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最新推荐文章于 2023-11-01 10:24:59 发布
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分享一份最新的且内容全面的QT学习资料，此资源为见过的最新最完整的QT学习指南，并且持续更新中，适合所有对QT感兴趣的开发者。
chuanzou4767
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Qt 学习之路 2（78）：QML 基本元素
有志者事竟成
10-07 446
QML 基本元素可以分为可视元素和不可视元素两类。可视元素（例如前面提到过的Rectangle）具有几何坐标，会在屏幕上占据一块显示区域。不可视元素（例如Timer）通常提供一种功能，这些功能可以作用于可视元素。 本章我们将会集中介绍集中最基本的可视元素：Item、Rectangle、Text、Image和MouseArea。 Item是所有可视元素中最基本的一个。它是所有其它可视
3D Slicer+Qt-easy-build+VS2013
吃货敲代码
04-07 4201
废话： 科研菜鸟终于要走出敲代码这一步了，只是离心水的机器学习越来越远，不过走进可视化这个领域还是蛮令人激动的。 需要用到3D Slicer这个开源库，需要自己写一个程序来读取医学数据模型等来做可视化。网上可供参考的资料太少，唯一的一个还是13年基于xp下的，但还是有一定的参考性，决定苦读官方资料，做一个靠自己的程序媛，并且拒绝了师兄的帮助。查询了官网针对开发者的资料。对一个大学四年都在计算机
Qt创建多线程的两种方法
宁静致远的博客
05-17 2970
在UI线程下调用QThread的非run函数（其实也不应该直接调用run函数，而应该使用start函数），和执行普通函数无区别，这时，如果这个函数要对QThread的某个变量进行变更，而这个变量在run函数里也会被用到，这时就需要注意加锁的问题，因为可能这个变量前几毫秒刚刚在run中调用，再调用时已经被另外的线程修改了。QObject是一个功能异常强大的类，它提供了Qt关键技术信号和槽的支持以及事件系统的支持，同时它提供了线程操作的接口，也就是QObject是可以选择不同的线程里执行的。
QT+ CLion + Revit 问题汇总
qq_41059339的博客
09-14 1512
因为一直想实现QT+CLion+Revit的开发路径，所以从头开始学习QT与C++，在这里记录一下QT遇到的问题及后续的问题。如果开发周期不足估计会用一两周爆肝出来，随时会断更。 目前的思路是C++创建dll，在dll里面编写QT界面，之后用C++ Revit 的API接口实现整个步骤。 中间需要用到sqlite3的数据库组件，目前就想到这么多。现在已经实现c++读取sqlite3并完成数据接口。 QT CMAKE文件 cmake_minimum_required(VERSION 3.20) proje
qt 3d迷宫游戏_年度最后一波手游来了 本周精品游戏推荐
weixin_39637920的博客
12-15 539
年底能玩到的手机新游推荐网易哈利波特正版手游《哈利波特：魔法觉醒》时间：12月23日平台：IOS 限量删档测试《哈利波特：魔法觉醒》是一款获官方正版授权，由华纳兄弟互娱与网易游戏联合开发的卡牌RPG手游。你将作为一名魔法学院的新生入学霍格沃茨，与其他同伴一起展开一场神秘的冒险之旅。在霍格沃茨，你可以再次见到熟悉的角色、学习各类魔法课程、体验惊心动魄的巫师对决，书写属于自己的魔法世界新篇章。重现魔法...
