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QZxing 是对 zxing 的一个封装，用于在 Qt 程序中加入条形码和二维码识别的功能。这里就讲讲如何编译和使用这个库。
前几年 QZXing 的代码是放到 sourceforge.net 上的，现在迁移到了 github.com。所以下载最新的代码要去：http://https://github.com/ftylitak/qzxing/
可以用git 来下载，也可以直接下载打包的 zip 文件。下载下来有 150M 左右，里面主要是有很多测试图片，真正的代码其实并不多。
下载解压之后里面有个 src 目录。里面就是我们需要的代码了。
也可以从 https://download.youkuaiyun.com/download/learnlhc/11099967 下载，这里包含QZxing包 + VS2015测试例子
Qt QZXing 二维码扫描与制作
在现代应用中，二维码（Quick Response Code）已经成为信息传递的常用工具。无论是用于产品追踪、支付系统还是信息共享，二维码都扮演了重要角色。QZXing是一个为 Qt 提供的二维码扫描和生成库，能够帮助开发者轻松实现二维码的读取和创建功能。本文将详细介绍QZXing的概念、作用及其基本用法，并逐一讲解其函数，最后通过一个示例代码来巩固所学内容。QZXing是一个强大的二维码处理工具，它能够简化二维码的扫描和生成过程。通过使用QZXing。
Qt 二维码生成与识别库：QZXing 的编译与使用
zxing 是一个开源的一维/二维条码图像处理库，当前版本为 Java 语言开发： https://github.com/zxing/zxing QZXing 是 ZXing 的 Qt 移植版本，同样还有 cpp 等语言和框架的移植版本。从 QZXing 的文档可以看到，只有 QR Code 二维码支持编码，其他都只支持解码。 https://github.com/ftylitak/qzxing 该库使用的Apache2.0 开源协议，可以放心食用。
QZxing动态库集合 包含mingw32 msvc2015_32 msvc2015_64编译的动态库
QZxing动态库集合 编译环境Qt5.9.0 win10 分别以下编译器编译的 mingw32 msvc2015_32 msvc2015_64 下载后根据配置即可用
QZXing 的编译和使用
QZXing 的编译和使用QZxing 是对 zxing 的一个封装，用于在 Qt 程序中加入条形码和二维码识别的功能。这里就讲讲如何编译和使用这个库。 前几年 QZXing 的代码是放到 sourceforge.net 上的，现在迁移到了 github.com。所以下载最新的代码要去：http://https://github.com/ftylitak/qzxing/可以用git 来下载，也可以
使用QZXing2.4识别条码
此工程是在QT上使用QZXing_sourceV2.4开源库识别条码，自己优化了原来的QZXing_sourceV2.4库的识别算法，识别率大有提升。
Qt 二维码生成、识别（QZXing）
Qt 二维码生成、识别（QZXing）
qt 二维码生成器
最近项目需要用到二维码生成和解析功能，用纯C实现了一个二维码生成器，但是解码功能不是很好实现，后续找了第三方的，QRcode，QZXing等进行测试，最后选择了QZXing，集成比较方便哈，QZXing是基于Qt实现的，完全兼容Qt，直接加入源码即可使用，比较便捷，QRCode还需要用vs编译成lib使用，稍微麻烦了一点。 引入工程很简单 1. 自个纯源码实现二维码生成 2. QZXing 实现二维码生成和解析 使用展示： 这是自己源码实现封装的一个接口，一句话即可...
