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RSS订阅原创 机器人运动控制与平衡算法：科技前沿的动态艺术
摘要： 运动控制与平衡算法是机器人技术的核心，决定了机器人在复杂环境中的适应性与稳定性。其基础架构包括感知、决策和执行模块，如Atlas机器人通过多传感器数据融合实现精确控制。平衡算法方面，双足机器人依赖零力矩点（ZMP）理论和模型预测控制（MPC），而多足机器人则采用静态或准静态稳定策略。实际应用中，环境不确定性、动态干扰和能源效率仍是主要挑战，需通过实时调整、高效步态规划（如模仿人类行走）等方法解决。这些技术的突破推动着机器人从工业到救援等领域的广泛应用。
2026-01-01 15:21:55
340
原创 多模态感知与融合技术：开启智能感知新时代
摘要： 多模态感知与融合技术正推动智能感知领域的革新。多模态感知通过整合视觉、听觉、雷达等多元信息，克服单一模态的局限，在自动驾驶、安防监控等领域提升环境感知的准确性和安全性。多模态融合技术则分为数据层、特征层和决策层，高效整合异构信息，应用于医疗诊断、智能交互等场景。未来，该技术将在智能家居、教育等领域持续拓展，通过多元感知与智能分析，为用户提供更精准、个性化的服务。
2026-01-01 15:20:45
213
原创 机器人操作系统与开源生态：技术协同发展的新图景
摘要：机器人操作系统（ROS）与开源生态的融合正推动机器人技术革新。ROS经过十余年发展形成模块化架构，支持从研究到工业应用的完整生态。开源社区通过标准化协作和商业支持实现持续迭代，已在物流、农业等领域产生显著效益。然而，技术兼容性、安全机制和人才短缺仍是主要挑战。未来需加强标准化建设、安全防护和人才培养，以促进技术深度融合与产业应用。（148字）
2026-01-01 15:19:49
416
原创 具身智能机器人安全评估与伦理建设：技术发展下的关键议题
摘要： 具身智能机器人在工业、医疗、家庭等场景加速落地，但其安全与伦理问题日益凸显。安全评估需关注硬件可靠性（如环境适应性）、软件容错性（如指令误判）及数据安全（如隐私保护）。伦理建设涉及责任界定、隐私边界及人机情感交互，需法律与行业协同规范。跨学科协作、行业自律（如伦理审查机制）及公众参与（如社区试点）成为构建治理体系的关键，推动技术发展与人文价值的平衡。（150字）
2026-01-01 15:18:07
1020
原创 机器人集群协同与人机协同：科技浪潮下的协同进化之路
在人工智能技术蓬勃发展的当下，机器人系统正经历着从单一功能向群体智能的深刻转变。这种转变不仅体现在机器人集群协同作业能力的提升，更催生了人机协同这一新型交互模式。两种协同形态的并行发展，正在重塑工业生产、社会服务乃至日常生活的基本范式。
2026-01-01 15:17:12
485
原创 具身智能软硬件一致性技术：智能体发展的关键支撑
摘要： 具身智能通过智能体与物理环境的交互实现学习与进化，其发展依赖软硬件一致性技术。传统AI局限于数字空间，而具身智能需协调硬件（传感器、执行器）与软件（算法、模型）的实时交互，面临硬件多样性、算法动态性及环境不确定性等挑战。当前研究通过硬件模块化、鲁棒算法设计及仿真技术优化一致性，推动智能体在复杂场景中的高效协同。软硬件一致性成为具身智能突破现实应用瓶颈的关键支撑。
2026-01-01 15:16:21
202
原创 生成式AI驱动的机器人设计方法：从概念到实践的探索
摘要： 生成式AI正革新机器人设计，通过VAE、GAN等模型实现形态优化与功能创新。其技术框架涵盖数据构建、形态生成、功能训练及交互系统开发，显著提升工业机器人性能（如装配效率+15%）和服务机器人交互质量（满意度+31%）。尽管面临多模态融合与模型鲁棒性等挑战，生成式AI在物流、医疗等领域的应用已展现巨大潜力，未来将向轻量化、可解释性方向演进。
2026-01-01 15:14:44
919
原创 多层次端到端的具身决策技术：智能体交互的新范式
摘要： 多层次端到端具身决策技术通过分层架构实现感知、决策与执行的闭环优化，成为人工智能与机器人融合的关键突破。该技术结合端到端学习与分层抽象，通过多模态感知融合、分层决策规划和动作执行优化，显著提升智能体在服务、工业及救援等场景中的自主决策能力。尽管面临信息传递、动态适应性等挑战，未来神经符号系统融合与元学习等方向有望推动技术进一步发展，为自主智能系统奠定基础。（149字）
2026-01-01 15:13:05
506
原创 人形机器人从实验室走向产业化的关键突破
人形机器人正从实验室迈向产业化应用，关键技术取得突破：运动控制方面，优化关节驱动系统提升精度和稳定性；环境感知采用多模态传感器融合，增强复杂环境适应力；人机交互实现语音、表情和手势的多元化发展；能源系统通过新型电池和智能管理延长续航。产业生态协同构建，上下游企业合作推动技术落地，标准体系建立促进规模化发展。这些进步为人形机器人在物流、医疗等场景的应用奠定基础，开启智能社会新篇章。
