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QDoc简介：编程文档的完美伴侣
编程是一项复杂的任务，而编写清晰、易于理解的文档对于软件开发者来说至关重要。在编程过程中，开发者需要记录代码的功能、用法和设计思路，以便日后的维护和协作。为了满足这一需求，QDoc是一种强大的文档生成工具，它能够帮助开发者生成高质量的编程文档。
QDoc是Qt框架中的一部分，它被广泛用于C++编程语言。然而，QDoc并不局限于Qt框架，也可以用于其他C++项目的文档生成。QDoc通过分析源代码和特殊的注释，自动生成详细的文档，包括类、函数、成员变量和枚举类型等。开发者只需按照一定的规范编写注释，QDoc就能够根据这些注释生成结构良好、易于导航的文档。
下面是一个示例代码，展示了如何使用QDoc注释：
/**
* @brief 这是一个简单的加法函数
* @param a 加数
* @param b 加数
* @return 两个数的和
*/
int add(int a, int b) QDoc 文件结构和编程
记住，在编写代码时，及时添加准确的注释和描述，这将为生成高质量的文档奠定基础。QDoc 是一种用于 Qt 项目的文档生成工具，它可以根据代码中的注释生成详细的 API 文档。通过使用 QDoc 注释和运行 QDoc 工具，你可以轻松地为你的 Qt 项目生成详细的文档。QDoc 工具会扫描代码中的注释，并根据注释生成相应的 API 文档。当你在代码中使用 QDoc 注释时，确保注释与代码元素之间有一个空行，并且使用适当的标签和描述来准确地描述它们。为了生成准确的文档，你需要在代码中使用 QDoc 注释。
QDoc命令大全，让你轻松掌握Qt文档生成！
QDoc命令大全，让你轻松掌握Qt文档生成！Qt是一个跨平台的C++应用程序开发框架，其文档生成工具QDoc可以帮助开发者自动生成可浏览的API文档。本篇文章将介绍QDoc常用命令及其用法。
QDoc - 记录代码生活
总而言之，QDoc 是一个简单易用、功能丰富的文档注释工具。如果你正在开发 Qt 项目并需要一个文档注释工具，那么 QDoc 是一个非常不错的选择。QDoc 支持不同类型的文档注释，包括类、函数、变量等。QDoc 支持将代码示例插入文本流中，并支持将整个代码文件嵌入到文档中。它可以帮助开发人员对代码进行注释、生成文档以及提高代码可读性。除了内联代码示例外，QDoc 还支持将整个文件作为一个示例进行展示。这个标签可以帮助 QDoc 正确解析示例内容并在文档中显示。标签之间的内容是代码示例本身。
QDoc标记命令——编写C++文档的好帮手
QDoc是Qt提供的用于生成API文档的工具，它可以根据源代码自动生成文档，并且支持一些特殊格式的标记命令。总之，QDoc标记命令为我们编写C++文档提供了很大的便利性，让我们可以更加专注于代码本身，而不必为文档编写而费心。\class: 用于描述类的实现细节和注意事项。\ingroup: 用于将成员归入指定的组。\exception: 用于描述异常处理。\snippet: 用于插入源代码片段。\enum: 用于描述枚举类型的成员。\author: 用于描述作者信息。\sa: 用于引用其他成员的文档。
QDoc命令索引 C/C++
通过使用这些命令，开发人员可以为他们的代码添加有用的注释，并生成易于阅读和理解的文档。在上面的示例中，我们使用\param命令描述了函数的两个参数param1和param2。这些描述将出现在生成的文档中，使用户能够了解函数的参数的含义和用法。在上面的示例中，我们使用\return命令描述了函数的返回值。这个描述将出现在生成的文档中，使用户能够了解函数的返回值的类型和含义。在上面的示例中，我们使用\brief命令提供了类和函数的简要描述。\class命令用于描述一个类，并在生成的文档中创建一个类的文档页面。
QDoc配置文件
QDoc配置文件QDoc配置文件一般说明配置变量变量列表 QDoc配置文件 在运行QDoc之前，您必须创建一个QDoc配置文件来告诉QDoc在哪里可以找到包含QDoc注释的源文件。配置文件的路径名通过命令行传递给QDoc： /current/dir$ ../../bin/qdoc ./config.qdocconf 一般说明 配置文件是形式为“ variable = value”的条目列表。使用配置变量，您可以定义QDoc在何处可以找到各种源文件，图像和示例，在何处放置生成的文档等。配置文件还可以包含诸如
QDoc创建帮助项目文件
QDoc创建帮助项目文件创建帮助项目文件概述使用选择器添加目录 创建帮助项目文件 概述 Qt Assistant使用一个用于管理Qt文档的系统，该系统要求QDoc生成文件清单。 QDoc允许使用配置变量来指定要在其生成的每个文档集中使用哪些页面。这些被指定为变量的子qhp变量，每个变量集都使用唯一标识符作为子变量声明。 例如，Qt Quick文档集的配置文件将有关该集的信息指定为带有qhp.QtQuick前缀的子变量： qhp.projects = QtQuick qhp.QtQuick.file
QDoc线程支持
QDoc线程支持QDoc线程支持例子\ threadsafe\ reentrant\ nonreentrant QDoc线程支持 线程支持命令用于指定类或函数中对多线程编程的支持级别。有三个级别的支持：threadsafe，reentrant和nonreentrant。 默认值为nonreentrant，这意味着关联的类或函数不能被多个线程调用。Reentrant和threadsafe是主要用于类级。 Reentrant意味着被引用的类中的所有函数都可以被多个线程同时调用，前提是函数的每次调用都引用唯一的数
QDoc配置文件编程
总结而言，通过编写QDoc配置文件，你可以控制QDoc工具的行为并生成符合你需求的代码文档。配置文件中的注释标记可以帮助你添加有用的文档信息，使你的代码文档更加完善和易于理解。以上只是QDoc配置文件的简单示例，实际上，QDoc提供了许多其他标记和选项，用于控制文档生成的各个方面。生成的文档将根据配置文件中的设置和注释信息进行生成，并输出到指定的输出目录中。标记，我们指定了一个名为"example.cpp"的示例文件，并为该示例添加了一个简要描述。标记指定了生成文档的输出目录为"doc"，而。
QDoc API 文档示例
在代码的开发过程中，为了更好地维护和管理代码，我们通常需要编写相应的 API 文档。而 QDoc 是 Qt 框架提供的一种基于注释的文档生成工具，可以帮助我们方便地生成 API 文档。QDoc 还提供了更多的注释格式和配置选项，能够满足不同项目的需求。通过使用 QDoc，我们可以方便地生成清晰、易于维护的 API 文档，提升代码开发效率。首先，我们需要在代码中添加相应的注释，这些注释将用于生成 API 文档。以上就是使用 QDoc 编写 API 文档的基本过程，希望能帮助到大家。表示生成的文档存放的目录，
WORD文档伴侣
word一些常用工具，比如给汉字加拼音，增加行距等。
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
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文档：亲测可用解决vnc灰屏，黑屏，鼠标大黑叉情况
主要解决vnc-viewer灰屏，黑屏，鼠标大黑叉等现象，详细见文档。
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