FlowLayout

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Qt之流式布局（FlowLayout） 简述 有时候我们希望窗口内的布局随着窗口大小的改变而自动调整，这就是流式布局（FlowLayout）的作用。 流式布局会根据窗口的尺寸来自动调整控件布局，控件的排布会随着窗口宽度的变化而变化。 使用 流式布局（FlowLayout）不是Qt的标准布局类，而是以源码的形式供我们参考使用。 效果 随着主窗宽度的改变，控件的布局也随之变化 源码 flowlayout.h #ifndef FLOWL... 阅读详情

FlowLayout编辑

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1FlowLayout编辑

java.lang.Object
java.awt.FlowLayout

所有已实现的接口：

LayoutManager, Serializable public class  FlowLayoutextends  Objectimplements LayoutManager, Serializable流布局用于安排有向流中的组件，这非常类似于段落中的文本行。流的方向取决于容器的 componentOrientation 属性，它可能是以下两个值中的一个：
ComponentOrientation.LEFT_TO_RIGHTComponentOrientation.RIGHT_TO_LEFT流布局一般用来安排 面板中的按钮。它使得按钮呈水平放置，直到同一条线上再也没有适合的按钮。线的对齐方式由 align 属性确定。可能的值为： LEFT RIGHT CENTER LEADING TRAILING例如，以下图片显
以下是此 applet 的代码：
import java.awt.*; import java.applet.Applet; public class myButtons extends Applet { Button button1, button2, button3; public void init() { button1 = new Button("Ok"); button2 = new Button("Open"); button3 = new Button("Close"); add(button1); add(button2); add(button3); } }
字段摘要
static int
CENTER
此值指示每一行组件都应该是居中的。
static int
LEADING
此值指示每一行组件都应该与容器方向的开始边对齐，例如，对于从左到右的方向，则与左边对齐。
static int
LEFT
此值指示每一行组件都应该是左对齐的。
static int
RIGHT
此值指示每一行组件都应该是右对齐的。
static int
TRAILING
此值指示每行组件都应该与容器方向的结束边对齐，例如，对于从左到右的方向，则与右边对齐。
构造方法摘要
FlowLayout()
构造一个新的 FlowLayout，它是居中对齐的，默认的水平和垂直间隙是 5 个单位。
​
FlowLayout(int align)
构造一个新的 FlowLayout，它具有指定的对齐方式，默认的水平和垂直间隙是 5 个单位。
​
FlowLayout(int align, int hgap, int vgap)
创建一个新的流布局管理器，它具有指定的对齐方式以及指定的水平和垂直间隙。
​
方法摘要
void
addLayoutComponent( String name,  Component comp)
将指定的组件添加到布局中。
int
getAlignment()
获取此布局的对齐方式。
boolean
getAlignOnBaseline()
如果组件将沿其基线垂直对齐，则返回 true。
int
getHgap()
获取组件之间以及组件与 Container 的边之间的水平间隙。
int
getVgap()
获取组件之间以及组件与 Container 的边之间的垂直间隙。
void
layoutContainer( Container target)
布置该容器。
Dimension
minimumLayoutSize( Container target)
返回需要布置  visible 组件的最小维数，该组件包含在指定的目标容器中。
Dimension
preferredLayoutSize( Container target)
给出指定目标容器中的  visible 组件，返回此布局的首选维数。
void
removeLayoutComponent( Component comp)
从布局中移除指定的组件。
void
setAlignment(int align)
设置此布局的对齐方式。
void
setAlignOnBaseline(boolean alignOnBaseline)
设置组件是否应该沿着其基线垂直对齐。
void
setHgap(int hgap)
设置组件之间以及组件与 Container 的边之间的水平间隙。
void
setVgap(int vgap)
设置组件之间以及组件与 Container 的边之间的垂直间隙。
String
toString()
返回此 FlowLayout 对象及其值的字符串表示形式。
从类 java.lang.Object继承的方法
clone,  equals,  finalize, getClass,  hashCode,  notify, notifyAll,  wait,  wait,  wait

字段详细信息

LEFT

public static final int  LEFT此值指示每一行组件都应该是左对齐的。  另请参见：常量字段值

CENTER

public static final int  CENTER此值指示每一行组件都应该是居中的。  另请参见：常量字段值

RIGHT

public static final int  RIGHT此值指示每一行组件都应该是右对齐的。  另请参见：常量字段值

LEADING

public static final int  LEADING此值指示每一行组件都应该与容器方向的开始边对齐，例如，对于从左到右的方向，则与左边对齐。  从以下版本开始：1.2  另请参见：Component.getComponentOrientation(), ComponentOrientation, 常量字段值

TRAILING

public static final int  TRAILING此值指示每行组件都应该与容器方向的结束边对齐，例如，对于从左到右的方向，则与右边对齐。  从以下版本开始：1.2  另请参见：Component.getComponentOrientation(), ComponentOrientation, 常量字段值

构造方法详细信息

FlowLayout

public  FlowLayout()构造一个新的 FlowLayout，它是居中对齐的，默认的水平和垂直间隙是 5 个单位。

FlowLayout

public  FlowLayout(int align)构造一个新的 FlowLayout，它具有指定的对齐方式，默认的水平和垂直间隙是 5 个单位。align 参数的值必须是以下值之一：FlowLayout.LEFT、FlowLayout.RIGHT、FlowLayout.CENTER、FlowLayout.LEADING 或 FlowLayout.TRAILING。  参数：align - 对齐值

FlowLayout

public  FlowLayout(int align, int hgap, int vgap)创建一个新的流布局管理器，它具有指定的对齐方式以及指定的水平和垂直间隙。 align 参数的值必须是以下值之一：FlowLayout.LEFT、FlowLayout.RIGHT、FlowLayout.CENTER、FlowLayout.LEADING 或 FlowLayout.TRAILING。
参数：align - 对齐值hgap - 组件之间以及组件与 Container 的边之间的水平间隙vgap - 组件之间以及组件与 Container 的边之间的垂直间隙
Qt FlowLayout 之前项目需要，动态布局,根据窗体大小，上面的部件可以自动换行，之前都是用QGridLayout,突然发现Qt的例子中提供这个 头文件这样子的: class FlowLayout : public QLayout { public:     FlowLayout(QWidget *parent, int margin = -1, int hSpacing = -1, int vSpacin 阅读详情

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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. 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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');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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