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GR32图形增强:直线、形状与文本绘制的Delphi扩展

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知识点解析: 标题中提到的“GR32_Lines”、“GR32_Text”是Graphics32库的扩展组件,它们增强了Delphi中图形处理的能力,特别是对于直线、形状和文本的绘制。Graphics32是一个开源的Delphi/VCL和.NET图形库,专门用于24位RGB图像处理以及透明度支持。由于Delphi本身提供的图形功能有限,因此许多开发者会选择像Graphics32这样的第三方库来实现更加复杂和高效的图形绘制。下面将详细说明这些组件提供的功能: 1. GR32_Lines组件: - 提供了高级的线条绘制功能。 - 支持多种线条样式,例如:实线、虚线、点划线等。 - 可以绘制具有各种端点和连接样式的线条。 - 支持抗锯齿功能,使得线条更加平滑。 - 能够绘制高效率的线条,适用于图形用户界面(GUI)或者图像处理。 2. GR32_Text组件: - 提供了对文本绘制的支持,包括各种字体和格式的文本。 - 可以对文本进行平滑处理,提高渲染质量。 - 支持文本的旋转、倾斜等变换。 - 提供了多种文本布局选项,以满足不同布局需求。 - 适合于实现高质量的用户界面和报告输出等需求。 3. GR32_Objects组件: - 提供了一系列的图形对象,如矩形、椭圆、多边形等。 - 可以创建和管理复杂的图形集合。 - 支持图形对象的变换,例如平移、缩放和旋转。 - 能够进行区域剪裁、透明度设置等高级功能。 - 适用于创建图形编辑器或复杂的2D游戏场景。 压缩包子文件的文件名称列表包含了GR32系列组件的单元文件(.pas)和资源文件(.res),这表明了该组件可能还包括了相应的资源文件以及其它的实用组件或支持文件。例如: - GR32_Objects.pas:包含了GR32_Objects组件的定义和实现。 - GR32_Lines.pas:包含了GR32_Lines组件的定义和实现。 - GR32_Text.pas:包含了GR32_Text组件的定义和实现。 - GR32_Misc.pas、GR32_Misc2.pas:可能包含了一些辅助功能和杂项工具。 - GR32_ObjStore.pas:可能涉及到图形对象的存储和管理。 - GR32_PolyClip.pas:提供了多边形剪裁的算法和实现。 - GR32_GausianBlur.pas、GR32_StackBlur.pas:提供了高斯模糊和堆叠模糊算法,这些算法常用于图像处理中以达到特定的视觉效果。 这些组件合起来,构建了一个丰富的图形库,使得Delphi开发者可以更加方便地处理复杂图形、文本以及更高级的图像处理任务。对于需要处理大量图形信息或者需要高质量图形输出的应用程序,如图形设计软件、游戏开发和可视化系统,这些组件能提供重要的支持。 综上所述,GR32系列组件作为Graphics32库的扩展,极大提升了Delphi环境下图形处理的灵活性和性能,为开发者在图形绘制、图像处理和用户界面设计等方面提供了强大的工具集。

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import gradio as gr from openai import OpenAI from utils.utils import send_qwenvl, mathml2latex client = OpenAI( api_key="sk-86ec70f3845c46dd937f9827f9572b81", base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1", ) # Send Qwen2.5-72B-vl def submit_qwenvl(stem, analysis, score, student_answer, model): stem = mathml2latex(stem) analysis = mathml2latex(analysis) scoring = send_qwenvl(client, analysis, score, student_answer, model, stem) # Determine word problem return [stem, analysis, scoring] # Clean up input and output def clean(): return [None, None, None, None, None, 'qwen2.5-vl-72b-instruct'] type_chioes = ['llm', '多模态'] def update_dropdown(choice): if choice == 'llm': return [ ('72b', 'qwen2.5-72b-instruct'), ('32b', 'qwen2.5-32b-instruct'), ('14b', 'qwen2.5-14b-instruct'), ('7b', 'qwen2.5-7b-instruct'), ('3b', 'qwen2.5-3b-instruct'), ('1.5b', 'qwen2.5-1.5b-instruct'), ('0.5b', 'qwen2.5-0.5b-instruct') ] else: return [ ('72b', 'qwen2.5-vl-72b-instruct'), ('32b', 'qwen2.5-vl-32b-instruct'), ('7b', 'qwen2.5-vl-7b-instruct'), ('3b', 'qwen2.5-vl-3b-instruct') ] with gr.Blocks(title="测学练") as demo: gr.Markdown("

