易语言核心库扩展 注意 本项目仅维护VC2017Linker及以上版本。 非商业用途，源码可以任意使用及传播，在复制与传播时必须注明开源地址。。禁止使用本项目开发违反国家法律的软件。 开发测试群：761463364 调试前先编辑源码目录下批处理文件，然后以管理员身份运行，设置环境变量： 易语言主程序路径 。 编译出来的测试exe程序路径 。 易语言lib目录路径 ，请以"\\"结尾尽量减少警告。 代码编写规范 如果你想参与更新、优化或修复bug，请仔细阅读以下事项： 想加啥就加啥，通过编译就好，少用内联汇编，能通过C++17以下的MSVC编译就好。

《Android自动接听与挂断电话实现详解》 在Android应用开发中，有时我们需要实现自动接听电话和挂断电话的功能，特别是在车载导航、自动化测试或特殊场景应用中。本篇文章将详细探讨如何使用Java语言在Android平台上实现这一功能，并且确保在各个版本的Android系统上都能正常运行。 我们要理解Android系统对电话管理的权限控制。在Android 6.0（API级别23）及以上版本，应用需要动态请求`READ_PHONE_STATE`和`CALL_PHONE`权限。这两个权限分别允许应用读取电话状态信息和拨打电话。在AndroidManifest.xml中添加以下权限声明： ```xml ``` 然后，我们需要监听电话状态变化。在Android中，我们可以通过注册一个BroadcastReceiver来监听`ACTION_PHONE_STATE_CHANGED`广播，以此获取电话状态。创建一个PhoneStateReceiver类： ```java public class PhoneStateReceiver extends BroadcastReceiver { @Override public void onReceive(Context context, Intent intent) { if (intent.getAction().equals(TelephonyManager.ACTION_PHONE_STATE_CHANGED)) { String state = intent.getStringExtra(TelephonyManager.EXTRA_STATE); switch (state) { case TelephonyManager.EXTRA_STATE_RINGING: // 电话来电，准备接听 break; case TelephonyManager.EXTRA_STATE_OFFHOOK: // 电话已接听，可以在此处理挂断逻辑 break; case TelephonyManager.EXTRA_STATE_IDLE: // 电话空闲，无通话 break; } } } } ``` 注册BroadcastReceiver可以在应用启动时进行，也可以在需要监听时动态注册。动态注册的示例代码如下： ```java Context context = ...; // 获取上下文 IntentFilter filter = new IntentFilter(TelephonyManager.ACTION_PHONE_STATE_CHANGED); PhoneStateReceiver receiver = new PhoneStateReceiver(); context.registerReceiver(receiver, filter); ``` 当检测到电话来电（`TelephonyManager.EXTRA_STATE_RINGING`）时，我们可以使用`AudioManager`来控制扬声器状态，确保自动接听时电话声音是外放的： ```java AudioManager audioManager = (AudioManager) context.getSystemService(Context.AUDIO_SERVICE); audioManager.setMode(AudioManager.MODE_IN_CALL); audioManager.setSpeakerphoneOn(true); ``` 然后，使用`TelephonyManager`的`hangup()`方法挂断电话（在`TelephonyManager.EXTRA_STATE_OFFHOOK`状态下）： ```java TelephonyManager telephonyManager = (TelephonyManager) context.getSystemService(Context.TELEPHONY_SERVICE); telephonyManager.getITelephony().endCall(); ``` 注意，`getITelephony()`方法需要反射调用，因为它是非公开的。还需要在项目中引入`com.android.internal.telephony.ITelephony`接口。这个操作可能在某些设备上受到限制，因此在实际应用中应谨慎处理。 别忘了在不再需要监听电话状态时，取消BroadcastReceiver的注册： ```java context.unregisterReceiver(receiver); ``` 总结，实现Android自动接听电话和挂断电话的功能，关键在于正确使用`BroadcastReceiver`监听电话状态，`AudioManager`控制音频模式，以及通过`ITelephony`接口挂断电话。这个功能需要处理多个权限和系统级别的交互，因此在开发过程中需要注意兼容性问题和安全性考虑。 在项目`TelephoneAutoController-master`中，应该包含了完整的源代码实现，包括BroadcastReceiver的注册、电话状态的监听和处理，以及权限请求等。开发者可以参考该项目，根据实际需求进行修改和扩展。

