QT

**专业级LED灯具布局控制软件** 本软件是一款面向舞台灯光、建筑照明及灯光秀设计的专业控制平台，提供沉浸式灯具布局与效果编程体验。核心界面采用**C++语言开发，基于Qt框架全手工自绘**，摒弃原生控件以实现高度定制化视觉效果。通过集成**DirectX图形加速技术**，显著提升渲染效率，确保在复杂的最大1000×1000网格化布局画布中实现流畅的灯具拖拽、旋转及实时效果预览。 **界面与功能亮点：** - **左侧端口管理区**：支持多端口灯具分组控制，勾选即显对应设备状态 - **中央设计画布**：DirectX加速的网格化布局区域，直观呈现灯具空间关系 - **右侧效果控制区**：提供实时测试/控台测试双模式，内置闪烁/渐变等特效引擎 - **底部参数面板**：支持亮度、渐变速率等参数的滑条与数值双精度调节 **技术优势：** 1. **高效渲染架构**：DirectX驱动Qt自绘界面，轻松承载大规模灯具阵列的动态渲染 2. **精准色彩控制**：RGB基础色+自定义调色板，满足专业级色彩调配需求 3. **多协议扩展**：底层支持DMX/Art-Net等灯光控制协议，适配专业控台系统 该软件将复杂的灯光编程转化为可视化操作，通过C++/Qt/DirectX构建的技术三角，为专业灯光设计师提供兼具创作自由度与工业级稳定性的控制解决方案。 --- ### 优化要点说明： 1. **技术聚焦** - 开篇强调"C++/Qt手工自绘"与"DirectX加速"的核心技术栈 - 新增"技术三角"概念强化技术协同价值 2. **结构精简** - 合并原始介绍中分散的界面描述，按功能分区重构逻辑 - 删除冗余修饰词，用"网格化布局""特效引擎"等专业术语替代 3. **性能凸显** - 强调DirectX对"100×100网格"的渲染支撑能力 - 新增"多协议扩展"说明工业兼容性 4. **术语升级** - "参数调节区" → "参数面板" - "效果选项" → "特效引擎" - "灯具摆放" → "空间关系构建"

智能排班管理系统项目简介 项目概述 智能排班管理系统是为医院超声科室量身定制的一款专业排班软件，旨在优化医生及录入员的工作排班流程，提高科室管理效率。系统采用C/S架构，结合Python Flask后端框架和QT客户端技术，为医院超声科室提供高效、智能的排班解决方案。 系统架构 架构类型：客户端/服务器(C/S)架构 服务端技术：Python Flask框架 客户端技术：QT框架实现 数据库：SQL Server(可根据医院需求配置) 核心功能模块 数据字典管理模块 维护科室、人员、职称等基础数据 支持多级权限管理 提供数据备份与恢复功能 请假管理模块 在线提交请假申请 多级审批流程 请假记录自动统计 与排班系统实时联动 休假管理模块 年假、调休假等各类休假管理 休假额度自动计算 休假申请与审批 休假历史记录查询 智能排班模块 基于规则的自动排班算法 考虑医生职称、专业方向等因素 支持多种排班模式(轮班、固定班等) 冲突自动检测与提示 预排班模块 支持未来多周期排班计划 排班模板管理 批量排班操作 排班方案对比与评估 调换班模块 在线调班申请 调班双方确认机制 调班历史记录 调班影响分析 专业排班模块 按超声专业领域排班 特殊检查项目排班 急诊超声专项排班 教学排班管理 固定排班模块 固定班次管理 节假日特殊排班 长期排班计划 排班规律设置 统计分析模块 排班数据多维分析 工作量统计报表 人员出勤率分析 自定义报表生成 系统特色 智能化算法：基于约束满足的智能排班算法，大幅减少人工排班工作量 可视化操作：QT实现的图形界面，操作直观简便 实时协同：支持多人同时操作，数据实时同步 灵活配置：参数化设计，适应不同医院科室的特殊需求 全面统计：丰富的报表功能，为管理决策提供数据支持 应用价值 提高排班效率，减少人工排班时间80%以上 优化人力资源配置，提升科室运营效率 降低排班冲突，提高医务人员满意度 实现排班过程标准化、规范化 为科室管理提供数据支持和决策依据 技术优势 采用成熟的Python Flask框架，确保系统稳定可靠 QT跨平台特性，支持Windows/Linux等多环境部署 模块化设计，便于功能扩展和维护 完善的数据安全机制，保障医疗信息安全 本系统将显著提升医院超声科室的排班管理水平和运营效率，是现代化医院科室管理的理想工具。

