根据问题描述，虽然能够找到但是不能加载Qt平台插件“xcb”，虽然接下来又说重新安装可能能够解决，这个可能的话，还是尽量作为最下的选择吧。
编译QT是一件比较麻烦的事情。所以如果没有必要，就不要编译了。如果你只需要使用QT的一些基本功能，那么就只编译源码目录下的qtbase目录下的东西即可。 下面所介绍的都只是在linux下适用的(windows下使用MinGW也可以，QT提供的MinGW安装包是32位的，需要64位的可以参考)。 在编译前，最好先安装完成相关的依赖包，主要是xcb/opengl等。编译器使用gcc5及以上版本速度会比较快。i5-4460 CPU @ 3.20GHz+8G内存下编译时间大概是2.5个小时。 编译的时候对磁盘空间要求非常非常的大75G ./qt-src/qt-opensource-src-5.6.0(这是还没有完全编译完时候的情况)，如果无法接受，就别编译debug版本和examples了。
以下模块是Qt 5.14发行版的一部分，但已弃用，并考虑在后续的Qt发行版中删除：
介绍Qt4和Qt5获取Windows系统事件的方法。 Qt4版本的实现 方法1： 通过继承QWidget的类中重新实现winEvent接口，以接收在消息参数中传递的本机Windows事件。 bool QWidget::winEvent(MSG *message, long *result) 方法2： 通过继承QCoreApplication的类中重新实现winEventFilter接口，以接收在消息参数中传递的本机Windows事件。 bool QCoreApplication::winEventFilte
在使用 VS code 调试Linux远程代码时报错，could not find or load the Qt platform plugin "xcb"，本文记录解决方案。 错误复现 VS code 调试远程代码时报错、 This application failed to start because it could not find or load the Qt platform plugin "xcb". Available platform plugins are: linuxfb, mi
Qt 是一个跨平台的C++图形用户界面应用程序框架。它提供给开发者建立图形用户界面所需的功能，广泛用于开发GUI程序，也可用于开发非GUI程序。Qt是完全面向对象的，很容易扩展，并且允许真正地组件编程。
将新生成的libQt5NetWork、libQt5WebSocket相关的库文件替换；然后再把openssl相关的库libssl、libcrypto放在目标板下
小伙伴们有没有遇到过，自己使用Qt库开发的小程序，在本地电脑上跑得很欢快，但是当想要把编译好的.exe可执行文件发给朋友玩玩的时候，发现在没有安装Qt或者VS环境的电脑上是跑不了的。究其原因，这是因为大家在编译程序时，使用的是动态编译。也就是说，编译好的程序在运行时还需要另外加上相应的DLL库文件，否则就会出错。而如果想将生成的程序连同所需要的依赖库一起完整地打包成一个.exe可执行程序，那就需要使用静态编译。
在讨论细节之前，我想对整个过程做一个概述。这个流程图显示了我需要训练的 3 个模型，以及将模型连接在一起以生成输出的过程。
最近业余时间做些创新探索，在微信小程序上实现找到纸或笔记本，定位，然后取到纸上的简笔画，之后进行简笔画识别，找到对应位置（之后可以在此位置上加载对应3d模型，实现ar效果, 对应ar官方案例：https://github.com/bbSpider/miniprogramThree）
Twentyfifteen默认加载了Google Fonts，但国内的这大局网，会导致无法加载，从而影响整个阻塞整个页面的渲染。
使用 JavaScript 创建一个图片，设置图片的链接为 检测网址 + favicon.ico。
三个月以前，我写了一篇文章来介绍我在 Google Colaboratory 上发现的一个 XSS 漏洞，这篇文章是对前文的一些扩展，并且展示了我在同一个 web 应用中发现的另一个 XSS。所以我建议先看看上一篇文章再阅读本文。
本文介绍了一个开源的AI模型部署工具箱--AiDB。该项目使用C++开发，将主流深度学习推理框架抽象成统一接口，包括ONNXRUNTIME、MNN、NCNN、TNN、PaddleLite和OpenVINO，支持Linux、MacOS、Windows、Android、Webassembly等平台。AiDB提供C/C++/Python/Lua等多种API接口。并且提供多种场景的部署实例Demo(Server、PC、Android等)。目前，AiDB集成了数十个开源算法(如Yolo系列、MobileSAM等)，约300个模型，并且持续更新。
就是缺少依赖的插件，缺少啥已经列举出来了，我们把对应的插件安装上就好了。 步骤一： 直接点右上角的纠正。
