Delphi POS收银系统前台功能实现

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收银pos
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资源摘要信息:"Delphi开发的POS前台收银系统" Delphi是一种流行的编程语言，广泛用于企业级应用和桌面软件开发。特别是，Delphi在开发POS（销售点）系统方面非常受欢迎，因为它允许快速开发具有高度交互性和良好用户体验的应用程序。以下是对标题、描述和标签所涉及知识点的详细解释： 1. Delphi语言 - Delphi是Embarcadero公司推出的一种集成开发环境（IDE），使用了Object Pascal语言的一个分支，被设计用来快速开发应用程序，尤其是Windows平台的应用程序。 - Delphi拥有一个可视化的开发环境，可以快速设计用户界面，并通过事件驱动的方式处理用户交互。 - Delphi社区活跃，提供了大量第三方组件和库，这些资源可以加速开发过程，尤其是对于POS系统这样需要集成多种硬件和软件组件的应用。 2. POS系统 - POS系统是一种销售终端设备，它连接了计算机硬件和软件，用于处理销售交易。 - POS系统通常包括条码扫描器、打印机、现金抽屉、信用卡读卡器等硬件组件。 - POS软件需要处理各种业务逻辑，如库存管理、价格计算、销售记录、顾客支付处理等。 3. 收银功能 - 收银功能是POS系统的核心部分，负责完成交易的最终环节，包括计算销售总额、接收顾客付款、找零以及打印收据等。 - 收银功能需要与库存管理紧密集成，以实时更新库存信息，并与会计系统集成，确保财务记录的准确性。 - Delphi开发的POS系统能够提供定制化的收银功能，以满足不同商业需求，如折扣处理、会员积分、促销活动等。 4. 文件压缩 - 提供的文件名为"POS前台2.zip"，意味着这是一个被压缩的文件包。在文件传输和分发中，压缩文件能够减少存储空间占用和网络传输时间。 - 文件扩展名.zip是常见的压缩文件格式，它能够将多个文件和文件夹压缩成一个单一的文件包。 5. Delphi POS标签 - 标签"delphi_pos"、"delphi_收银"、"pos"、"收银pos"指示了文件内容的范畴，即使用Delphi语言开发的POS收银系统。 - 这些标签有助于识别文件内容，并在相关开发社区或搜索引擎中快速找到对应资源。 总体而言，给定的文件名"POS前台2.zip_delphi pos_delphi 收银_pos_收银pos"和描述"delphi语言开发的pos前台收银功能"暗示这是一个由Delphi语言开发的POS前台收银系统的压缩文件包。该系统可能包含了Delphi开发的前台应用程序以及相关的软件组件，如数据库接口、硬件驱动程序和用户自定义功能。压缩文件的使用表明这些资源在传输或存储时被有效管理，且文件名称列表中的"POS前台2"表明它可能是一个系列产品的第二版或更新版。

ESC-POS.zip_Delphi POS/ESC_ESC-POS_delphi ESC POS_esc/pos_pos

2022-09-19 上传
这个"ESC-POS.zip_Delphi POS/ESC_ESC-POS_delphi ESC POS_esc/pos_pos"的资源包，显然与使用 Delphi 编程语言实现 ESC/POS 协议有关。 Delphi 是一个基于 Object Pascal 的强大的集成开发环境（IDE），常用于快速...

POS.zip_POS Delphi_delphi pos_pos

2022-09-23 上传
在本压缩包“POS.zip”中，包含的是一个基于Delphi开发的POS系统，Delphi是一种强大的面向对象的编程语言，以其高效的编译速度和优秀的Windows应用开发能力而著名。 这个POS系统由Delphi控件构建，控件是GUI（图形...

import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt # create graph object G = nx.Graph() # add nodes G.add_node('A') G.add_node('B') G.add_node('C') G.add_node('D') # add edges with weights G.add_edge('A', 'B', weight=5) G.add_edge('A', 'C', weight=7) G.add_edge('B', 'D', weight=6) G.add_edge('C', 'D', weight=3) # define node positions (optional) pos = {'A': (0, 0), 'B': (1, 1), 'C': (-1, 1), 'D': (0, 2)} # draw nodes and edges with labels nx.draw_networkx_nodes(G, pos) nx.draw_networkx_edges(G, pos) nx.draw_networkx_labels(G, pos) edge_labels = nx.get_edge_attributes(G, 'weight') nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=edge_labels) plt.axis('off') plt.show()

2023-06-07 上传
pos = {'A': (0, 0), 'B': (1, 1), 'C': (-1, 1), 'D': (0, 2)} # 绘制节点和边以及标签 nx.draw_networkx_nodes(G, pos) nx.draw_networkx_edges(G, pos) nx.draw_networkx_labels(G, pos) # 获取边的权重并绘制...

import matplotlib.pyplot as plt# 将图形绘制成一个圆形布局pos = nx.circular_layout(G)# 绘制图形的节点和边nx.draw_networkx_nodes(G, pos)nx.draw_networkx_edges(G, pos)# 添加节点标签node_labels = {node: str(node) for node in G.nodes()}nx.draw_networkx_labels(G, pos, node_labels)# 添加边权重标签edge_labels = {(u, v): str(d['weight']) for u, v, d in G.edges(data=True)}nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels)# 显示图形plt.show() 修改代码，将图形绘制成一个矩形布局