2026-01-01 15:11:45
507
原创 具身智能机器人的技术演进路径探析
摘要：具身智能机器人经历了四个发展阶段：萌芽期（20世纪中）奠定感知-决策-行动框架；积累期（1980-2000年）实现模块化突破；融合期（2010年代）通过深度学习和多模态感知实现算法突破；当前生态构建期聚焦开放平台和标准制定。技术演进呈现从单一到通用、固定到动态、独立到协作的特征，面临算力、能源和伦理等挑战，未来将通过传感器升级、边缘计算和具身大模型等技术，在智能制造、医疗和航天等领域拓展应用边界。
2026-01-01 15:10:44
408
原创 如何发挥技术群的作用
摘要：技术群要避免沦为广告群或僵尸群，需聚焦核心价值、建立规则、激活互动并沉淀成果。明确群定位（技术交流/资源对接等），制定简洁可执行的群规，通过角色分工、固定话题和挑战活动激活参与感，用文档归档和精华提炼沉淀知识，结合线下活动增强连接。警惕追求人数多、忽视持续运营等误区，最终实现"解决问题、带走知识"的价值闭环。（150字）
2025-12-21 19:03:00
406
原创 LLVM - 在 ARM 上构建
本文档提供了在ARM架构设备上构建和测试LLVM/Clang编译器的实用指南。重点包括：建议使用Release模式构建以减少内存消耗，推荐针对ARM/AArch64目标进行专门构建；建议使用gold链接器替代GNU ld以提升低内存设备的构建成功率；提供了CPU性能调优脚本以解决ARM开发板常见的不稳定问题。文档还强调了存储介质选择（推荐USB驱动器或外接硬盘）和电源要求（需提供至少4A电流）的重要性。需要注意的是，本文仅适用于ARM设备原生构建，不涉及交叉编译场景。
2025-11-20 08:28:50
248
原创 LLVM - 编写一个 LLVM Pass
LLVM的新Pass管理器采用基于概念的多态性，Pass通过继承CRTP混入类PassInfoMixin实现。本文以"Hello World" Pass为例，详细介绍了创建和注册Pass的完整流程：首先在头文件中声明继承PassInfoMixin的Pass类并实现run方法，然后在源文件中实现具体逻辑，最后通过修改PassRegistry.def进行注册。示例Pass会打印所有非外部函数名，并通过返回PreservedAnalyses::all()表示未修改IR。文档还涵盖了使用opt工
2025-11-20 08:28:42
539
原创 LLVM - 矢量化器
LLVM提供了两种矢量化器：循环矢量化器（Loop Vectorizer）和SLP矢量化器（SLP Vectorizer）。循环矢量化器作用于循环结构，通过扩展循环体指令实现迭代并行处理；SLP矢量化器则合并代码中多个标量为向量操作。两者默认启用，可通过clang选项关闭或调整参数（如矢量宽度、展开因子）。开发者还能使用#pragma指令控制特定循环的矢量化行为。矢量化器支持复杂场景，包括未知循环次数、指针冲突检查、归约操作、条件语句转换等。优化诊断工具可帮助识别未矢量化的循环及其原因。
2025-11-20 08:28:26
523
原创 LLVM - 用户指南
LLVM用户指南提供了全面的开发文档，主要面向需要操作LLVM中间表示(IR)的用户。内容涵盖构建发行版(CMake、Docker配置)、优化转换(Pass编写、矢量化、调试信息处理)、代码生成(后端开发、TableGen)以及JIT实现(MCJIT、ORC API)等方面。特别提供了针对ARM架构、交叉编译和性能导向构建(PGO)的专项说明，并包含调试JIT代码等实用技术指南。该文档体系适合LLVM开发者、编译器研究人员和新架构移植人员参考使用。
2025-11-20 08:28:14
201
原创 LLVM - Telemetry 框架
LLVM遥测框架设计摘要 LLVM提供了一个统一的遥测框架抽象API，用于收集使用和性能数据。该框架位于llvm/Telemetry/Telemetry.h，由四个核心组件组成：Manager(主交互点)、TelemetryInfo(数据载体)、Destination(数据接收端)和Config(配置)。特点包括： 高度可配置：工具、供应商和终端用户均可扩展和定制 无默认实现：各工具需自行实现，考虑不同组织对隐私和数据所有权的差异化需求 安全设计：上游实现不存储数据，避免隐私问题 使用流程：定义自定义序列化
2025-11-20 08:28:02
232
原创 LLVM - TableGen 简介
