在计算机视觉领域，HALCON是一种强大的机器学习和图像处理库，而MFC（Microsoft Foundation Classes）是微软提供的一套C++类库，用于构建Windows应用程序。本文将详细讲解如何使用HALCON加载本地图片并显示在MFC控件上，帮助开发者实现图像处理功能。 确保你已经正确安装了HALCON库，并且在你的MFC项目中将其包含进来。这通常涉及到设置项目的库路径，链接器设置以及包含头文件。在代码中，你需要引入必要的HALCON和MFC头文件，如`#include ` 和 `#include `。 加载本地图片到HALCON的基本步骤如下： 1. **创建HALCON图像对象**：使用`HObject img`声明一个图像对象。在MFC程序中，可以在某个函数或事件处理程序中执行此操作。 ```cpp HObject img; ``` 2. **打开图像文件**：调用HALCON的`read_image`函数，传入文件路径和图像对象来加载本地图片。 ```cpp HerrT retCode = HOperatorSet::ReadImage(&img, "C:\\path\\to\\your\\image.jpg"); if (retCode != 0) { // 处理错误，例如打印错误消息 } ``` 3. **创建MFC控件**：如果你的MFC应用中还没有图像显示控件，你需要创建一个。通常会选择`CStatic`控件，因为它可以显示位图。在你的MFC对话框类中，定义一个成员变量，如`CStatic* m_pImageCtrl;`，并在`OnInitDialog()`中初始化它。 ```cpp m_pImageCtrl = new CStatic; m_pImageCtrl->Create(NULL, WS_CHILD | SS_BITMAP, rect, this, IDC_IMAGE_CTRL); ``` 4. **转换HALCON图像为BITMAP**：由于MFC控件需要Windows的`BITMAP`结构来显示图像，所以需要使用HALCON的`disp_convert_to_bitmap`函数将HALCON图像转换为`BITMAP`。 ```cpp HBitmap hBitmap; disp_convert_to_bitmap(img, &hBitmap); ``` 5. **显示图像**：现在，你可以将`BITMAP`对象设置到MFC的`CStatic`控件上。 ```cpp CDC memDC; memDC.CreateCompatibleDC(m_pImageCtrl->GetDC()); CBitmap bitmap; bitmap.Attach(hBitmap); CBitmap* pOldBitmap = memDC.SelectObject(&bitmap); m_pImageCtrl->SetBitmap(bitmap); m_pImageCtrl->Invalidate(); memDC.SelectObject(pOldBitmap); bitmap.Detach(); ``` 6. **释放资源**：别忘了释放不再使用的资源。 ```cpp hBitmap.Dispose(); ``` 通过以上步骤，你已经成功地在MFC应用中加载并显示了HALCON处理的本地图片。请注意，实际开发中可能需要根据你的具体需求进行调整，例如添加错误处理、支持不同格式的图片、动态加载等。同时，确保你的HALCON版本与MFC库兼容，因为不同的版本可能会有不同的API接口。 在提供的压缩包文件`halcon dispaly image`中，可能包含了示例代码或者更详细的教程，建议解压后仔细阅读，以便更好地理解和实现这个功能。

