12、Qt 进阶应用指南

Qt 进阶应用指南

1. 网页缩略图生成与 URL 访问控制

在处理网页内容时,我们常常需要生成网页缩略图或者对网页可访问的 URL 进行精细控制。

1.1 生成网页缩略图

生成网页缩略图的关键在于 render 函数,当网页加载完成时调用该函数。以下是具体的代码实现:

void render() { 
    page.setViewportSize(page.mainFrame()->contentsSize()); 
    QImage image = QImage(page.viewportSize(), QImage::Format_ARGB32); 
    QPainter painter(&image); 
    page.mainFrame()->render(&painter); 
    painter.end(); 
    QImage thumb = image.scaled(400, 400, Qt::KeepAspectRatioByExpanding); 
    emit finished(); 
}; 
private: 
    QWebPage page; 
    QImage thumb;

该函数的执行步骤如下:
1. 设置页面的视口大小为页面内容的大小。
2. 创建一个 QImage 对象,用于渲染网页。
3. 创建一个 QPainter 对象,将网页渲染到

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用
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