TableGen是LLVM中用于管理领域特定信息的工具，通过抽象化描述减少重复和错误。它解析.td文件并交由后端处理，支持类、定义、多重类等结构。主要应用于LLVM代码生成和Clang诊断系统。开发人员可编写自定义后端或利用JSON输出处理数据。TableGen语法借鉴C++模板，包含记录、类定义等元素，通过llvm-tblgen工具运行，支持生成不同格式的输出文件，如C++表和枚举列表。该工具在编译器开发中发挥重要作用，尤其适合处理大量结构化领域知识。
2025-11-20 08:27:51
529
原创 LLVM - 支持库
LLVM支持库概述 LLVM支持库位于lib/Support和include/llvm/Support目录下，旨在为LLVM提供跨平台支持，屏蔽操作系统差异。它通过统一接口封装必要的系统功能，避免代码中大量平台相关预处理指令。支持库仅实现LLVM运行所需的特定功能，而非完整的OS抽象层。为确保可移植性，规范要求：禁止直接包含系统头文件、不暴露系统函数/数据、采用高层接口设计、内部处理软错误、按操作系统类型组织代码等。通过集中平台相关代码，支持库简化了LLVM对新平台的移植工作，同时保持核心代码的整洁性。
2025-11-19 08:48:46
613
原创 LLVM - 栈安全性分析
这篇文档介绍了LLVM中的栈安全性分析技术，该分析用于判断栈变量是否为"安全"的，以帮助Sanitizer工具优化检测。分析分为两阶段：过程内分析收集变量的使用信息，跨过程分析处理函数调用的影响。分析要求绝不能将不安全变量误判为安全，可通过AddressSanitizer等工具进行验证。该技术能提高内存安全检查效率，同时确保安全性。
2025-11-19 08:48:27
272
原创 LLVM - Sandbox IR：LLVM IR 之上的事务层
Sandbox IR是建立在LLVM IR之上的中间表示层，支持状态保存和恢复功能。其主要特点包括：1) 与LLVM IR保持1:1映射关系；2) 采用写透式设计，所有修改都直接同步到LLVM IR；3) 提供变更追踪机制，支持单层保存/恢复操作。Sandbox IR API模仿LLVM风格，便于开发者使用，并被应用于Sandbox Vectorizer等项目。该设计避免了状态冗余，确保IR同步，同时通过变更追踪机制实现了事务处理能力。
2025-11-19 08:48:02
405
原创 LLVM - RISC-V 向量扩展（RVV）LLVM 后端支持指南
RISC-V 目标架构支持 1.0 版本的。本指南简要介绍了 RVV 在 LLVM IR 中的建模方式以及后端的代码生成机制。
2025-11-19 08:47:45
752
原创 LLVM - 调试信息迁移：从指令内在（intrinsics）到记录（records）
摘要：LLVM正在将调试信息从指令内在（intrinsics）迁移到更高效的记录（records）格式。新格式将调试信息表示为附加记录而非指令，提高性能并简化维护。主要变更包括：1）API需要改用迭代器而非指令指针定位插入位置；2）调试信息在IR文本中的表示方式改变；3）测试文件需要相应更新。迁移工作已基本完成，开发人员需注意API变更，特别是插入指令时需使用迭代器，以及批量更新测试断言的方法。C-API也进行了相应调整，移除了旧接口并新增了临时过渡接口。
2025-11-19 08:47:35
861
原创 LLVM - LLVM 优化提示（Remark）诊断简介
LLVM优化提示（Remark）系统提供了编译优化的详细诊断信息，包括成功优化（Passed）、失败优化（Missed）和分析结果（Analysis）三类。开发者可通过命令行选项开启优化提示输出，支持两种模式：实时诊断信息或序列化存储（YAML/bitstream格式）供后续分析。YAML格式包含优化类型、pass名称、函数信息等结构化数据，而bitstream格式则采用LLVM特有的二进制编码。此外，LLVM还提供了opt-viewer等工具用于可视化分析YAML格式的优化结果。这些功能帮助开发者深入理解
2025-11-19 08:47:18
847
原创 LLVM - ORC JIT API
本文档概述了LLVM ORCv2 JIT API的设计与实现。ORCv2提供了一个模块化、高性能的JIT编译器框架，支持多种使用场景，包括LLVM教程、调试器表达式求值、解释器等。主要特性包括JIT链接、LLVM IR编译、惰性编译、多线程支持及代码移除等。文档介绍了开箱即用的LLJIT和LLLazyJIT类，并详细阐述了其设计理念，包括模拟静态/动态链接器行为、符号查找机制等。ORCv2通过ExecutionSession、JITDylib等顶层API提供灵活的JIT编程模型，支持从简单到复杂的各种JIT
2025-11-19 08:47:06
418
原创 LLVM - MergeFunctions
