真正的小而美?新版 QQ 发布正式版,几大更新亮瞎你的眼!

腾讯QQ推出了采用QQNT架构的新版WindowsQQ9.9.0,拥有全新UI界面和更简洁的设计。新版本支持多帐号登录、小世界功能,加强了OCR识别和音视频通话质量,提供全局搜索及优化的设置选项。此外,它基于Electron技术实现跨平台统一。用户可选择保留的老版本或尝试新版本体验。

腾讯 QQ 诞生于 1999 年,经过 24 年的更迭,国民应用 QQ 已成为 80/90 后的回忆,00 后的主战场。而今,因为 QQ 一个最新版本的发布,吸引了不分年龄层次的技术人的目光。

新版 Windows QQ 采用全新的「QQ NT 架构」,并焕新了交互界面,更加个性美观,统一简洁。

NT 架构是 QQ 提出的一种新的软件架构框架,它基于新的 NT 跨平台框架,以及统一的 Electron 技术,实现了多个系统平台之间,QQ 架构的统一。

图片

全新体验版 Windows QQ 9.9.0 也上线官网有一个多星期了,面向用户开放官方下载渠道,体验了一周时间,感觉还是很不错的,给大家安利上。

本次 Windows 版本的更新,是继 QQ 对 Mac OS、Linux 版本进行升级后,标志 QQ 基于 NT 技术架构,实现了桌面端 QQ 的三端体验统一。

那么,接下来接就给大家详细介绍新版都有哪些特点:

界面更简洁

全新 QQ 9.9.0 体验版 UI 上改动明显,对界面进行了重新设计,采用了更简洁、清爽的风格。

图片

新版安装界面

图片

旧版安装界面

整体布局更加紧凑,让信息展示更清晰,操作更便捷。功能栏也放置在左侧了,与微信相似,新版整体更为接近现在 Win11 的 UI 设计风格。

图片

旧版本聊天窗口

图片

新版本聊天窗口

此外,同样支持多帐号登陆,并正常使用 QQ 空间和小世界!解决了多帐号登陆和 QQ 空间使用问题,新增的短视频社交模块“小世界”也完全支持了。

设置选项全面丰富

首先是通用设置,用户界面可以设置为跟随系统风格,或者自定义的白天和夜间风格。

图片

还有信息通知管理、快捷键、权限设置、登录设置以及存储管理。存储管理也更细分,更整理清楚。

图片

支持全局搜索了

在主界面即可对好友、QQ 群、聊天记录内容和聊天文件进行广义全局搜索,大大方便了记录管理。

图片

图片 OCR 识别

QQ 引入了先进的图像识别技术,更完善的 OCR 识别,直接右键即可轻松识别提取文字。

图片

音视频通话

QQ 支持高清、稳定的音视频通话,无论是语音通话还是视频通话,新版 QQ 都提供了优质的通话质量,让用户感受到身临其境的沟通体验。

同时,QQ 还支持多人视频通话,使用户能够与多个好友同时进行互动,打破时空的限制。

图片

此外根据官网介绍,远程控制也有进行优化,具体就没有测试,貌似体验会更好。

总结

目前,Windows 版 QQ 已更新至 9.9.0 版本,性能更稳定、消息发送也会更流畅,分析称这对性能要求会高一些,好处在于多端统一,减少了开发成本。当然采用 Electron,对电脑运行内存要求是更加高了。

对比旧版本简洁了不少,没有乱七八糟的会员、不断闪瞎眼的群通知,都得到了大幅优化。

目前用户可以选择使用 9.7.12 版本或者全新的 9.9.0 版本,老款设计的 QQ 还在更新,同时新款设计的 QQ 也同步更新,这样用户可以根据个人喜好选择适合自己的风格。

图片

下载地址

https://im.qq.com/pcqq/index.shtml

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
评论 11
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值