该源码对应个人博客【Spring Boot集成OpenPDF和Freemarker实现PDF导出功能并附源码】配套教程，地址：https://blog.csdn.net/lhmyy521125/article/details/140743558 小伙伴可以自行下载学习！不需要积分！不需要积分！不需要积分！ 如果相关资源对您有所帮助，希望一键三连给博主一点点鼓励，后续更新更多教程和对应免费源码，如果您有任何疑问或建议，请随时留言讨论！ 前言 在我们日常开发中，生成 PDF 文件是一项常见的需求。无论是生成单据、报表、发票还是其他文档，PDF 格式因其便捷的打印和跨平台支持而被广泛使用。本文将介绍如何在 Spring Boot 项目中使用 flying-saucer-pdf 和 Freemarker 来实现 HTML 模板到 PDF 的导出功能 `Flying Saucer`是一个纯Java库，用于使用`CSS 2.1 / CSS 3`呈现任意格式良好的XML（或XHTML），用于布局和格式化，输出到Swing面板，PDF和图像

芋道是一款基于Java的开源项目，旨在提供企业级管理系统的基础架构。它通过模块化设计降低了系统开发的复杂度，帮助开发者快速构建后台管理与移动端应用。项目的核心价值在于为预算有限的年轻开发者提供免费、透明的技术解决方案，推动真正的开源精神。 【核心功能】 - 多模块化管理：支持系统、会员、支付、商城等业务模块的独立开发与集成。 - 工作流引擎：内置BPM模块，实现业务流程的可视化配置与审批。 - 权限控制：提供基于角色的访问权限管理，保障系统安全性。 - 基础设施集成：整合消息队列、监控报表等常用中间件与工具。 【适用场景/人群】 本项目特别适合在校学生、初创团队及个人开发者，用于快速搭建企业级后台管理系统（如OA、CRM、ERP）或移动应用服务端。适用于教学实践、原型验证及中小型商业项目开发场景。 【快速上手】 1. 克隆代码库并导入IDE，安装Maven依赖。 2. 配置数据库连接，运行SQL初始化脚本。 3. 启动主服务模块（yudao-server），通过本地端口访问管理后台。 4. 按需启用其他模块，参考文档进行功能配置。【版权与免责声明】 本文件由程序利用AI辅助自动生成，内容整理自项目官方开源文档。 资源来自开源社区，仅供个人学习、研究和技术交流使用，请在使用时严格遵守原项目的开源许可协议。 下载后建议在24小时内完成学习与测试，并及时清理相关文件。 严禁将此资源用于任何商业目的或非法活动。任何因使用、修改或分发本资源而引起的法律纠纷或责任，均由使用者自行承担。 如本文档内容侵犯了您的合法权益，请联系开发者予以删除。