DeepSeek本地部署教程涵盖了如何在本地环境中安装和配置DeepSeek模型，以及构建知识库和应用。DeepSeek是一个具备强推理能力和多种量化蒸馏模型选择的本地化部署工具，旨在通过开源社区支持和兼容多种开源框架来加速科研进展和提升工作流智能化。教程分为四个主要部分，分别介绍DeepSeek的简单介绍与使用、本地部署步骤、本地知识库搭建方法和实际应用场景。 一、DeepSeek模型简介 DeepSeek R1模型具有强大的本地化推理能力，支持多轮对话并确保用户体验的连贯性和高效性。同时，它提供开源支持和隐私保护机制，能够有效避免敏感信息泄露。此外，DeepSeek支持多种量化模型，包括但不限于8B、32B、70B，直至官方满配版本671B。用户可以根据实际需求和硬件条件选择合适的模型。 二、本地部署步骤 DeepSeek支持在Windows、Linux和mac操作系统上部署。用户需要下载包含所有必要依赖项和配置文件的本地部署包，并进行简单配置以满足软件要求。为了确保数据隐私安全，用户还应设置防火墙，以禁止不必要的网络通信。 三、本地知识库搭建 知识库的搭建是实现DeepSeek本地部署的关键。这包括数据的收集、整理和预处理，以便在本地环境中有效地运行模型。通过构建本地知识库，用户可以实现对数据的快速访问和处理，而不必担心数据安全和隐私问题。 四、实际应用场景 DeepSeek在科研数据分析方面展现出了巨大的潜力，它通过高效的处理和分析复杂数据来加速科研进展。此外，DeepSeek可以集成到自动化工作流中，显著提升流程智能化水平，并支持各种功能，如日常答疑解惑、信息收集和总结、策划分析等。DeepSeek还可以作为外挂大脑使用，在需要时提供即时的智能辅助。 总体来说，DeepSeek的本地部署教程通过详细的步骤和应用案例，为用户提供了在本地环境中部署和使用大型模型的全面指导，使其能够快速开始并扩展他们对知识处理和自动化任务的需求。

在Qt移动开发中，针对Android平台进行本地文件的读写是一项常见的需求。本文将深入探讨如何在Qt 5.12.6版本下实现在Android设备上动态申请存储权限，并进行文件操作，如创建目录、创建文件以及读写文件。 为了在Android设备上进行文件操作，你需要遵循Android的权限管理系统。自Android 6.0（API级别23）开始，系统要求在运行时申请敏感权限，包括读写外部存储权限。在Qt应用中，你可以通过调用`QAndroidJniObject`和`QjniObject`来请求权限。以下代码示例展示了如何动态申请存储权限： ```cpp #include #include void requestStoragePermission() { QAndroidJniObject activity = QtAndroid::androidActivity(); QAndroidJniObject::callStaticMethod("android/support/v4/app/ActivityCompat", "requestPermissions", "(Landroid/app/Activity;[Ljava/lang/String;I)V", activity.object(), (jstringArray)QAndroidJniObject::getStaticObjectField("android/content/Context", "PERMISSION_WRITE_EXTERNAL_STORAGE").object(), 0); } ``` 当权限申请成功后，你就可以进行文件操作了。Qt提供了一系列的类和函数用于文件操作，如`QDir`用于目录管理，`QFile`用于文件操作，以及`QTextStream`用于文本读写。以下是一个简单的文件创建和写入的示例： ```cpp #include #include #include void createAndWriteFile(const QString &filePath) { QFile file(filePath); if (file.open(QIODevice::WriteOnly | QIODevice::Text)) { QTextStream out(&file); out << "Hello, World!"; file.close(); } else { qDebug() << "无法打开文件:" << filePath; } } ``` 对于读取文件，可以使用类似的方法，只需将打开模式改为`QIODevice::ReadOnly`： ```cpp void readFile(const QString &filePath) { QFile file(filePath); if (file.open(QIODevice::ReadOnly | QIODevice::Text)) { QTextStream in(&file); QString content = in.readAll(); qDebug() << "文件内容:" << content; file.close(); } else { qDebug() << "无法打开文件:" << filePath; } } ``` 在实际项目中，你可能还需要处理文件路径的问题。在Android中，外部存储通常是指SD卡或设备内置存储的公共区域。可以通过`QStandardPaths`获取合适的存储路径，例如： ```cpp QString externalStoragePath = QStandardPaths::writableLocation(QStandardPaths::ExternalDataLocation); ``` 以上代码会返回一个可写的外部数据目录路径。然后，你可以在此基础上构建你的文件路径。 在`app_Android_ReadWriteFile.pro`项目文件中，确保包含了必要的编译选项和库，例如： ```pro QT += core gui androidextras greaterThan(QT_MAJOR_VERSION, 4): QT += widgets CONFIG += c++11 target.path = /data/app//lib INSTALLS += target android { QMAKE_ANDROID_EXTRA_ARGS += -DANDROID_PACKAGE_NAME= ANDROID_EXTRA_LIBS += libQt5AndroidExtras.so } ``` `widget.cpp`和`main.cpp`将实现UI交互和主程序逻辑，而`widget.ui`定义了用户界面。在这些文件中，你可以根据需要调用上面提到的函数来处理文件读写。 总结起来，Qt 5.12.6在Android上的本地文件读写涉及了Android权限管理、Qt的文件操作类以及路径管理。通过正确地申请权限并使用Qt提供的API，开发者可以在Android设备上创建、读取和写入文件，实现功能丰富的移动应用。