2023-06-05 上传
G.add_edges_from([(1, 2), (1, 3), (2, 3), (2, 4), (3, 4), (4, 5), (5, 6)]) # 生成矩形布局 pos = nx.spring_layout(G, k=0.5, iterations=50) # 绘制图形的节点和边 nx.draw_networkx_nodes(G, pos) nx.draw_...

import matplotlib.pyplot as plt # 将图形绘制成一个矩形布局 pos = nx.spring_layout(G, k=0.5, iterations=50) # 绘制图形的节点和边 nx.draw_networkx_nodes(G, pos) nx.draw_networkx_edges(G, pos) # 添加节点标签 node_labels = {node: str(node) for node in G.nodes()} nx.draw_networkx_labels(G, pos, node_labels) # 添加边权重标签 edge_labels = {(u, v): str(d['weight']) for u, v, d in G.edges(data=True)} nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels) # 显示图形 plt.show() 修改代码，将图的标题改为“网络图”

2023-06-08 上传
pos = nx.spring_layout(G, k=0.5, iterations=50) nx.draw_networkx_nodes(G, pos) nx.draw_networkx_edges(G, pos) node_labels = {node: str(node) for node in G.nodes()} nx.draw_networkx_labels(G, pos, ...

修改代码，将图形绘制成一个矩形布局：import matplotlib.pyplot as plt# 将图形绘制成一个圆形布局pos = nx.circular_layout(G)# 绘制图形的节点和边nx.draw_networkx_nodes(G, pos)nx.draw_networkx_edges(G, pos)# 添加节点标签node_labels = {node: str(node) for node in G.nodes()}nx.draw_networkx_labels(G, pos, node_labels)# 添加边权重标签edge_labels = {(u, v): str(d['weight']) for u, v, d in G.edges(data=True)}nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels)# 显示图形plt.show()

2023-06-05 上传
G.add_edges_from([(1, 2), (1, 3), (2, 3), (2, 4), (3, 4), (4, 5), (5, 6)]) # 生成矩形布局 pos = nx.spring_layout(G, k=0.5, iterations=50) # 绘制图形的节点和边 nx.draw_networkx_nodes(G, pos) nx.draw_...

def custom_draw(self, player): # getting the offset self.offset.x = player.rect.centerx - self.half_width self.offset.y = player.rect.centery - self.half_height # drawing the floor floor_offset_pos = self.floor_rect.topleft - self.offset self.display_surface.blit(self.floor_surf, floor_offset_pos) # for sprite in self.sprites(): for sprite in sorted(self.sprites(), key=lambda sprite: sprite.rect.centery): offset_pos = sprite.rect.topleft - self.offset self.display_surface.blit(sprite.image, offset_pos)对代码进行注解

2023-06-02 上传
floor_offset_pos = self.floor_rect.topleft - self.offset self.display_surface.blit(self.floor_surf, floor_offset_pos) # for sprite in self.sprites(): # 对所有精灵进行循环绘制 for sprite in ...

请用中文解释：char info[256]; socklen_t serv_len; vsoa_client_t *client; struct sockaddr_in pos_addr, serv_addr; struct timespec timeout = { 1, 0 }; /* assume the position server is in local machine */ bzero(&pos_addr, sizeof(struct sockaddr_in)); pos_addr.sin_family = AF_INET; pos_addr.sin_port = htons(5000); pos_addr.sin_addr.s_addr = inet_addr("127.0.0.1"); pos_addr.sin_len = sizeof(struct sockaddr_in); vsoa_position_lookup_server((struct sockaddr *)&pos_addr, sizeof(struct sockaddr_in)); vsoa_position_lookup(AF_INET, "vsoa.myserver.com", (struct sockaddr *)&serv_addr, &serv_len, NULL, &timeout);

2023-07-15 上传
2. `socklen_t serv_len;`：声明了一个类型为`socklen_t`的变量`serv_len`，用于存储服务器地址的长度。 3. `vsoa_client_t *client;`：声明了一个指向`vsoa_client_t`类型的指针变量`client`，用于存储客户端的...

class SelfAttention(nn.Module): def __init__(self,in_c,out_c,fm_sz,pos_bias = False): super(SelfAttention,self).__init__() self.w_q = nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 1) self.w_k = nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 1) self.w_v = nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 1) self.pos_code = self.__getPosCode(fm_sz,out_c) self.softmax = nn.Softmax(dim = 2) self.pos_bias = pos_bias 改写为twensorflow形式

2023-06-08 上传
att_map = tf.matmul(q, tf.transpose(k, perm=[0, 1, 3, 2])) + pos_code else: att_map = tf.matmul(q, tf.transpose(k, perm=[0, 1, 3, 2])) + tf.matmul(q, tf.transpose(pos_code, perm=[0, 1, 3, 2])) am_...

loss=model.recon_loss(z, train_data.pos_edge_label_index)+1/train_data.num_nodes*model.kl_loss()

2023-06-03 上传
其中，第一项 `model.recon_loss(z, train_data.pos_edge_label_index)` 是重构误差，用来衡量模型生成的图嵌入向量 `z` 与原始图的节点之间边的标签向量之间的差异。`train_data.pos_edge_label_index` 表示原始图...
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