在C++和QML的世界里，优化图像加载速度是一个常见的挑战，特别是在开发用户界面时，快速、流畅的图像展示能够显著提升用户体验。本篇将深入探讨如何通过改进QML中的`Image`控件，利用预解释（pre-parsing）和预读取（pre-fetching）策略来提升图片加载速度。 QML是Qt框架的一部分，它提供了一种声明式编程语言，用于构建富交互式用户界面。`Image`控件是QML中最基础的图像元素，用于显示静态或动态图像。然而，原生的`Image`控件在处理大量或者大尺寸图片时可能会出现加载延迟，影响性能。 预解释（pre-parsing）是一种技术，用于提前解析图像数据，以便系统可以了解图像的元信息，如宽度、高度和格式，而无需完全加载图像。这可以在实际显示图像之前进行，减少了用户等待的时间。在QML中，我们可以通过创建一个`Image`组件并设置其`source`属性为即将加载的图像URL，然后使用`Component.onCompleted`信号来触发预解释。例如： ```qml Image { id: previewImage source: "path/to/image.jpg" onStatusChanged: { if (status === Image.Error) { console.error("Error loading image"); } else if (status === Image.Loaded) { console.log("Image pre-parsed successfully"); } } } ``` 预读取（pre-fetching）则是在实际显示图像之前加载相邻或后续的图像。这有助于在用户滚动或导航时减少延迟，因为图像已经在后台加载好了。在QML中，可以创建一个队列管理器来处理预读取，根据用户的滚动方向和速度决定何时加载下一张图片。例如： ```qml Item { id: prefetchManager property var prefetchQueue: [] function addForPrefetch(url) { prefetchQueue.push(url); // 检查队列并开始加载 checkPrefetchQueue(); } function checkPrefetchQueue() { // 模拟预读取逻辑，如检查是否在视口内，网络状态等 // ... if (shouldPrefetchNext) { Image { source: prefetchQueue.pop() // 监听加载完成，成功或失败后移除 onStatusChanged: { if (status === Image.Loaded || status === Image.Error) { prefetchQueue.shift(); } } } } } } ``` 在`JQQmlImage-master`这个压缩包中，可能包含了自定义的QML图像组件或相关的示例代码，用于演示如何实现预解释和预读取功能。通过研究这些代码，你可以更好地理解如何在实践中应用这些优化策略。 总结起来，通过预解释和预读取，我们可以显著提高QML中`Image`控件的加载速度，提供更流畅的用户体验。预解释允许我们在不完全加载图像的情况下获取元数据，而预读取则可以预先加载用户可能需要的图像，减少延迟。在C++和QML的项目中，这种优化对于处理大量图像或高分辨率图片的场景尤其重要。

本文介绍了一种基于Cortex-A8处理器和H.264视频压缩技术的无线视频监控系统的设计。系统主要由视频监控PC客户端、无线传输网络以及视频采集端组成。随着科技的进步和生活标准的提升，安全问题越来越受到人们的重视，视频监控系统因此广泛应用于紧急救援和安防系统中。无线视频监控系统能够有效解决传统有线系统的布线复杂、网络结构不灵活等问题。 无线技术，尤其是WLAN（无线局域网）的建设，因其组建快捷、灵活性强、受环境限制小以及便于网络重组和扩展的特点，为视频监控系统的设计提供了技术支持。H.264视频编码压缩标准由国际电信联盟制定，其强大的网络适应性确保了在不同信道中的视频图像质量，显著提升了视频数据的压缩率，降低了传输所需的网络带宽，推动了无线网络技术的发展。 系统采用的SP5V210处理器芯片基于ARM Cortex-A8内核，主频最高可达1GHz，具备MMU功能、64位内部总线架构、可扩展的DRAM内存接口、1G的NANDFlash和DDR2内存接口、3通道I2C总线接口、4个USB接口以及4路HS MMC/SD/SDIO接口等。它内部集成了MFC（Multi-Format Codec）视频编解码器，支持包括MPEG-4和H.264在内的多格式编解码。另外，利用NEON信号处理扩展指令集，进一步提高了H.264和MP3等媒体编码的效率。 系统的工作流程是：OV3640摄像头采集图像信息并通过I2C总线与SP5V210处理器通信。处理器使用内部集成的MFC进行H.264编码压缩，再通过基于USB无线网卡构建的WLAN网络和实时传输协议RTP将视频数据发送至视频监控PC客户端，实现解码和显示。系统的软件结构包括应用层程序、设备驱动程序以及嵌入式Linux操作系统，系统启动时先执行Bootloader进行硬件设备初始化并引导加载Linux 2.6.35内核，加载设备驱动程序，最后运行应用层程序。 视频数据采集主要是通过OV3640图像传感器完成，支持300万像素并可输出YUV420格式图像数据。视频采集模块通过Video4Linux（V4L）在Linux操作系统中实现视频采集设备的各种功能，V4L2作为V4L的升级版，具有更好的兼容性和扩展性。V4L2的视频信息采集流程包括打开设备文件、初始化设备信息、申请帧缓存内存空间、映射内存到用户空间、发送采集信号、读取视频缓存帧数据、处理数据以及释放内存映射并关闭视频设备。由于原始视频数据量大，需通过H.264技术进行压缩编码，以适应无线网络带宽和存储空间的限制。 系统整体框图展示了从视频采集到无线传输再到PC端显示的完整流程。视频采集端和无线传输的设计包括视频数据的采集流程和H.264编码压缩过程。使用MFC硬件编解码模块对视频数据进行压缩，以满足系统对视频数据压缩和处理速度的要求。系统充分利用了无线网络技术的成本低廉、组网便捷、实际应用性强等优点，可以广泛应用于民用和工业安防系统。