osgeo4w是提供访问各种开放式地理空间技术(GIS软件、地图工具和数据存储)的包。它是OSGeo项目的一部分，该项目旨在促进免费和开源地理空间软件和技术的使用和发展。该包包括各种应用程序和库，例如QGIS、GRASS GIS、PostGIS等等。osgeo4w可在Windows、Linux和macOS等操作系统上运行。

插件介绍：Easy-Copy-Paste插件支持将wordpress文章中的远程图片进行本地化保存，防止远程图片突然失效造成文章图片不能正常显示。 使用方法：在wordpress插件处上传安装即可。安装Easy-Copy-Paste插件后，启用插件即可使用。使用时需要先更新文章或批量更新文章，才可以自动进行本地化远程图片操作，自动操作时，视服务器情况，可能会有几秒到几十秒的等待，是正常现象。 支持版本：目前支持wordpress6.1，5.4等版本，可自行测试。

【基于Qt开发的本地数据库管理系统】是一个利用Qt框架构建的应用程序，主要目的是提供一个直观、易用的界面，用于管理和操作本地数据库，替代传统的通过命令行（cmd）进行数据库交互的方式。Qt是一个跨平台的C++图形用户界面库，它为开发者提供了丰富的API和工具，使得构建桌面应用变得更加便捷。 在这款系统中，Qt的数据库模块被充分利用，它支持多种数据库系统，如SQLite、MySQL、PostgreSQL等，这些数据库系统都是Qt自带驱动支持的。SQLite是一个轻量级的文件型数据库，适合小型应用程序，而MySQL和PostgreSQL则更适合大型、多用户的应用场景，提供了更高的性能和扩展性。 登录页面是该系统的入口，通常会包含用户名和密码输入框，以及登录按钮。用户验证过程可以通过Qt的SQL连接功能实现，连接到相应的数据库，并根据用户提供的凭据查询用户表，以确认其身份。为了安全，通常还会对密码进行加密存储和传输。 数据管理页面是系统的核心部分，允许用户执行常见的数据库操作，如添加、编辑、删除记录，以及查询和筛选数据。这可能通过设计各种表单、按钮和表格控件来实现。Qt的QTableView或QListView可以用来显示数据库中的数据，用户可以直接在界面上进行操作，而背后的数据库操作则由Qt的SQL命令完成，如INSERT、UPDATE、DELETE和SELECT等。 此外，系统可能还提供了数据导入和导出功能，允许用户将数据从CSV、XML或其他格式导入到数据库，或者将数据库中的数据导出到这些格式。这通常涉及文件I/O操作，Qt的QFile、QTextStream等类可以帮助完成这一任务。 为了保证系统的稳定性和兼容性，开发者在Qt5.7环境下编译了代码，并在win7系统上进行了测试，确保在该环境下能够正常运行。这表明系统可能使用了Qt5.7版本特有的特性和改进，同时兼容Windows 7操作系统。 基于Qt开发的本地数据库管理系统结合了Qt的强大功能和数据库管理的实用性，提供了一个方便的数据库操作平台，尤其适合那些不熟悉命令行操作的用户。通过这个系统，用户可以更加直观地进行数据管理，提升工作效率。