本文档详细介绍了LLVM中MergeFunctions pass的工作原理和实现方法。该pass用于识别和合并功能相同的函数，包括模板实例化和自动代码生成产生的重复代码。文档采用自顶向下的结构，首先介绍了pass的整体设计思路，包括对数查找和哈希表两种实现策略的选择；然后深入讲解了函数的比较算法，包括基于递归的子对象比较方法和类型等价判断；最后说明了合并流程的实现细节。文档假定读者具备LLVM基础知识和SSA形式等概念，为希望理解该算法而不深入源码的开发者提供了全面的技术说明。
2025-11-19 08:47:04
760
原创 LLVM - MemorySSA
首先，别名分析（alias analysis）互相冲突，并且每种分析的结果都可能是你想要的（例如 TBAA 判定 no-alias，别的分析可能判定 must-alias），所以无法按照所有优化期望来分区内存。的目标是为内存提供一种基于 SSA 的表达方式，具备 def-use（定义-使用）链和 use-def（使用-定义）链，便于用户快速找出某内存操作可能定义/使用的位置。而 MemorySSA 里，PHI 节点合并“可达定义”，即到达 phi 节点的版本可能会 clobber 某变量，也可能不会。
2025-11-18 08:49:49
567
原创 LLVM - MCJIT 设计与实现
¶本文档介绍了 MCJIT 执行引擎及 RuntimeDyld 组件的内部工作原理。它是一个高层次的实现概述，展示了代码生成和动态加载流程中对象的流转和交互方式。
2025-11-18 08:49:37
629
原创 LLVM - 循环定义
本文介绍了LLVM中循环的定义、相关术语及其关键特性。循环被定义为控制流图中满足强连通性、单入口头节点和极大性的节点子集，也称为自然循环。文中详细阐述了循环的组成要素（如header、latch、backedge等）和重要特性，包括循环嵌套关系、可约性分析、循环终止性等。同时介绍了LoopInfo分析接口、LoopSimplify规范形式和LCSSA等重要概念，这些构成了LLVM循环优化和分析的基础框架。
2025-11-18 08:49:19
442
原创 LLVM - 链接时优化：设计和实现
本文档介绍了LLVM链接时优化(LTO)的设计与实现。LTO在链接阶段执行跨模块优化，与链接器紧密集成，开发者无需修改构建系统即可使用。文档通过代码示例展示了LTO如何利用链接器信息删除无用代码，相比独立LTO工具更具优势。LTO通过libLTO动态库实现，采用多阶段通信：读取bitcode文件、符号解析、优化代码、再解析符号。libLTO提供C接口抽象LLVM内部细节，包含lto_module_t处理非本地对象文件和lto_code_gen_t生成优化代码等功能。这种设计实现了高效的跨模块优化，同时保持与
2025-11-18 08:49:09
586
原创 LLVM - LLVM 和 Clang 中的关键指令
LLVM关键指令调试特性概述 LLVM提供"关键指令"特性，通过在DWARF中标记重要指令来优化调试体验。该特性通过DILocation新增的atomGroup和atomRank字段，配合DISubprogram的keyInstructions标志实现。Clang使用-gkey-instructions选项启用，主要标记变量赋值、控制流等关键操作，优化后代码步进更平滑。 优化过程中，LLVM会保持关键指令元数据传播，并在DWARF生成阶段确定is_stmt标记位置。当前实现存在指令不能属
2025-11-18 08:48:53
981
原创 LLVM - JITLink 简介
本文概述了LLVM中JITLink库的设计原理与功能特性。JITLink是一个用于即时编译链接的库，支持ORC JIT API，能够处理可重定位目标文件的完整特性，包括静态初始化、异常处理和线程本地变量等。它通过LinkGraph数据结构统一表示各种目标格式，提供了灵活的链接算法和Pass系统，支持跨进程、跨架构链接。文章详细介绍了JITLink与ObjectLinkingLayer的集成方式、LinkGraph的核心组件、通用链接算法的四个阶段，以及内存管理机制和错误处理方法。JITLink的设计既考虑性
2025-11-18 08:48:40
684
原创 LLVM - 调试信息的指令引用
摘要：LLVM通过指令引用技术解决调试信息维护问题。传统方法依赖虚拟寄存器追踪变量位置，但寄存器分配和优化后易失效。新方案直接记录生成变量值的机器指令编号和操作数位置（类似LLVM IR的值引用方式）。关键点包括：寄存器分配期间分离调试指令、处理PHI指令的特殊机制、LiveDebugValues pass将值映射到具体位置。目标架构需实现特定hooks以支持值流转追踪，并对优化过程添加调试信息维护逻辑。该方案避免了寄存器变动带来的干扰，但要求优化pass正确处理指令编号替换或丢弃。
