推荐开源项目:QSchematic——Qt框架下的绘图库
2024-06-01 21:05:54作者:伍霜盼Ellen
项目介绍
QSchematic是一款基于Qt的图形库,专为绘制图表和示意图而设计。它利用了Qt强大的图形视图框架,为您提供了一个可扩展的平台来构建自定义的图表应用。QSchematic不仅提供了基础的节点和连线类,还包含了撤销/重做、拖放功能以及网表生成器等强大特性。
项目技术分析
QSchematic采用C++20语言编写,兼容Qt5和Qt6版本,这意味着它可以无缝融入各种Qt开发环境。项目的设计遵循模块化原则,所有代码都封装在QSchematic命名空间中,使得库的集成变得简单易行。通过继承提供的基础类,开发者可以轻松定制自己的图元元素。
此外,QSchematic支持XML或YAML序列化,允许您保存和恢复项目状态。其内部集成了GPDS库用于数据的序列化与反序列化,以JSON格式为标准,并可扩展到其他格式。
项目及技术应用场景
QSchematic适用于广泛的领域,包括但不限于:
- 电路设计:用于创建电路原理图,连接电子元件。
- 软件架构:展示系统组件间的交互关系。
- 流程图绘制:设计工作流程、算法步骤。
- 网络拓扑:描绘复杂的网络结构。
- 工程设计:通用的图形表示工具,可应用于机械、建筑等多个领域。
项目特点
QSchematic的特点在于:
- 高度可定制:从图元元素到操作逻辑,几乎每个方面都可以进行定制,满足特定需求。
- 完整的功能集合:具备添加、删除、移动、缩放图元,连接节点与线条,以及强大的撤销/重做功能。
- 灵活的数据交换:支持JSON、XML和YAML等多种格式的序列化,方便数据交换和存储。
- 多平台支持:得益于Qt库,QSchematic可在多种操作系统上运行。
- MIT许可:采用友好的MIT许可证,允许自由使用、修改和分发。
结语
QSchematic是一个强大且易于扩展的开源绘图库,无论您是个人开发者还是团队,都可以借助它快速构建专业级的图表应用。想要尝试这款工具,请查看项目源码,开始您的编程之旅吧!

以上仅是QSchematic的一部分截图,更多功能等待您的探索!立即行动,用QSchematic为您的项目增添无限可能。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
306
2.7 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
140
170
暂无简介
Dart
598
131
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
235
309
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
634
232
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
738
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.06 K
616
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
199
74
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
460