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2.RPA大神之路|来也UiBot 流程创造者、流程机器人、识别识别机器人指挥官 V6.0.1社区版火热上线！源码源码
3.微信小程序/uni-app 蓝牙打印开发教程和常见问题总结文末附源码
4.OCR文字识别软件系统（含PyQT界面和源码，票据票据附下载链接和部署教程）
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一款PHP+MYSQL开发的B/S架构云进销存管理系统，具备跨平台的源码源码hashmap 1.8 源码解析灵活性，用户可随时随地访问。票据票据安装部署简易，识别识别是源码源码一款实用的网络化进销存解决方案。系统基于CodeIgniter框架，票据票据其强大的识别识别功能和稳定性受到业界广泛认可，同时提供换肤功能，源码源码包含三种预设风格供用户选择。票据票据
这套系统在功能和界面设计上均做到极致，识别识别从商品管理到供应商管理，源码源码从仓库盘点到采购报表查询，涵盖了企业日常运营所需的所有模块。特别支持票据扫描，大幅提高数据处理效率，酒精度源码是中小微电商企业仓库管理的理想选择。
在系统演示方面，提供了详尽的截图，直观展示了系统的操作流程和界面布局。用户可以轻松上手，快速掌握系统使用方法，提升仓库管理效率。
RPA大神之路|来也UiBot 流程创造者、流程机器人、机器人指挥官 V6.0.1社区版火热上线！
流程创造者、流程机器人、机器人指挥官 V6.0.1社区版已发布，新增功能包括：
统一登录页面：内嵌登录功能，增强兼容性。
浏览器自动化增强：新增极速浏览器扩展。
新增钉钉、企业微信、输入密码可见源码Excel、图像文件处理命令。
快捷键优化：工具面板、流程图、编辑器快捷键调整。
整体优化：界面交互、字体大小、颜色调整，内置Python升级。
界面库优化：从工具栏移出，归属到流程目录树下。
UI分析器增强：全量属性编辑、可视化和源代码视图切换优化。
命令支持密文字符串：Excel、Word、PDF、IBM Notes、通用文字识别、执勤维护系统源码通用表格识别、通用多票据识别、通用卡证识别、通用文件等命令。
BUG修复：流程图、主流程图、其他若干已知问题。
无人值守流程机器人新增三种运行模式：本地桌面、本地桌面自动解锁、远程桌面。
邮件触发器优化：轮询处理机制改进。
卸载功能增强：支持删除配置信息、用户数据。
产品下载地址：请访问来也科技官网。
机器人指挥官新增功能：新建Worker类型和分辨率设置选项。
关于来也科技：提供智能自动化平台，包括RPA、IDP、区块狗源码破解Conversational AI等，用于构建自动化解决方案，提升生产力。
加入来也开发者社区，探索智能自动化平台，关注来也科技获取更多支持。
微信小程序/uni-app 蓝牙打印开发教程和常见问题总结文末附源码
由于业务需求，我们的应用需要集成数据打印功能。项目基于uni-app开发，并最终发布为微信小程序。在查阅了官方开发文档后，了解到技术实现是可行的。同时，我们向蓝牙打印机的卖家确认了设备的自定义开发能力，并最终选择了支持标签模式和票据模式的佳博GP--TU系列蓝牙打印机。
在集成蓝牙打印功能的过程中，我们首先梳理了连接蓝牙并执行打印操作的流程。微信小程序和uni-app在连接蓝牙的操作和API接口上遵循相似规范，但接口对象有所不同。微信小程序接口挂载于wx对象上，而uni-app则挂载在uni对象上。
为了实现这一功能，我们详细规划了连接蓝牙设备的过程。首先，需要确保蓝牙适配器已打开，并正确初始化蓝牙模块。由于涉及到系统的特殊性，如Android8.0+系统需开启定位功能，我们在连接蓝牙前进行了必要的准备。
连接蓝牙设备的步骤包括：
1. 打开蓝牙适配器，确保后续操作可以执行。
2. 检查蓝牙状态，确保设备能够被正确识别。
3. 使用uni.startBluetoothDevicesDiscovery接口搜索附近可用的蓝牙设备。
4. 通过uni.getBluetoothDevices接口获取发现的设备列表，并可能需要监听新设备的发现事件。
5. 使用uni.writeBLECharacteristicValue接口向设备发送打印指令。
我们还特别注意了不同类型的蓝牙打印机（如标签打印机和票据打印机）可能使用不同的指令集，如TSC指令集或ESC指令集。为了简化操作，通常打印机制造商会提供封装好的SDK文件，用于将文本和指令组合成可识别的指令字符串。
为了方便用户，我们提供了完成的源码。用户只需扫描二维码关注并回复特定关键词，即可获取uni-app和微信小程序的蓝牙打印机源码。这使得开发人员能够快速集成打印功能，并通过测试界面和打印效果展示进行验证。
通过遵循上述步骤和利用提供的源码，开发者可以顺利地在uni-app或微信小程序中集成蓝牙打印功能，满足业务需求。
OCR文字识别软件系统（含PyQT界面和源码，附下载链接和部署教程）
OCR文字识别软件系统，集成PyQT界面和源码，支持中英德韩日五种语言，提供下载链接和部署教程。系统采用国产PaddleOCR作为底层文字检测与识别技术，支持各种文档形式的文字检测与识别，包括票据、证件、书籍和字幕等。通过OCR技术，将纸质文档中的文字转换为可编辑文本格式，提升文本处理效率。系统界面基于PyQT5搭建，用户友好，具有高识别率、低误识率、快速识别速度和稳定性，易于部署与使用。
OCR系统原理分为文本检测与文本识别两部分。文本检测定位图像中的文字区域，并以边界框形式标记。现代文本检测算法采用深度学习，具备更优性能，特别是在复杂自然场景下的应用。识别算法分为两类，针对背景信息较少、以文字为主要元素的文本行进行识别。
PP-OCR模型集成于PaddleOCR中，由DB+CRNN算法组成，针对中文场景具有高文本检测与识别能力。PP-OCRv2模型优化轻量级，检测模型3M，识别模型8.5M，通过PaddleSlim模型量化方法，将检测模型压缩至0.8M，识别压缩至3M，特别适用于移动端部署。
系统使用步骤包括：运行main.py启动软件，打开，选择语言模型（默认为中文），选择文本检测与识别，点击开始按钮，检测完的文本区域自动画框，并在右侧显示识别结果。
安装部署有多种方式，推荐使用pip install -r requirements命令，或从下载链接获取anaconda环境，下载至本地anaconda路径下的envs文件夹，运行conda env list查看环境，使用conda activate ocr激活环境。
下载链接：mbd.pub/o/bread/mbd-ZJm...
