vmware所有虚拟机Qt creator编辑器F4无法切换源文件

Qt Creator编辑器Qt Creator15.0.1版本，可用于添加AI插件

Ubuntu QtCreator编辑器无法输入中文解决方法 问题描述： Ubuntu安装了搜狗输入法，在浏览器中可以使用，但是在Qt Creator编辑器中却无法输入中文。 解决办法 把目录/usr/lib/x86_64-linux-gnu/qt5/plugins/...

在Qt Creator中实现语言切换是一项常见的功能，尤其对于面向国际化的软件来说，提供多语言支持是必不可少的。Qt Creator作为一款强大的跨平台开发环境，它自身就具备了切换语言的能力。下面我们将详细探讨如何实现这...

QT Creator 5.10是Qt开发环境的一个版本，它集成了一款强大的调试工具——CDB（Console Debugger），这是微软Windows平台上的一个命令行调试器，适用于调试基于.NET Framework和本机C++应用。在QT Creator中集成CDB...

第一讲计算机基础知识和计算机基本操作.pptx

内容概要：本文详细介绍了基于西门子S7-200 PLC和组态王软件构建的混凝土搅拌站配料系统的实现方法和技术细节。首先阐述了硬件配置，如S7-224XP的模拟量输入接口用于连接称重传感器，以及EM231扩展模块的应用。然后深入解析了PLC内部的梯形图编程逻辑，涵盖配料控制的关键步骤，包括初始化、启动条件判断、重量比较、超时保护机制等。此外，还特别强调了组态王作为人机界面的作用，展示了其实现实时数据显示、配方管理、异常报警等功能的具体方式。针对常见的调试难题，如称重传感器的零漂现象，提出了有效的解决方案，如采用滑动平均滤波算法来提高测量精度。最后分享了一些实用的操作经验，确保系统稳定可靠运行，将配料误差控制在±0.5%以内。 适用人群：从事工业自动化领域的工程师，尤其是专注于PLC编程和HMI开发的技术人员。 使用场景及目标：适用于需要精确控制物料配比的生产环境，如建筑施工场地的混凝土搅拌站。目标在于提升配料精度，减少人为因素导致的质量波动，保障生产的连续性和稳定性。 其他说明：文中不仅提供了理论指导，还有大量实践经验分享，对于解决实际工程中遇到的问题极具参考价值。

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内容概要：本文详细介绍了永磁同步电机（PMSM）的非线性磁链无感算法及其Flux观测器与锁相环PLL仿真模型的应用。首先，阐述了非线性磁链无感算法的推导过程，涉及电机电磁学和电路学知识，旨在将电压、电流等参数转化为磁链信息。其次，讨论了磁链观测器的调试经验和仿真与实际电机控制的一致性，确保估计的磁链能快速收敛于实际磁链。接着，介绍了离散化建模方法及其在MBD开发中的应用，使模型可以直接转换为stm32实际电机控制程序。最后，分享了无感观测器的角度追踪及调参经验，强调了这些技术在提高电机控制精度和稳定性方面的重要意义。 适合人群：从事电机控制系统设计与开发的技术人员，尤其是对永磁同步电机有研究兴趣的研发人员。 使用场景及目标：适用于需要提升电机控制精度和稳定性的应用场景，如工业自动化、交通系统和家用电器等领域的电机控制项目。目标是帮助技术人员理解和掌握非线性磁链无感算法及Flux观测器+锁相环PLL仿真模型的设计与应用。 其他说明：文中还提到未来将继续深入研究永磁同步电机的控制技术，为电机的高效、节能运行提供更多解决方案。

内容概要：本文详细介绍了FLAC3D6.0软件中关于巷道开挖、支护与充填开采的三组源代码及其应用场景。首先，针对巷道开挖部分，通过设定合理的边界条件和采用适当的命令如zone relax excavate来模拟开挖后地压对巷道稳定性的动态影响。其次，在巷道锚杆支护方面，强调了锚杆与围岩之间的耦合关系以及相关参数的精确设置，确保支护的有效性和可靠性。最后，对于工作面充填开采，则重点探讨了充填体的存在与否对上覆岩层应力场、位移场和破坏场的具体影响，并提供了具体的代码实现方法。此外，还分享了一些实用的小技巧，比如利用save [filename]和restore命令进行参数敏感性分析，提高了计算效率。 适合人群：从事岩土工程领域的研究人员和技术人员，尤其是那些希望深入了解FLAC3D6.0软件在巷道开挖、支护与充填开采方面的应用的人士。 使用场景及目标：适用于需要进行巷道开挖、支护与充填开采数值模拟的研究项目。主要目的是帮助用户掌握FLAC3D6.0的相关命令和参数配置，以便更好地理解和预测实际工程中的地质力学行为。 其他说明：文中提供的代码均带有详细的汉语注释，便于初学者学习和理解。同时，作者提醒使用者要注意一些常见的陷阱，如边界条件的选择、锚杆耦合等问题，以避免计算过程中出现不必要的错误。

内容概要：本文介绍了基于深度学习的驾驶员分心驾驶行为（疲劳与危险行为）预警系统。该系统通过实时视频流获取、面部检测、眼部状态检测和手势检测等技术手段，结合YOLOv5和Deepsort算法，实现实时监测和预警。具体步骤包括：使用OpenCV库获取实时视频流，通过人脸检测算法定位驾驶员脸部特征，眼部检测算法判断驾驶员是否疲劳，手势检测算法识别驾驶员是否在开车过程中玩手机或其他分心行为。最后，系统通过对驾驶员行为的视频分析和分类，触发相应的警告与提醒。 适合人群：交通安全管理研究人员、自动驾驶技术研发人员、交通安全设备制造商、车辆安全系统集成商。 使用场景及目标：适用于各种车辆的安全监控系统，旨在减少因驾驶员疲劳或分心导致的交通事故，提升道路安全性。 其他说明：该系统不仅提高了行车安全，还为未来的智能交通系统提供了技术支持。

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