银河麒麟服务器V10SP1-2403+Dify+Deepseek（本地&在线） 本地构建知识库（保姆级）（无需翻墙）-物料

在当今人工智能技术飞速发展的时代，大语言模型的应用越来越广泛。DeepSeek - R1 作为一款强大的语言模型，能够为用户提供丰富的知识和智能交互体验。Ollama 是一个方便在本地运行大型语言模型的工具，它允许用户在本地设备上部署和使用模型，无需依赖云端服务，这不仅增强了数据隐私性，还能避免网络延迟带来的影响。本指南将详细介绍在 Windows 11 系统上使用 Ollama 本地部署 DeepSeek - R1 的具体步骤。 我们需要了解硬件要求。建议使用性能较强的多核处理器，如英特尔酷睿 i7 或更高版本，或者 AMD Ryzen 7 及以上系列。多核 CPU 能够提供足够的计算能力来处理模型的推理任务，提高响应速度。如果有 NVIDIA GPU 会更好，特别是具有 CUDA 支持的显卡，如 NVIDIA GeForce RTX 30 系列或更高端的型号。GPU 可以显著加速模型的推理过程，提升性能。至少需要 16GB 以上的内存，最好是 32GB 或更多。因为 DeepSeek - R1 模型在运行时会占用大量内存，足够的内存可以确保模型的稳定运行。准备至少 20GB 以上的可用磁盘空间，用于存储模型文件和相关数据。建议使用固态硬盘（SSD），其读写速度远高于机械硬盘，能够加快模型的加载和运行速度。 软件要求包括确保你的 Windows 11 系统已经更新到最新版本，以保证系统的稳定性和兼容性。从 Ollama 官方网站下载适用于 Windows 的安装包。下载完成后，双击安装包，按照安装向导的提示完成安装。安装过程中可以选择默认的安装路径，也可以根据自己的需求进行自定义设置。 接下来，我们需要启动 Ollama 服务。安装完成后，打开命令提示符（CMD）或 PowerShell。在命令行中输入以下命令启动 Ollama 服务：ollama serve。启动成功后，你会看到一些提示信息，表明 Ollama 服务已经开始运行。此时，Ollama 会在本地监听端口11434，等待用户的请求。 然后，我们需要从 Ollama 的模型库中拉取 DeepSeek - R1 模型。在启动 Ollama 服务的命令行窗口中，输入以下命令：ollama pull deepseek - r1。这个过程可能需要一些时间，具体取决于你的网络速度。拉取过程中，Ollama 会从模型库中下载 DeepSeek -R1 模型的文件，并将其存储在本地的模型目录中。在下载过程中，你可以看到下载进度的提示信息。 为了确保模型已经成功下载到本地，可以使用以下命令查看本地已有的模型列表：ollama list。在输出结果中，如果能够看到 “deepseek - r1” 模型，说明模型已经成功拉取到本地。 当模型成功拉取后，就可以使用以下命令来运行 DeepSeek - R1 模型，并向其发送提示信息进行交互：ollama run deepseek - r1 "你想要询问的内容"。模型会根据你输入的提示信息进行分析和处理，并返回相应的回答。等待片刻后，你将在命令行中看到DeepSeek - R1 模型给出的回答。 此外，还可以通过 REST API 与 DeepSeek - R1 模型进行交互。以下是一个使用 Python 的示例代码：import requests data = { "model": "deepseek - r1", "prompt": "介绍一下北京的旅游景点" } response = requests.post('http://localhost:11434/api/generate', json=data) print(response.json()["response"])。将上述代码保存为一个 Python 文件（例如 test.py），然后在命令行中运行 python test.py，就可以通过REST API 向 DeepSeek - R1 模型发送请求并获取响应。 Ollama 还允许用户通过 Modelfile 自定义模型的参数。具体操作可以参考相关的文档和教程。 以上就是在 Windows 11 系统上使用 Ollama 本地部署 DeepSeek - R1 的详细步骤。希望这份指南能帮助你顺利完成部署，并体验到 DeepSeek - R1 模型带来的智能交互乐趣。

loudreve云盘源码，支持本地储存和对接各大对象储存,界面 美观 测试环境:PHP7.1 + MYSQL5.6 + Apache 上传源码到根目录 安装程序: 浏览器数据 http://localhost/CloudreveInstallerlocalhost更换成你的网 址 安装完毕 记住系统默认的账号密码