可以支持Qt，里面还有一个lapack，学计算数学的可以看一下。

Armadillo+BLAS&LAPACK数学运算库在Qt5.7.1forWindows32-bit(MinGW5.3.0)下的编译安装教程。
本人亲手操作记录，详细可行。
提供了用到的素材资源，也提供了编译后的安装包。
提供了使用的实际代码，可以在QtCreator中直接使用。

该项目现已存档。
进行这项工作很有趣，但现在是我继续前进的时候了。
感谢您在过去几年中提供的所有支持和反馈。
如果有人有兴味取得所有权，那就让我们讨论一下。
:victory_hand_selector:BetaGo因此，您不能在GoogleDeepMind工作，也无法访问Nature。
您来对地方了。
BetaGo将保持Beta版！我们是99％！我们是李·塞多尔！BetaGo使您可以运行自己的Go引擎。
它为您下载Go游戏，对其进行预处理，在数据上训练模型，例如使用keras的神经网络，并将训练后的模型提供给HTML前端，您可以将其与自己的Gobot对抗。
入门通过运行以下命令来测试BetaGo。
它应该在您的浏览器中启动一个可播放的演示！该机器人起着合理的作用，但仍然很弱。
先决条件Ubuntu/Debian的sudoapt-getinstall-ypython-devpython-pippython-virtualenvgfortranlibhdf5-devpkg-configliblapack-devlibblas-dev

本压缩包里是SBA1.6（SparseBundleAdjustment）的VC2010版本原下载地址是:http://www.ics.forth.gr/~lourakis/sba本VC2010版本(sba.sln)是使用CMake,根据原下载源码中CMakeLists.txt转换而成,并删除一些不必要的配置/文件后精简而成.其中包含两个项目,sba和eucsbademo,这两个项目的编译和链接选项也进行了简化.其中sba项目将生成sba.lib,是SBA核心算法的静态库.ecusbademo项目将生成ecusbademo.exe,是SfM的演示程序.该项目用到两个静态库,一个是上边的sba.lib,一个是线性代数库clapack.lib.SBA(VC2010版)的目录结构:./sbaSBA源码(含readme.txt)./demoecusbademo源码(含readme.txt)./lib静态库存放位置，包括clapack.lib和sba项目生成的sba.lib都放在这里./documentation相关论文和文档(我搜集下载的)./vc2010VC2010的处理方案和项目配置文件(*.sln,*.vcxproj...)使用方法:使用VC2010直接打开sba.sln,全部编译即可.sba项目生成sba.lib,放入./lib目录中.ecusbademo生成ecusbademo.exe,放入./demo中运行ecusbademo.exe(其参数格式参见./demo中的readme.txt)

本压缩包里是SBA1.6（SparseBundleAdjustment）的VC2010版本原下载地址是:http://www.ics.forth.gr/~lourakis/sba本VC2010版本(sba.sln)是使用CMake,根据原下载源码中CMakeLists.txt转换而成,并删除一些不必要的配置/文件后精简而成.其中包含两个项目,sba和eucsbademo,这两个项目的编译和链接选项也进行了简化.其中sba项目将生成sba.lib,是SBA核心算法的静态库.ecusbademo项目将生成ecusbademo.exe,是SfM的演示程序.该项目用到两个静态库,一个是上边的sba.lib,一个是线性代数库clapack.lib.SBA(VC2010版)的目录结构:./sbaSBA源码(含readme.txt)./demoecusbademo源码(含readme.txt)./lib静态库存放位置，包括clapack.lib和sba项目生成的sba.lib都放在这里./documentation相关论文和文档(我搜集下载的)./vc2010VC2010的处理方案和项目配置文件(*.sln,*.vcxproj...)使用方法:使用VC2010直接打开sba.sln,全部编译即可.sba项目生成sba.lib,放入./lib目录中.ecusbademo生成ecusbademo.exe,放入./demo中运行ecusbademo.exe(其参数格式参见./demo中的readme.txt)

人脸识别该仓库已被修改为：:主要仓库是中等文章在NvidiaJetsonNano板上安装请按照文章或按照以下说明进行操作安装所需的Python库要构建我们的面部识别系统，我们需要安装几个Python库。
虽然JetsonNano预装了很多很棒的东西，但还是有一些奇怪的遗漏。
例如，OpenCV是使用Python绑定安装的，但未安装pip和numpy，而使用OpenCV进行任何操作都是必需的。
让我们修复它。
在JetsonNano桌面上，打开一个Terminal窗口并运行以下命令。
每次要求输入密码时，请输入创建用户帐户时输入的密码：sudoapt-getupdatesudoapt-getinstallpython3-pipcmakelibopenblas-devliblapack-devlibjpeg-dev首先，我们要更新apt，这

Lapackfortran版所有函数的使用方法html格式，方便查询，另外还有中文协助手册，解释lapack函数命名规则。
很实用。

（含源码及报告）本程序分析了自2016年到2021年（外加）每年我国原油加工的产量，并且分析了2020年全国各地区原油加工量等，含饼状图，柱状图，折线图，数据在地图上显示。
运转本程序需要requests、bs4、csv、pandas、matplotlib、pyecharts库的支持，如果缺少某库请自行安装后再运转。
文件含6个excel表，若干个csv文件以及一个名字为render的html文件（需要用浏览器打开），直观的数据处理部分是图片以及html文件，可在地图中显示，数据处理的是excel文件。
不懂可以扫文件中二维码在QQ里面问。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。