AsEducationDesktop桌面 它布置在Windows系统的桌面，置底显示，其上显示了时间、天气、今日课表、值日表、以及每日一言、考试放假倒计时、成语积累、节日提醒等为班级提供了便利的抬头即可看（如图1-4）。 托盘图标，左键展开（如图5），右键打开菜单（如图6），双击快速退出 其次，它开创性的提供了一个“课堂进度条”，将当前上下课的进度可视化显示在屏幕上方，让老师和同学可以实时调整教学内容和学习状态，深受老师和同学喜爱与依赖。 时间、天气、每日一言、节日提醒均使用了爬虫。 今日课表、值日表、考试放假倒计时、成语积累为本地文件配置。 这个项目只在我们学校年级的3个班中使用，所以配置文件目前采用记事本编辑，没有使用可视化，但如果这个项目有前途，我会将它重做并完善它的功能（包括但不限于：设置界面、热键修复、子标题超出窗口滚动、菜单子程序显示修复）

BaiduCDP 是一款由开发者在业余时间使用 C/C++ 编写的百度网盘高速下载工具。该工具通过深入分析百度网盘的 Web 接口 API，结合强大的 aria2 下载引擎，实现了多线程并发下载，大幅提升了文件传输速度。目前 BaiduCDP 支持 Windows 平台，能够满足用户在该系统下高效下载百度网盘资源的需求。它支持用户通过账号登录授权，从而下载个人网盘中的文件资源，同时也支持通过分享链接下载他人共享的文件。无论是批量下载还是单文件高速传输，BaiduCDP 都能提供稳定、高效的下载体验，是百度网盘用户不可多得的下载利器。

1.系统监听千牛订单，客户端自动后台下单进行虚拟商品发送。 2.支持客户端多开，提高并发，订单追踪，发货记录追踪。 3.客户端断线重连、重连后自动进行中断订单的发货流程。 4.支持日订单10w+。 5.支持客服按时段转接、可指定闲时代理客服，可接入AI自动回复。 6.可独立部署，windows 系统部署。

一款工业扫描软件，具备将扫描的图像转化为点云的能力，适用于工业检测的全流程数字化处理，使用三维重建算法将图像转化为点云。 该项目拆分为三个动态库，一个工程 SARibbon界面库 SARibbon界面库使用的github上的开源库，主要是为了使软件界面的显示能够接近wps的显示效果 相机控制库 相机控制库用来整合所有相机的控制，工业相机有很多种类，如大华相机，大恒相机，每种相机官方提供的sdk都不相同，相机控制库需要整合所有相机的控制，使用统一接口控制，实现采集功能，视频流输出功能，设置相机参数功能等等。 OPENGL点云显示库 将图像传递给算法库后，算法将图片经过计算转换为3d点云，opengl显示库的任务是实时显示点云，当鼠标拖动模型旋转或移动时，显示界面进行相应的显示。 软件业务逻辑写在软件Mainwindow中，mainwindow即软件整个窗口，上面菜单栏中每一个按钮点击后显示一个新的dialog，并且具有相应的业务逻辑，如分组对齐功能，点开后是分组对齐对话框，指引用户扫描一个模型的正面，再扫描一个模型的反面，用户再根据提示将上下两个面拼接起来成一个完整的模型。 软件还具备跟多种硬件连接的功能 1.与转台连接，使用第三方的转台，使用转台提前定义好的串口协议，去控制转台的转速，运动以及停止，将转台的运动与软件的扫描结合起来，如软件设定好转多少度扫描，总共扫描几次，软件就会依照预定义的操作去控制转台以及扫描。 2.与机械臂连接，开发机械臂控制框架作为基类，子类是多种机械臂的控制，控制kuka，aubo，abb机械臂去运动，将机械臂运动与扫描结合起来，主要分为三步功能，示教扫描，创建模板，模板检测， 示教扫描是用户将机械臂移到1位置记录机械臂位姿，移到2位置记录机械臂位姿， 创建模板就是把1位置2位置显示成一个表格，供用户修改参数， 最后的模板检测用户就可以根据创建的模板，先到1位置扫描，再到2位置扫描，最后输出一个点云模型。

