38、高级模型/视图编程、在线帮助与国际化

高级模型/视图编程、在线帮助与国际化

1. 树状结构中的表格数据表示

理解树模型比理解表格模型(或列表模型,列表模型可看作只有一列的表格)更具挑战性。不过,在很多情况下,借助或修改相关代码能降低难度。

PyQt 内置的视图小部件和图形视图小部件为数据集的可视化提供了很大的空间。当这些类无法满足需求时,我们可以创建自定义视图,按照自己的方式展示数据。

由于自定义视图可能要显示大数据集的一部分,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。若需要滚动条,可让视图类的用户使用 QScrollArea ,或创建带有 QScrollBar 的复合小部件,或创建继承 QAbstractScrollArea 的小部件。第一种方法只需在用户代码中添加几行,能让视图的实现更简单。

使用通用委托和特定数据类型的列委托,能轻松为视图创建临时的“自定义”委托。列委托易于创建,可减少代码重复,因为每种要处理的数据类型只需一个列委托。通用委托方法适用于每列数据为单一数据类型的数据集,如数据库表。

创建树模型比较困难,因为要考虑父子关系,子节点可能也是父节点,这种递归关系可达到任意深度。这不像树和列模型那样只需考虑行和列。虽然这里展示的表格树模型是个具体例子,但提供树功能的一些方法,如 index() parent() nodeFromIndex() ,可以直接使用或稍作修改后使用,其他方法如 addRecord() 也具有可适应性。

【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证优化。
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