QT学习笔记
Fusrodah
05-31 2347
QT学习之路2原文目录 由于教程的前3章都是概念和配置的基础内容，故不做摘记。后文直接从第4章开始： 4）信号槽 按钮检测到自己被点击了一下，它就会发出一个信号（signal）。这种发出是没有目的的，类似广播。如果有对象对这个信号感兴趣，它就会使用连接（connect）函数，意思是，用自己的一个函数（成为槽（slot））来处理这个信号。也就是说，当信号发出时，被连接的槽函数会自动被回调。这就
2022年学习和实习总结——收获颇多
My Struggle
01-09 2120
原来按照本科毕业那年既定的计划来看的话，我是打算转Java的。不过，今年2023届秋招Java岗的情况似乎不容乐观，身边好多我觉得能力出众的Java大佬都铩羽而归，最终只去了一些中厂和外资，这些开出的工资和大厂还是有一定差距的，着实惋惜。于是，我也就只能减少了投入到学习Java中的时间，打算重新回归C/C++。
Qt Quick编程——QML的核心部分ECMAScript
m0_73443478的博客
11-04 1305
Qt Quick编程——QML的核心部分ECMAScript
【QT表格-4】由QTableView/QTableWidget显示进度条和按钮，理解qt代理delegate用法
大橘子的博客
11-01 4087
我认为还是始终贯彻MVC模式的应用，比如一个view绑定了一个model，则model的数据是和view同步的。主要是继承QStyledItemDelegate之后，重写那几个函数的意义。
我的QT Creator学习笔记（一）-——环境配置与HelloWorld项目
sinat_41928334的博客
03-29 1200
年龄越大心里越焦虑，越焦虑就感觉要学的东西越多。计划三个月时间，边看书边练习边写博客记笔记的方式，用4个月（4、5、6、7）时间学习完 《Qt Creator 快速入门》（第三版）霍亚飞编著。 之前也做过一些简单的qt程序，看我的另外几篇博客也能知道，使用windeployqt命令发布我们的qt程序、认识qt 中connect函数、Qt pop3接收邮件并下载...
Qt 学习之路：QML 基本元素
weixin_30678821的博客
09-15 1295
QML 基本元素可以分为可视元素和不可视元素两类。可视元素（例如前面提到过的Rectangle）具有几何坐标，会在屏幕上占据一块显示区域。不可视元素（例如Timer）通常提供一种功能，这些功能可以作用于可视元素。 本章我们将会集中介绍集中最基本的可视元素：Item、Rectangle、Text、Image和MouseArea。 Item是所有可视元素中最基本的一个。它是所有其它可视元...
PyQt5学习入门-5-进阶2-组件学习\API学习
SCUT_Sam
01-03 2059
摘要： 本文将给大家简单介绍一下Qt中常用的几个控件的使用。其实每个控件的使用方法都差不多。具体如何使用更多的时候是需要查找文档API，所以本文也会在介绍使用控件的时候简单的介绍以下文档API的使用。 1.Combo Box(组合框) Combox Box是一个非常常见的控件，看到名字可能陌生，但是看到这个图片你一定见过。 下面简单介绍一下组合框的使用。
基于SSM与Vue架构的病人跟踪治疗信息管理系统设计与实现（含源码及文档）
12-22
基于SSM架构与Vue技术构建的病人治疗追踪管理系统，采用Java编程语言实现业务逻辑，并以MySQL数据库作为数据存储支持。该系统主要包含三个用户角色：管理员、病人及普通访客。 管理员具备的功能模块包括：主界面、个人设置、病人档案管理、病例信息采集、预约安排、医生信息维护、核酸检测报告上传管理、行动轨迹记录管理、疾病分类配置、病人治疗进度跟踪、留言板处理以及系统参数管理。病人用户可操作：主界面、个人设置、病例信息查看、预约申请、医生查询、核酸检测报告上传、行动轨迹上报、个人治疗状态查询。访客端提供：首页浏览、医生信息展示、医疗资讯发布、留言反馈提交、个人中心、后台入口及在线咨询服务。 系统设计注重代码结构的清晰性与可维护性，强调功能实用性和界面简洁度，同时保持较强的扩展适应能力，便于后续功能升级与日常运维。 项目已通过实际运行测试，开发环境配置如下： - 编程语言：Java - 开发框架：Spring Boot - Java开发工具包：JDK 1.8 - 应用服务器：Tomcat 7 - 数据库系统：MySQL 5.7 - 数据库管理工具：Navicat 12 - 集成开发环境：Eclipse或IntelliJ IDEA - 项目构建工具：Maven 3.3.9。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
电力系统单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）
最新发布
12-22
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）内容概要：本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开，提供了完整的仿真模型与说明文档，重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型，模拟不同类型的短路故障（如三相短路），分析系统在故障期间及切除后的动态响应，包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化，进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理，掌握暂态过程分析方法。; 适合人群：电气工程及相关专业的本科生、研究生，以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标：①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法；②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能；③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施（如故障清除时间优化）；④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议：建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习，先理解仿真模型各模块的功能与参数设置，再运行仿真并仔细分析输出结果，尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响，从而深化对暂态稳定问题的理解。