HDMI采集芯片 ADV7611采集PC数据调试总结
开发环境：TI DM365 平台， ADV7611采集板， CCS5.5 第一步：I2C调通 这张是 ADV7611 读写的时序图，可以看出在写和读的时候发送地址数据的时候的停止位信息是不同的，在写的时候是不需要停止位的，但是读的时候是要停止位的。如果I2C在硬件没问题的时候可以考虑是不是这方面的问题。 第二步：map 配置： 根据官方推荐配置进行配置： 0x98,
【Qt 学习之路】Qt生成或解析二维码
生成和解析二维码用了两个库：（QRCode、QZXing）这两个库可以自行下载。
中兴FTTR光猫变简易OLT：低成本搭建全光监控与局域网实战指南
本文详细介绍了如何将中兴FTTR光猫改造为简易OLT设备，实现低成本全光监控与局域网扩展。通过LOID认证、桥接模式设置及终端数破解，用户可利用二手设备搭建高性能光纤网络，适用于远程监控和长距离组网场景，显著降低部署成本。
PostgreSQL 在 Windows操作系统 无管理员权限情况下的部署详解
但是因为使用默认5432端口，我们修改了端口，所以连接报错，需要修改local连接信息，右键-属性修改相应信息即可，方式同上。（也别太任意吧，个人习惯工具放在不包含中文及特殊字符的目录，另外目录名尽量简短，避免不必要的麻烦）图中我解压到了自己的tools\postgresql18。1）如果想修改默认的5432端口，找到初始化目录中的（上面的tools\postgresql18\。此处替换成你的实际目录\tools\postgresql18\pgsql\pgAdmin 4\runtime。
【无标题】QT实现二维码的生成与识别二维码
一、下载qrencode库文件中的.h和.c文件添加到QT工程 修改config.h.in为config.c也添加到工程中 编译工程，保证编译没有错误。 二、生成二维码代码 void MainWindow::BuildCode(const QString &text,QPixmap &qrPixmap,int scale) { if(text.isEmpty())return; qr = nullptr; qr = QRcode_encodeString(text.t
abaqus运行报错 WindowsError：[Error 2]
abaqus提交job总是提示“WindowsError [Error 2”，报这个错误，可能是由于安装其他软件改变了abaqus软件的路径导致，总结了看到的教程，按照下面的方法可以解决这个问题。 步骤一：找到你的abaqus安装路径（我是按照一个安装视频安装的，安装路径为SIMULI1），然后找到SIMULIA文件夹，点击进入后找到commands文件夹，将这个路径复制下来。 步骤二：我的电脑右键属性，在左侧中找到高级系统设置并...
做个生成和扫描二维码的windows小应用
想做一个视频聊天的程序，因为用到了编码和解码，所以几天一直在自学ffmpeg。无从下手便从最经典的output_examples.c代码看起。着手重写一遍才发现，很多很多API和宏定义都完全不一样了，结合APIChanges 和度娘坑坑洼洼地写了几天快写完了，昨天凌晨手残忘记保存关机了，全没了。不过无所谓了，差不多理解了（强行安慰自己）。在这几天，花了一天时间用qt做了个二维码的小程序，生成二维码
advanced installer 打包Flutter的Windows程序安装包（基本打包、开机自启、定时自动检测升级、包含卸载程序）
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《民机适航入门指南：从法规学习到项目实践的全面解析》
适航（Airworthiness）是指航空器、其发动机、螺旋桨和其他部件在规定条件下，能够安全飞行并满足有关航空法规规定的条件。简而言之，适航代表了航空器在任何时候都能安全运营的状态。适航在民用航空领域尤为关键，因为飞机必须经过严格的适航认证才能投入商用。这些认证的目标是确保飞机能够在广泛的运行条件下保持飞行安全，从而保护乘客、机组和地面人员的生命财产安全。适航法规覆盖了飞机的整个生命周期，包括设计、制造、测试、运营、维护和报废。
QZXing 纠错级别解密：L/M/Q/H 如何影响二维码的容错率
扫一个被划花、被折叠、甚至缺了一角的二维码，依然能成功识别——这背后就是**二维码纠错机制**在起作用。而决定容错能力强弱的，正是 **QZXing 纠错级别**中的 L、M、Q、H 四个档位。作为基于 ZXing 的 Qt/QML 二维码处理库，QZXing 完整支持这四级纠错设置。本文将用最通俗的语言，带你搞懂 **二维码容错率** 的底层逻辑，并给出不同场景的选档建议。 ## 一、什么是二
华为OD机试真题 C 实现【水库蓄水问题】【2022.11 Q4 新题】
给定一个长度为 n 的整数数组height。数组的元素表示山的高度，选择两个元素作为水库的边界，求蓄水量的最大值并输出蓄水量最大时的边界下标（蓄水量相同时输出下标较近的）。
Qt实现二维码的编解码
如下图能够通过字符串生成二维码 编程环境 二维码编码：Qt5.14 + qrcode库 二维码解码：Qt5.14 + QZXing库 qrcode库下载地址：https://fukuchi.org/works/qrencode/ QZXing库下载地址：https://github.com/ruisebastiao/QZXing 1 二维码编码 1.1环境配置 下载qrcode库后，解压后只留下下图红框所框住的文件 其中将config.h.in更名为 config.h在文件中将.