多年来一直使用xpad作为桌面记事贴，记记待办事项，常用命令什么的。随着记录的东西增多，xpad的一个缺点就显示出来：不能为单张贴纸改变背景色和设置名称，看着满屏幕的黄色贴纸，还得一个个去找自己要的那张。而且系统升级到debian 11后xpad只能停留在屏幕中央了，网上找了一遍，发现很多所谓某年度几个最好几个stick都是基于ubuntu PPA发行的（随便说下，xpad通常还是排在第一位）。有一阵子我都打算自己学习开发写一个记事贴纸了，所以有意无意的看了点Linux桌面程序开发，但也只是知道了tk，qt这些框架。
Qt 5 已经临近发布，其最大的特点就是模块化。将原来庞大的模块更细分为不同的部分，同时，一个大版本的升级，当然少不了添加、删除各个功能类。文本简单介绍 Qt5 的特性，其具体内容来自 Qt5 官方 Wiki 的介绍 。 前面说过，Qt5 最大的特性在于模块化。这么多的模块，Qt5 统称为 Qt Essentials。下面就来看看这些模块究竟是什么吧！注意，有些模块没有在这里列出，例如 SQL 等。请在 这里 查看完整的 Qt5 模块列表。 Qt Core Qt Core 类似于 Qt4 中的 QtCore
选自Medium 作者：Franklin He 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、路 本文介绍了如何在 Google Colab（Google 提供免费 GPU 的机器学习环境）上运行 StarCraft II 机器学习项目，包括过程中遇到的问题和作者提出的解决方案。 如果你想开始使用 FREE StarCraft II 机器学习环境，请先完善 GPU 硬件，您可以看一下我的 Google Colab notebook：https://colab.research.google.com/dri
有消息显示，Google已于近日悄悄禁止了其在 Colaboratory（Colab）服务上的深度伪造（Deepfake）项目，这代表以Deepfake为目的大规模利用平台资源的时代或已画上句号。
Colab全称Colaboratory，即合作实验室，是谷歌的提供的一个在线工作平台，使用Jupyter笔记本环境，完全运行在云端，且重点是提供了免费的K80及以上GPU算力。
在web开发当中我们经常需要进行需要在线浏览PDf内容，在线嵌入动态pdf，传统的解决方法安装客户端PDF阅读器，如果是在谷歌是可以在线浏览的，因为他自身就带了一些插件，以前遇到这样的问题往往是费时又费力，很不好解决，
你有没有试过在Github上看到一些不错的Python教程，然后是存储于Jupter notebook(.ipynb)中，然后你点开他们的Github后会有想直接运行的冲动。今天的推文就给大家介绍一个简单的办法去解决这个问题。就是通过使用Colab来加载Github的代码。
作者 | Jeff Hale 译者 | Monanfei 责编 | 夕颜 出品 | AI科技大本营（id：rgznai100）
前段时间，在利用ControlNet重新定义你的AI姿势中提到了如何利用快捷方式节省谷歌硬盘，由于目前收集到的模型站点涉及的模型较少，且缺少lora模型。因此寻思着自己是不是也可以做一些热点模型的站点出来分享给大家，这样大家就可以全身心的进行AI绘画了，不用操心模型和谷歌硬盘容量的问题了。
Google Colab是一个免费的基于Jupyter Notebook的云端环境，可以让您轻松编写、运行和共享Python代码，无需任何设置或安装。
普鲁塔克的贵族希腊人和罗马人的生活，也被称为平行生活或只是普鲁塔克的生活，是一系列着名的古希腊人和罗马人的传记，从忒修斯和Lycurgus到马库斯安东尼斯。
前段时间给大家分享了如何利用colab实现AI绘画自由[1]又更新了不少新功能。最重要的是可以通过谷歌硬盘的快捷方式导入模型，极大的节省了谷歌硬盘容量。
数千微信好友，每天都会有几个问我 Torch not complied with CUDA enabled 这类问题。
== CMake setup == == CMake setup (DONE) ==
1.把下载后的.crx扩展名的离线Chrome插件的文件扩展名改成.zip或者.rar（如果看不到Chrome插件的扩展名请百度搜索相关操作系统的设置方法，这里不再叙述），如图所示：
Google Colaboratory（Colab）是一个由 Google 提供的云端 Jupyter 编程笔记本，直接通过浏览器即可进行 Python 编程。Colab 充分利用谷歌的闲置云计算资源，为公众提供免费的的在线编程服务，以及免费的 GPU 资源，虽然在使用方面有一定的规则限制，但对于一般的研究和学习来说绰绰有余。
Qt中的插件是存储在共享库中的类，可以在运行时由QPluginLoader加载。在Qt中创建插件时，它们要么扩展Qt应用程序，要么扩展Qt本身。编写可扩展Qt本身的插件是通过继承插件基类之一，从该类重新实现功能并添加宏来实现的。在此示例中，我们通过添加新的GUI外观（即，使新的QStyle）来扩展Qt 。插件概述文档中对插件进行了高级介绍。
自从去年8月10号暴雪开放了星际争霸II的人工智能API之后，数不清的AI研究者前赴后继地加入了训练星际2 AI的队伍中。