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
12-22
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
基于PSO算法优化支持向量机参数的MATLAB仿真源码：SVM与PSO-SVM性能对比
12-22
本研究聚焦于运用MATLAB平台，将支持向量机（SVM）应用于数据预测任务，并引入粒子群优化（PSO）算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践，其核心在于利用SVM构建分类模型，同时借助PSO的全局搜索能力，高效确定SVM的最优超参数配置，从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法，其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界，以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题，其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间，使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下，每个潜在解被视作一个“粒子”，粒子群在解空间中协同搜索，通过不断迭代更新自身速度与位置，并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息，逐步逼近问题的最优解。在本应用中，PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理（如标准化处理）、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数（例如线性核、多项式核及径向基函数核等）进行参数寻优，并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开，从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例，旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合，以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践，研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理，还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法，这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
jank_record_1766403318764055404.pb
12-22
jank_record_1766403318764055404.pb
分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）
12-22
分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究”展开，介绍了基于Matlab代码实现的分层模糊系统参数辨识方法。通过结合梯度下降法和递推最小二乘法，实现对系统结构和参数的高效联合辨识，提升模型精度与收敛速度。文中详细阐述了算法原理、实现步骤及仿真验证过程，展示了该方法在非线性系统建模与辨识中的有效性，适用于复杂动态系统的建模与控制研究。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和系统辨识理论背景的研究生、科研人员及自动化、控制工程等相关领域的技术人员。; 使用场景及目标：①应用于非线性动态系统的建模与参数辨识；②用于提高模糊系统训练效率与预测精度；③支持科研复现、算法优化及工程实际中的系统辨识任务； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解两种优化算法的融合机制，并尝试在不同数据集或应用场景中进行迁移与改进，以掌握其核心思想与实现技巧。
AL-SHADE-SVM分类预测：基于变体差分进化算法的SVM参数优化研究（Matlab代码实现
12-22
AL-SHADE-SVM分类预测：基于变体差分进化算法的SVM参数优化研究（Matlab代码实现内容概要：本文研究基于变体差分进化算法AL-SHADE优化支持向量机（SVM）的分类预测性能，重点解决SVM中关键参数（如惩罚因子C和核函数参数g）难以手动调优的问题。通过引入AL-SHADE算法，自动搜索最优参数组合，提升SVM在分类任务中的准确性与泛化能力。文中结合Matlab代码实现，展示了算法的完整流程，包括种群初始化、变异、交叉、选择机制及适应度函数设计，并通过实验验证了该方法相较于传统参数选择方式在分类精度上的优越性。; 适合人群：具备一定机器学习基础，熟悉支持向量机和优化算法原理，有一定Matlab编程经验的高校学生、科研人员或工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决SVM模型参数调优困难问题，提升分类预测精度；②为智能优化算法（如差分进化及其变体）在机器学习超参数优化中的应用提供实践案例；③适用于需要高精度分类的科研项目或工程应用，如故障诊断、模式识别、金融风控等领域。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解AL-SHADE算法的运行机制及其与SVM的集成方式，重点关注适应度函数的设计与参数优化过程的可视化分析，以便迁移至其他模型优化任务中。
C++ QT5开发教程大全：完整学习资料包
描述：“很好的学习QT的资料，想要学习QT的同学们可以下载啦！亲测好用！”强调了这份资料的实用性和学习效果，为初学者提供了信心，并且说明了作者或发布者已经亲自测试过这份资料，验证了其内容的正确性和有效性。...
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