《QGIS快速入门与应用基础》009：国内镜像源（清华大学/阿里云）下载技巧
针对国内用户下载QGIS速度慢、易中断的问题，推荐使用清华大学和阿里云两大国内镜像源，提供3-10MB/s的极速下载方案。详细解析镜像源核心优势、分步骤下载指南及校验方法，对比清华（同步快、北方优选）与阿里云（南方节点多）的特点。针对常见问题如版本延迟、404错误等提供解决方案，并介绍搭配IDM等工具实现多线程加速的进阶技巧。通过镜像源+下载工具组合，用户可高效获取QGIS安装包，为后续系统安装奠定基础。
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
C++二维码相关库编译
一、瞎想 坐在地铁上闲来无聊，突然想到了二维码，顺手就百度了下相关的资料，目前C++二维码相关的库不多，也就zbar(开源中国上下了半天也没下载下来)、zxing，不过这两个库据说都是解析二维码的，不能生成二维码，这个是对于C++而言，如果你是搞C#或者java的，那么恭喜你，你可以直接使用zxing库来完成生成和解析二维码，具体参看 C++生成二维码总结，这篇文章主要是总结了下当...
假人有限元模型
假人模型，车辆碰撞假人有限元模型，适合做乘员安全的研究者利用
Qt实现二维码生成和识别
QZxing开源库: 生成和识别条码和二维码下载地址：https://gitcode.com/mirrors/ftylitak/qzxing/tree/master。
最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版
Part-E1-SDIO-Specification-Ver4.00-Final-120220.pdf：最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版，包括SDIO 接口的外设，SDIO 接口官方协议等。
pscad IEEE标准系统搭建说明
pscad IEEE标准系统搭建说明，包含典型的IEEE 9节点、14节点、30节点、39节点和118节点系统。内含标准测试系统的原始数据和潮流结果。
QT 使用QZXing生成，解析二维码跟条码
为什么要下载QZXing库，而不直接使用编译好的库文件？因为每个人使用的编译环境是不一样的，使用的编译器也不尽相同，不同编译器编译出来的库放到不同编译器下则不一定能够使用（至少我是这么理解的，使用别人的也经常出现崩溃的问题）。zxing 是一个开源的一维/二维条码图像处理库，目前的版本为 Java 语言开发。
QT二维码生成和解析&Demo
目录 一、前言 二、相关知识 三、效果展示 四、主要源码简析 五、源码Demo 一、前言 本文主要介绍二维码生成和解析的相关知识和例程 二、相关知识 ①二维码生成： 主要用到的是开源的二维码QR码编码库qrencode，需要使用到的库文件为下面的： 库里最重要的是下面的二维码生成函数： /* string是生成二维码的字符串； 2表示二维码的版本，一般选1或2都可以； QR_ECLEVEL_L表示容错级别，容错级别越高，相同的字符串生成的二维码就越复杂，相对应的识别二维码.
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