第4课 - Hello QT

本文介绍了Qt库在跨平台开发中的应用,包括如何封装操作系统原生函数实现统一接口,利用QApplication类进行消息循环管理,并探讨了在Windows和Linux平台上的一致性。此外,还深入讲解了使用可视化开发环境进行断点调试的方法,如设置条件断点来精确定位问题。

1.Qt封装操作系统提供的原生函数   在函数调用栈里面显示会调用操作系统函数


2.QApplication也是封装了操作系统的类,主要封装消息循环操作


3.在windows和linux使用相同的命令。



4.

断点调试一般都需要可视化开发环境支持。

查看函数调用栈是什么,局部变量值是什么?

条件断点可以将bug出现的范围缩小到我们分析的某一个范围之内。

5.当程序运行到这里就会暂停


6.函数调用栈


7.断点信息


8.局部变量的值


9.右键选择断点====>编辑断点    (可以设置条件断点)  当满足条件的时候程序才暂停






内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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