35、数据库与高级模型/视图编程

数据库与高级模型/视图编程

1. 数据库操作基础

在数据库操作方面,SQL 表模型使用起来非常方便,能与 QTableViews 完美配合。我们还可以创建自定义委托,来完全控制字段的外观和编辑,必要时使用委托进行记录级别的验证。

对于新记录唯一键的创建问题,通常使用表中的自增 ID 字段来解决。但在某些情况下,自增并不适用,比如键比简单整数更复杂时。此时可以连接 QSqlTableModel.beforeInsert() 信号,该信号会在用户完成编辑后,插入数据之前,提供即将插入记录的引用,这样就能在数据实际插入数据库之前填充或更改任何想要的字段。

此外,还有一些特定于 SQL 的信号,如 beforeDelete()、beforeUpdate() 和 primeInsert()。这些信号在需要在单独的表中记录删除或更改操作时可能会很有用,primeInsert() 信号会在创建新记录但用户尚未编辑时发出,可用于填充有用的默认值。由于 QSqlRelationalTableModel 是 QSqlTableModel 的子类,它也拥有这些信号。

2. PyQt 对 SQL 数据库的支持

PyQt 通过 QtSql 模块提供了一致的 API,为 SQL 数据库提供了强大的支持。它为大多数广泛使用的数据库提供了驱动程序,但由于许可限制,有些驱动程序仅在 Qt 的商业版中可用。

如果只建立一个数据库连接,后续的数据库访问默认会使用该连接。若需要多个连接,只需为每个连接命名,之后通过名称访问以指定要用于特定操作的连接。

可以访问数据库的驱动程序,从而发现数据库是否支持某些功能,如 BLOBs 和事务。无论

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值