然后会有说明，一直点箭头就行了，最后出现这个页面，输入浏览器默认打开的地址，save保存即可
加载插件是整个属性设计器的第一步要打通的功能，插件中的控件都加载不了，后面就别搞别玩下去了没法玩的，要从一个动态库中加载出来控件，肯定需要用到反射机制，以前做.NET开发的时候就觉得反射这个东西相当强大，居然可以读取DLL加载出来控件，现在用Qt，发现Qt也有反射机制，也许这东东可能各大开发语言平台都具备吧，Qt反射对应的类叫QMetaObject，着实强大，其实整个Qt开发框架也是超级强大的，本人自从转为Qt开发为主后，就深深的爱上了她，在其他跨平台的GUI开发框架平台面前，都会被Qt秒成渣，Qt的跨平台性是毋庸置疑的，几十兆的内存存储空间即可运行，尤其是嵌入式linux这种资源相当紧张的情况下，Qt的性能发挥到极致。
有很多人向涛哥询问，Qt程序发布的相关问题，网络上虽然可以搜到一大堆教程，但是可靠的比较少。
使用SDK Manager更新时出现问题Failed to fetch URL https://dl-ssl.google.com/android/repository/repository-6.xml, reason: Connection to https://dl-ssl.google.com refusedFailed to fetch URL http://dl-ssl.google.com/android/repository/addons_list-1.xml, reason: Connec
计算机视觉无处不在-从面部识别，制造，农业到自动驾驶汽车。今天，我们将通过动手实践进入现代计算机视觉世界，学习如何使用YOLO算法检测车牌。
Qt对于图片的操作主要集中在这几个类 QImage ,QImageReader ,QPixmap 其中QImage这个类对图片的缩放有几个很不错的技巧，不过对于大图片却并不好使，当我们去看QImage的实现代码时，会发现其中读取QImageReader来加载图片，当我们去看QImageReader的实现的时候，我们会发现QImageReader的加载模式是unbuffer-->无缓冲加载模式，而且加载速度也是相当的快，所以QImageReader对大图片进行缩放很好使. 但是QImage也是有一些独特的优势
众所周知，当今业界性能最强（SOTA）的深度学习模型都会占用巨大的显存空间，很多过去性能算得上强劲的 GPU，现在可能稍显内存不足。在 lambda 最新的一篇显卡横向测评文章中，开发者们探讨了哪些 GPU 可以再不出现内存错误的情况下训练模型。当然，还有这些 GPU 的 AI 性能。
在第一篇关于AI绘图的文章中，我主要介绍了stable diffusion的各种使用方法
随着互联网的快速发展，越来越多的图片和视频出现在网络，特别是UCG产品，激发人们上传图片和视频的热情，比如微信每天上传的图片就高达10亿多张。每个人都可以上传，这就带来监管问题，如果没有内容审核，色情图片和视频就会泛滥。前不久，一向以开放著称的tumblr，就迫于压力，开始限制人们分享色情图片。更别提国内，内容审核是UCG绕不过去的坎。还记得前几年出现的职业鉴黄师这一职业么？传说百万年薪，每天看黄片看得想吐，但最近又很少有人提及这一职业，这个应监管而生的职业，因人工智能的出现又快速消亡。（当然也不是完全消亡，毕竟判断是否色情是一个主观的事情，有些艺术和色情之间的边界比较模糊，需要人工加以判断）
想运行TuriCreate，却没有苹果电脑，也没有Linux使用经验，怎么办？用上这款云端应用，让你免安装Python运行环境。一分钱不用花，以高性能GPU，轻松玩儿转深度学习。
在CPU上训练深度神经网络很困难。本教程将指导您如何使用Google Colaboratory上的Keras微调VGG-16网络，这是一个免费的GPU云平台。如果您是Google Colab的新手，这是适合您的地方，您将了解到：
https://www.kdnuggets.com/2018/02/essential-google-colaboratory-tips-tricks.html
我们将使用卷积神经网络（CNN）来识别不同类型的手绘图像。这个卷积神经网络将在 Quick Draw 数据集（https://github.com/googlecreativelab/quickdraw-dataset）上接受训练。该数据集包含 345 个类别的大约 5 千万张手绘图像。
一：源起 1.何为CB/S的应用程序 C/S结构的应用程序，是客户端/服务端形式的应用程序，这种应用程序要在客户电脑上安装一个程序，客户使用这个程序与服务端通信，完成一定的操作。 B/S结构的应用程序，是浏览器/服务端形式的应用程序，这种应用程序不用在客户端部署任何东西，客户只需要通过浏览器与服务端通信，来完成一定的操作。 两种类型的程序优缺点对比： 对比内容 C/S结构的应用程序 B/S结构的应用程序 部署 较困难 方便 升级
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