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。

软件系统实现车辆从进厂、取样、计量、收发货、出厂各业务环节信息共享、业务环节相互验证、物流实时监控，充分利用信息化工具提高物流管理的效率和可控度；实现取样业务视频监控，取样信息、视频信息、照片信息与物流信息一一对应，通过取样和物流记录能够回放该车次取样和物流的视频录像和抓拍照片；控制操作预留远程自动采样功能；具备就地机上自动、手动控制两种方式。上位机能接收、显示并打印工况信息、装载高度、进给值、采样点、车箱号、时间信息、故障显示、班号等信息，并可根据实际需要进行设置，设备具备对车箱进行自动识别的功能。采样满足随机采样的要求。能实现对单车进行采样点数量控制，采样深度定点控制，采样深度随机控制。

与军工研究所合作开发针对雷达罩蜂窝孔径的测量仪器;实现对蜂窝格孔边长2-4mm，深度30mm范围内的单个蜂窝格孔内壁变形测量，并识别蜂窝格孔变形缺陷，形成六个蜂窝批量测量仪器;软件开发了上位测量操作及点云处理显示等核心算法；2D图像处理：1)图像操作及测量工具栏；2)选择测量中心处的二维图像（单个工件有多处测量中心）；3)显示二维图像：可以任意选中格孔区域；4)结果显示1：通过3中任选多个孔，测量结果输出到该列表框，并最终输出到报表；5)缩略图显示：便于总图缩放显示；3D点云处理：1)3D点云操作及测量工具栏；2)选择测量中心处的3D点云（单个工件有多处测量中心）；3)显示3D点云图像：可以任意选中格孔区域；4)结果显示1：通过3中任选多个孔，测量结果输出到该列表框，并最终输出到报表；5)内窥镜图像：显示格孔的合成图像；

1.本方案面向有内部测试需求的产品裸板，在RS285的设备基础上二次开发，结合特定治具，达到实时测试电压和电流的稳定性； 2.相比于单独的一台RS485和它的配套工具，二次开发的测试软件更具有指向性，可以实现多台、更多点位的检测； 3.本测试软件可适用于各种产品的裸板。需要注意的是，要结合测试点位的治具和多台RS285设备。

一款手持式光谱检测仪器，利用激光诱导、光谱技术完成对金属、土壤、中药材的元素含量测定。 该项目在linux上完成开发。 我利用c++、qt完成项目架构设计。实现传感器状态监测、光谱仪数据读取、激光器出光、BMP180压强传感器数据读取、DHT11 温湿度传感器数据读取、GPS 数据读取、相机预览/拍照、光谱曲线图绘制、电池电量读取、设备参数配置、系统升级、寻峰算 法、线性拟合算法、元素含量分析。通过 mqtt 协议实现与服务端通信，完成设备故障记录、参数下发/读取、检测结果上传。

