于病原体检测、遗传病诊断、基因突变分析、法医鉴定等领域。 实时荧光定量PCR仪（qPCR） 通过荧光信号实时监测扩增过程，定量分析DNA/RNA。 病毒载量检测（如HIV、HPV）、癌症标志物分析、基因表达研究。 高灵敏度，支持绝对/相对定量，无需后处理。 温控系统 使用avr芯片开发了加热与温度控制系统 升降温速率：高速PCR仪（≥5°C/秒）可缩短检测时间。 温度均一性：±0.5°C以内确保结果一致性。 光学系统（qPCR/dPCR） 荧光通道：多通道支持多重检测（如FAM、HEX、CY5）。 检测灵敏度：可检测单拷贝基因。 通量与耗材 样本通量：96孔（常规）、384孔（高通量）或微流控芯片（dPCR）。 软件与分析功能 数据分析：通过机器学习算法自动阈值设定、熔解曲线分析、标准曲线生成。

本项目是一套基于STM32的智慧农田守护系统，集成温湿度（DHT11）、光照、雨滴等多种传感器，实时监测农田环境。通过OLED屏现场显示数据，手机端可通过蓝牙实时查看土壤状况。当检测到温度过高时，系统可自动启动电风扇进行物理降温。采用模块化设计，支持二次开发与低功耗运行，适用于智慧农业教学、小型农田环境监测等场景。项目包含完整电路图、嵌入式代码及移动端示例，适合用于展示、扩展或产品化开发。

**全流程案件管控** - 案件信息矩阵录入（当事人/案由/管辖法院智能联想输入） - 多维度进度看板（可视化展示立案、审理、执行各阶段状态） - 双通道提醒系统（开庭日/举证期等关键节点短信+邮件自动预警） 2. **司法期限管理** - 时效自动计算引擎（诉讼时效/上诉期/执行期限智能推算） - 动态日历同步（法院排期与律师日程智能匹配） ### 二、智能文书工作台 1. **文档全生命周期管理** - 模板化文档生成（起诉状/答辩状等200+法律文书一键生成） - 合同智能审查（风险条款自动标红+修订建议） - 电子签名生态（对接权威CA机构实现文书在线签署） 2. **文档智能分析** - NLP关键信息提取（自动生成案件摘要/证据清单） - 文书质量检测（格式规范/法律要件完整性校验）

本项目基于通信模块对Basic系统进行物联网化改造，实现传统卷帘门设备的智能升级。通过Vue等技术开发前端插件，解决了企业设备依赖外置硬件实现上云的痛点，简化部署流程，提升系统稳定性。该项目已在实际企业场景中测试应用，运行效果良好，满足行业基本需求。未来将拓展图像检测功能，进一步提升自动化水平，降低人工干预成本，增强整体系统的智能性与实用性，具有广阔的推广前景。