2025-11-18 08:48:23
798
原创 LLVM - 贡献指南规则
本指南为InstCombine贡献者提供了一系列优化贡献规则，重点包括测试规范和正确性证明要求。测试方面强调预提交原则（先提交基线测试再提交修改）、使用自动化脚本生成CHECK行、测试简化与分类（负例测试、multi-use测试、交换测试等）。正确性证明需通过alive2工具验证，在PR中提供IR级别的变换证明，并涵盖各类边界情况。遵循这些规范可显著提升PR评审效率。
2025-11-18 08:47:59
596
原创 LLVM - 用户指南（User’s Guide）
MIR模式开发指南摘要 本文档介绍了在TableGen中使用MIR模式的开发者指南。主要内容包括： 功能状态：该功能仍在开发中，文档可能随时更新 应用场景：支持GlobalISel的GICombineRule和GICombinePatFrag 语法规范： 使用DAG数据类型表示模式 支持立即数和机器操作数两种操作数类型 提供类型推断系统和操作数命名规则 特殊类型： GITypeOf用于引用同类型操作数 GIVariadic用于匹配变长操作数 内建操作：包括寄存器替换(GIReplaceReg)和根指令擦除(
2025-11-18 08:47:57
826
原创 LLVM - 插桩 Profile 格式
本文档介绍了LLVM的两种插桩性能分析profile格式：原始格式(raw)和索引格式(indexed)。原始格式包含头部和多个数据区段，采用紧凑的内存转储形式，但无兼容性保证。头部包含魔数、版本号、各数据区段大小等元信息，用于计算各部分的偏移量。Payload区段包含二进制ID、profile元数据、计数器、位图等信息，其中计数器偏移量通过CountersDelta字段计算。该格式主要用于IRPGO场景，需转换为索引格式后才能用于编译器优化。文档还指出前端生成的profile通常与覆盖率分析结合使用，但覆
2025-11-18 08:47:55
422
原创 LLVM - LLVM gold 插件
本文介绍了LLVM gold插件的工作原理和使用方法。该插件通过gold链接器实现LLVM的链接时优化(LTO)功能，支持在Linux系统上整合bitcode文件和原生目标文件。文章详细说明了构建gold链接器与LLVMgold插件的步骤，包括如何配置和编译带插件支持的gold链接器，以及构建LLVMgold插件所需的CMake参数。使用部分展示了如何通过clang生成bitcode文件并进行LTO链接的示例。此外还提供了在autotooled项目中启用LTO的快速配置指南。最后指出该插件受GPLv3许可证
2025-11-17 08:52:59
985
原创 LLVM - 更新调试信息的方法
摘要：调试信息更新指南 本文档规范了LLVM中代码变换时更新调试信息的规则。核心原则包括： 调试位置更新规则： 保留位置：块内指令重排或简单跳转合并时应保留源位置 合并位置：多个指令被合并为新指令时应合并源位置 丢弃位置：当指令与源位置无明确关系时应丢弃位置 重映射位置：代码路径复制时需要重映射DILocation 调试值更新规则： 删除指令时应尽量保留调试信息，可通过RAUW替换、salvageDebugInfo或replaceAllDbgUsesWith等方法 避免不必要地将调试值变为undef 新指令
2025-11-17 08:52:52
872
原创 LLVM - 扩展 LLVM：添加指令、内建函数、类型等
本文介绍了在LLVM编译器中添加新功能的三种主要方式：内建函数、SelectionDAG节点和指令。作者建议优先考虑内建函数作为扩展手段，因其实现难度较低且对优化pass透明。每种扩展方式都详细列出了需要修改的关键文件和具体步骤，包括文档更新、类型系统修改、代码生成支持等。特别强调了添加新指令和类型会改变bitcode格式，需谨慎评估必要性。最后提醒开发者在进行重大扩展前应先咨询LLVM社区，避免重复工作并确保设计合理性。
2025-11-17 08:52:43
614
qthttpserver-everywhere-src-6.10.0.zip qthttpserver源码
2025-10-18
qtlanguageserver-everywhere-src-6.10.0.zip qtlanguageserver源码
2025-10-18
qtlocation-everywhere-src-6.10.0.zip qtlocation源码
2025-10-18
qtmultimedia-everywhere-src-6.10.0.zip qtmultimedia源码
2025-10-18
qtquick3d-everywhere-src-6.10.0.zip qtquick3d源码
2025-10-18