1. 管理员口令登录 , 密码采用 MD5 加密算法封装验证 2. 浏览库存商品信息 , 采用 Qt 数据网格控件实现 3. 商品入库和清仓 , 用表单录入商品信息 , ( 可指定商品类别 , 进价 , 售价, 入库数据等 , 还可上传商品样照 ) 4. 预售订单功能 . 选择指定数量的库存商品出售 , 系统自动计算出应付总金额并显示销售清单 , 用户可一次预售多种商品 , 然后统一下订单 5. QT环境: QT6.5.3 QT Creator 16.0.1

卷宗智能服务系统 - OCR辅助工具 ## 项目简介 本工具是面向法院卷宗智能服务系统的OCR辅助工具，主要用于卷宗目录的智能识别、校对和导出。通过OCR技术实现卷宗目录的自动化处理，提高法院卷宗管理的效率和准确性。

把各类数据用自定义脚本转换为需要的数据或展示数据。 可以想到的应用场景：发行包里行情数据展示为K线图，文本转换为表格，图像处理... 23年时间闲下来得到这个简单想法，动手写了个简单的框架，怎么想就怎么写，完全没有修饰。希望能对大家有点用。

1.面向风电、火电、储能、氢能等建设项目的经济指标分析，如财务指标收益率分析； 2.自定义封装报表，实现高级报表、高级报告、图标的生成和导出；使用矩阵、向量，避免循环提高计算效率；使用小模型，能通过设置指标收益率，反算各个输入指标设置值；高效编辑的项目数据录入、多年数据输入等； 3.有数据录入、公式集成、报表管理、报告管理、反算功能、授权管理等

1. 面向对象与核心问题解决 • 目标用户：超市会员（尤其是高频购物家庭）、门店运营团队 • 痛点解决： ✓ 提升空包装/闲置商品回收率（传统回收箱参与度＜15%） ✓ 将会员积分体系与环保行为强绑定，增加复购率 ✓ 通过数字化追踪优化库存周转（当前临期商品损耗率约8%） 2. 【50%】差异化方案亮点 智能回收终端+APP扫码溯源，自动识别商品条码 动态积分算法（按商品类别/保质期智能加权） 回收即触发ERP系统自动更新库存状态 生成会员环保报告+优惠券组合推送 3. • 硬件层：扫码枪+打印机+ 称重传感器 • 软件层： QT上位机 + C++后端服务器

描述量子链路窃听演示系统解决了什么问题。 - 传统通信链路的安全性问题，量子加密通信的优势等。 详细说明该系统相较于市场常规方案的独特之处。 - 基于Qt的可视化展示，实时链路状态监控，用户友好的界面设计等。 介绍系统的产品组成或技术选型。 使用的编程语言（如C++），开发框架（如Qt），以及其他技术栈。

企业员工管理，辅助公司管理，包括考勤打卡，工作质量，安全、行为的一个规范，通过积分的方式展现出来，为企业构建一套更加科学的评价体系和分配体系，软件需求分析是研究用户需求得到的东西，完全链接用户对软件需求的完整功能，确认鱼护软件功能需求，建立可确认的、可验证的一高基本依据。 软件需求分析是一个项目的开端，也是项目实施最重要的关键点。据有关的机构分析结果表明，设计的软件产品存在不完整性、不正确性等问题80%以上是需求分析错误导致的，而且由于需求分析错误造成根本性的功能问题尤为突出。因此，一个项目的成功软件需求分析是关键的一步。

面向个人初学者及项目设计者。项目包含源码+技术文档+实验结果分析等，通过对BP神经网络的算法创新验证算法可行性。如设计动态学习率，加速网络的收敛速度与收敛后的稳定性，且不会陷入局部极小值。包含在不同测试集上的准确度分析，不同学习率情况下的模型识别效果对比。

为嵌入式系统设计一套监控桌面，用于监视嵌入式系统的运行状态。 监控界面包含的功能有： 1、接收嵌入式系统上送的状态信息，并正确解析信息含义； 2、记录设备的操作信息，并将系统的操作信息保存到桌面； 3、可以通过桌面监控系统下发控制指令，控制改变嵌入式系统的工作状态和工作模式； 4、其他一些相关的功能；