在IT领域，反向传播（BackPropagation）是一种广泛应用于神经网络训练的算法，它通过调整权重来最小化预测输出与实际输出之间的误差。这个过程涉及到梯度下降，一种优化算法，用于寻找损失函数的最小值。在本项目“BackPropagation:使用反向传播和多元线性回归预测水力发电厂涡轮机的功率”中，我们将会探讨如何结合这两种方法来预测水力发电设施中涡轮机的输出功率。 让我们深入了解反向传播算法。反向传播的核心在于利用链式法则计算网络中每个权重参数对总损失的偏导数，这些偏导数被称为梯度。然后，使用梯度下降更新权重，使得损失函数逐渐减小，从而提高模型的预测准确性。在训练过程中，数据会被批量送入网络，计算每个批次的损失，并根据损失更新权重，这个过程称为一个训练周期或一个epoch。 在这个项目中，反向传播被用于训练一个多层感知器，这是一类简单的神经网络结构。多层感知器通常包括输入层、隐藏层和输出层，每层由多个神经元组成，神经元之间通过权重连接。对于水力发电厂的涡轮机功率预测，输入层可能包含诸如水流量、水头高度、温度等影响功率的因素，而输出层则输出预测的涡轮机功率。 同时，多元线性回归是一种统计学方法，用于建立输入变量（自变量）和输出变量（因变量）之间的线性关系。在传统的线性回归中，我们假设因变量是输入变量的线性组合。然而，在这个项目中，多元线性回归可能被用作神经网络的激活函数或者作为最后的输出层，以简化模型并提供更直观的解释。 项目文件“BackPropagation-master”很可能包含了源代码、数据集和相关的文档，其中源代码可能使用Java编程语言实现。Java是一种面向对象的语言，适合开发大规模、跨平台的应用程序，包括机器学习项目。在代码中，可能会使用Java的数据结构如数组和集合来存储和处理数据，以及数学库（如Apache Commons Math）来进行矩阵运算和计算梯度。 为了运行这个项目，你需要理解Java编程基础，熟悉神经网络的基本概念，以及如何使用数据集进行训练和验证。你还需要了解如何读取和处理CSV或其他格式的数据文件，这通常是机器学习项目中的常见步骤。此外，理解评估指标（如均方误差或R^2分数）也很重要，它们可以帮助你判断模型的预测性能。 这个项目结合了反向传播和多元线性回归两种技术，使用Java编程语言，以水力发电厂涡轮机功率预测为应用背景，提供了一个学习和实践神经网络预测能力的好机会。通过深入研究项目代码和文档，你可以更深入地理解这些概念，并提升你在机器学习领域的技能。