测学练

") with gr.Row(): # input with gr.Column(): with gr.Row(): type_choice = gr.Dropdown(label='类型', choices=type_chioes) model_choice = gr.Dropdown(label='模型') stem_input = gr.Textbox(label="题干", lines=5) analysis_input = gr.Textbox(label="标准答案", lines=5) score = gr.Slider(label="分值", minimum=1, maximum=50, step=1) student_answer = gr.Textbox(label="学生作答", lines=5) with gr.Row(): submit_btn = gr.Button(value="提交") clean_btn = gr.Button(value="清除") # output with gr.Column(): stem_output = gr.Textbox(label="题干", lines=5) analysis_output = gr.Textbox(label="标准答案", lines=5) scoring_output = gr.Text(label="评分结果") gr.on(triggers=[type_choice.change], fn=update_dropdown, inputs=type_choice, outputs=model_choice) submit_btn.click(fn=submit_qwenvl, inputs=[stem_input, analysis_input, score, student_answer, model_choice], outputs=[stem_output, analysis_output, scoring_output]) clean_btn.click(fn=clean, inputs=None, outputs=[stem_input, analysis_input, scoring_output, score, student_answer, model_choice]) demo.launch( server_name="0.0.0.0", server_port=7860, share=False )

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上述代码出现以下问题: * Running on local URL: http://0.0.0.0:7860 * To create a public link, set `share=True` in `launch()`. Generating train split: 0 examples [00:00, ? examples/s] Generating train split: 349 examples [00:00, 13213.09 examples/s] Generating train split: 0 examples [00:00, ? examples/s] Generating train split: 85 examples [00:00, 5189.16 examples/s] 从远程加载Tokenizer: deepseek-ai/deepseek-llm-7b-base Map: 0%| | 0/349 [00:00<?, ? examples/s] Map: 100%|██████████| 349/349 [00:00<00:00, 8892.39 examples/s] Map: 0%| | 0/85 [00:00<?, ? examples/s] Map: 100%|██████████| 85/85 [00:00<00:00, 4877.56 examples/s] Map: 0%| | 0/349 [00:00<?, ? examples/s] Map: 0%| | 0/349 [00:00<?, ? examples/s] Traceback (most recent call last): File "D:\Lib\site-packages\gradio\queueing.py", line 625, in process_events response = await route_utils.call_process_api( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ...<5 lines>... ) ^ File "D:\Lib\site-packages\gradio\route_utils.py", line 322, in call_process_api output = await app.get_blocks().process_api( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ...<11 lines>... ) ^ File "D:\Lib\site-packages\gradio\blocks.py", line 2193, in process_api result = await self.call_function( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ...<8 lines>... ) ^ File "D:\Lib\site-packages\gradio\blocks.py", line 1704, in call_function prediction = await anyio.to_thread.run_sync( # type: ignore ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ fn, *processed_input, limiter=self.limiter ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ) ^ File "D:\Lib\site-packages\anyio\to_thread.py", line 56, in run_sync return await get_async_backend().run_sync_in_worker_thread( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ func, args, abandon_on_cancel=abandon_on_cancel, limiter=limiter ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ) ^ File "D:\Lib\site-packages\anyio\_backends\_asyncio.py", line 2470, in run_sync_in_worker_thread return await future ^^^^^^^^^^^^ File "D:\Lib\site-packages\anyio\_backends\_asyncio.py", line 967, in run result = context.run(func, *args) File "D:\Lib\site-packages\gradio\utils.py", line 894, in wrapper response = f(*args, **kwargs) File "C:\Users\Y\Desktop\python\100.py", line 130, in fine_tune_model tokenized_train = train_dataset.map(tokenize_function, batched=True, remove_columns=["text"]) File "D:\Lib\site-packages\datasets\arrow_dataset.py", line 557, in wrapper out: Union["Dataset", "DatasetDict"] = func(self, *args, **kwargs) ~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\Lib\site-packages\datasets\arrow_dataset.py", line 3079, in map for rank, done, content in Dataset._map_single(**dataset_kwargs): ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\Lib\site-packages\datasets\arrow_dataset.py", line 3525, in _map_single for i, batch in iter_outputs(shard_iterable): ~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\Lib\site-packages\datasets\arrow_dataset.py", line 3475, in iter_outputs yield i, apply_function(example, i, offset=offset) ~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\Lib\site-packages\datasets\arrow_dataset.py", line 3398, in apply_function processed_inputs = function(*fn_args, *additional_args, **fn_kwargs) File "C:\Users\Y\Desktop\python\100.py", line 122, in tokenize_function return tokenizer( examples["text"], ...<2 lines>... padding="max_length" ) TypeError: 'str' object is not callable

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