38、高级模型/视图编程与应用开发

高级模型/视图编程与应用开发

1. 树状表格数据表示

理解树模型比理解表格模型(或列表模型,即单列表格)更具挑战性。不过,在很多情况下,通过构建或调整相关代码,这些困难是可以降低的。

1.1 PyQt视图与自定义视图

PyQt 内置的视图小部件和图形视图小部件为数据集可视化提供了很大的空间。但当需求与这些类提供的功能不匹配时,我们可以创建自定义视图,以自己喜欢的方式展示数据。

为了提高性能,由于自定义视图可能显示非常大的数据集的一部分,通常最好优化绘制事件处理程序,只检索和显示实际可见的数据项。如果需要滚动条,有以下几种方式:
- 要求视图类的用户使用 QScrollArea
- 创建一个包含几个 QScrollBar 的复合小部件;
- 创建一个继承自 QAbstractScrollArea 的小部件。

其中,第一种方法只需在用户代码中添加几行,并且使视图的实现更加容易。

1.2 委托的使用

使用通用委托和特定数据类型的列委托可以轻松为视图创建临时的“自定义”委托。列委托易于创建,并且可以减少代码重复,因为对于每种要处理的数据类型,我们只需要一个列委托。通用委托方法非常适合每列数据只包含单一数据类型的数据集,如数据库表。

1.3 树模型的创建

创建树模型可能比较困难,因为我们需要考虑父子关系,子节点可能也是父节点,这种递归关系可以达到任意深度。这不像处理表格和列模型时考虑行和列那么简单。不过,一些提供树功能的方法,如

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。
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