qtquick3dphysics-everywhere-src-6.10.0.zip qtquick3dphysics源码
2025-10-18
qtquickeffectmaker-everywhere-src-6.10.0.zip qtquickeffectmaker源码
2025-10-18
qtshadertools-everywhere-src-6.10.0.zip qtshadertools源码
2025-10-18
qtimageformats-everywhere-src-6.10.0.zip qtimageformats源码
2025-10-18
qtlottie-everywhere-src-6.10.0.zip qtlottie源码
2025-10-18
qtnetworkauth-everywhere-src-6.10.0.zip qtnetworkauth源码
2025-10-18
qtpositioning-everywhere-src-6.10.0.zip qtpositioning源码
2025-10-18
qtquicktimeline-everywhere-src-6.10.0.zip qtquicktimeline源码
2025-10-18
qtremoteobjects-everywhere-src-6.10.0.zip qtremoteobjects源码
2025-10-18
qtscxml-everywhere-src-6.10.0.zip qtscxml源码
2025-10-18
qtsensors-everywhere-src-6.10.0.zip qtsensors源码
2025-10-18
qtserialbus-everywhere-src-6.10.0.zip qtserialbus源码
2025-10-18
qtserialport-everywhere-src-6.10.0.zip qtserialport源码
2025-10-18
qtspeech-everywhere-src-6.10.0.zip qtspeech源码
2025-10-18
qtsvg-everywhere-src-6.10.0.zip qtsvg源码
2025-10-18
boost网站源码压缩包 20251110更新
2025-11-10
eigen-doc.tgz Eigen 5.0 文档压缩包
2025-11-08
eigen-5.0.0.tar.bz2 Eigen5.0.0源码
2025-11-08
eigen-3.4.1.tar.bz2 Eigen 3.4.1 源码
2025-11-08
Rust 源码 20251030 更新
2025-10-30
Rust cargo源码 20251030 更新
2025-10-30
wxWidgets-3.3.1.zip wxWidgets 3.3.1源码
2025-10-21
kicad-source-mirror-master.zip KiCad源码 20251020更新
2025-10-20
qtwebengine-everywhere-src-6.10.0.zip qtwebengine源码
2025-10-18
qtconnectivity-everywhere-src-6.10.0.zip qtconnectivity源码
2025-10-18
qtdoc-everywhere-src-6.10.0.zip qtdoc源码
2025-10-18
qtgrpc-everywhere-src-6.10.0.zip qtgrpc源码
2025-10-18
qt3d-everywhere-src-6.10.0.zip qt3d源码
2025-10-18
qtbase-everywhere-src-6.10.0.zip qtbase源码
2025-10-18
qtactiveqt-everywhere-src-6.10.0.zip qtactiveqt源码
2025-10-18
qt5compat-everywhere-src-6.10.0.zip qt5compat源码
2025-10-18
qtcharts-everywhere-src-6.10.0.zip qtcharts源码
2025-10-18
qtdeclarative-everywhere-src-6.10.0.zip qtdeclarative源码
2025-10-18
qtdatavis3d-everywhere-src-6.10.0.zip qtdatavis3d源码
2025-10-18
qtgraphs-everywhere-src-6.10.0.zip qtgraphs源码
2025-10-18
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