HiFormer：基于CNN和Transformer的医学图像分割方法 HiFormer是一种新颖的医学图像分割方法，它将卷积神经网络（CNN）和Transformer结合，以解决医学图像分割任务中存在的挑战性问题。该方法通过设计了两个多尺度特征表示使用的开创性Swin Transformer模块和基于CNN的编码器，来确保从上述两种表示中获得的全局和局部特征的精细融合。实验结果表明，HiFormer在计算复杂度、定量和定性结果方面优于其他基于CNN、基于变换器和混合方法的有效性。 医学图像分割是计算机视觉中的主要挑战之一，它提供了有关详细解剖所需区域的有价值的信息。这些信息可以极大地帮助医生描述损伤、监测疾病进展和评估适当治疗的需求。随着医学图像分析的日益使用，高精度和鲁棒性的分割变得越来越重要。 卷积神经网络（CNN）具有提取图像特征的能力，已被广泛用于不同的图像分割任务。然而，CNN模型在医学图像分割任务中的性能受到限制，因为它们只能在局部范围内捕获特征，而忽视了长距离依赖关系和全局上下文。 Transformer最初是为了解决这个问题而开发的，但它们无法捕获低级功能。与此相反，它表明，局部和全局功能是至关重要的密集预测，如分割在具有挑战性的上下文中。在本文中，我们提出了HiFormer，这是一种有效地桥接CNN和Transformer用于医学图像分割的新方法。 具体来说，我们设计了两个多尺度特征表示使用的开创性Swin Transformer模块和基于CNN的编码器。为了确保从上述两种表示中获得的全局和局部特征的精细融合。实验结果表明，HiFormer在计算复杂度、定量和定性结果方面优于其他基于CNN、基于变换器和混合方法的有效性。 在近期的研究中，已经开发了一些基于Transformer的方法来解决CNN在医学图像分割任务中的限制。例如，DeiT提出了一种有效的知识蒸馏训练方案，以克服视觉变换器需要大量数据来学习的困难。Swin Transformer和pyramid visionTransformer试图分别通过利用基于窗口的注意力和空间减少注意力来降低视觉变换器的计算复杂度。CrossViT提出了一种新颖的双分支Transformer架构，可提取多尺度上下文信息，并为图像分类提供更细粒度的特征表述。DS-TransUNet提出了一种双分支Swin Transformer，用于在编码器中捕获不同的语义尺度信息，以执行医学图像分割任务。HRViT将多分支高分辨率架构与视觉变换器连接起来，用于语义分割。 然而，这些方法有一些障碍，阻止他们获得更高的性能：1）它们不能在保持特征一致性的同时，捕获全局和局部特征；2）它们需要大量的数据来学习和训练。因此，我们提出了HiFormer，以解决这些问题，并提供了一种更好的医学图像分割方法。 在实验部分，我们在多个医学图像分割数据集上进行了实验，结果表明，HiFormer在计算复杂度、定量和定性结果方面优于其他基于CNN、基于变换器和混合方法的有效性。我们的代码在GitHub上公开，供其他研究者使用和改进。

Delphi和Lazarus的日志记录组件。 版本3.3（02-05-2019）多线程，面向对象，缓冲安全。 即使您的应用程序崩溃，日志文件也将正确写入磁盘。 日志记录/解析/格式化和可选的视觉反馈工作不会占用您主线程的时间。 日志环境支持调试。 易于使用的字符串格式化功能。 Olivier Touzot的HotLog 2004、2005的更新。 非常感谢Olivier。

内容概要：本文详细介绍了一个基于YOLOv8和DEEPSort的多目标检测跟踪系统。该系统使用VisDrone数据集进行训练和测试，包含56组测试视频，涵盖了行人和车辆等多种目标类型。系统采用PyQt5设计图形用户界面，提供了详细的环境部署说明和算法原理介绍。主要内容包括：数据集配置、YOLOv8模型加载与检测框格式转换、DeepSORT追踪模块初始化及其参数设置、PyQt5界面设计与线程管理以及环境部署的最佳实践。此外，还讨论了系统的性能优化方法，如将检测帧率限制在15fps以确保实时处理能力。 适合人群：对计算机视觉、深度学习和多目标跟踪感兴趣的开发者和技术研究人员。 使用场景及目标：适用于需要构建高效多目标检测和跟踪系统的应用场景，如智能交通监控、安防监控等领域。目标是帮助用户快速搭建并理解多目标检测跟踪系统的工作原理，同时提供实用的操作指导。 其他说明：文中提到的系统在VisDrone数据集的商场场景测试视频中表现出色，能够达到28fps的速度，并显著减少ID切换次数。然而，在极端遮挡情况下仍存在一些挑战，未来可以通过引入后处理模块进一步改进。