QML 窗口置顶显示和窗口样式

已于 2025-02-19 15:34:42 修改
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文章标签： 窗口置顶 qml
于 2025-02-19 15:06:40 首次发布
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版权

【1】qml窗口置顶显示

flags:  Qt.WindowStaysOnTopHint

【2】qml无边框显示

flags:Qt.FramelessWindowHint

【3】qml独立窗口显示，否则为父窗口的一个组件

flags:Qt.Window

【4】qml对话框显示，默认是模态，并且置顶而且获得鼠标焦点

flags:Qt.Dialog

【5】qml定制化窗口显示，如改变最大、最小等系统菜单

flags:Qt.CustomizeWindowHint

【6】qml弹出式浮动窗口

flags:Qt.Popup

【AI系统】AI系统架构的组成
ZOMI酱
11-19 3048
但是随着 AI 技术应用的全面发展，各厂家根据自身业务场景的需求，在 AI 硬件和算法上不断优化和探索，AI 系统的体系结构越来越复杂，更多新的 AI 加速芯片被提出来，其设计变得更加多样化，AI 框架运行的硬件环境和算法也趋于更多样和复杂，单一 AI 框架已经无法满足和平衡所有特性。其负责提供用户前端的 AI 编程语言，接口和工具链。但是我们将在后续章节中，将会围绕核心系统软硬件，如 AI 训练和推理框架，AI 编译器，AI 芯片，部分涉及更广泛的 AI 系统生态中的重要内容如算法等展开介绍。
AI 系统全栈架构 什么是 AI 系统 CPU、GPU、FPGA、ASIC PyTorch、MindSpore 系统设计目标 高效编程语言、开发框架和工具链 系统设计、实现和演化
万有文的博客
04-20 3182
AI系统是一个集成了硬件、软件和数据，用于执行人工智能任务的复杂系统。它涵盖了从数据收集、预处理、模型训练、推理到最终应用部署的整个过程。AI系统的核心在于通过机器学习算法和深度学习模型，使计算机能够模拟人类的智能行为，从而实现自主决策、推理和识别等任务。硬件层包括高性能计算设备（如CPU、GPU、FPGA、ASIC等）、存储设备（如硬盘、内存）和网络设备等。这些硬件为AI系统的运行提供了必要的计算能力和数据存储能力。数据层涉及数据的收集、清洗、标注和存储。
人工智能知识架构详解
qq_57128262的博客
02-15 1063
聚类算法是无监督学习的重要组成部分，K-Means 算法是一种常用的聚类算法，它将数据分为 K 个簇，使得簇内的数据点相似度较高，簇间的数据点相似度较低。反向传播算法是神经网络训练的核心算法，它通过计算误差的梯度，并将梯度反向传播到网络的各个层，来更新网络的参数，以最小化损失函数。生成器用于生成新的数据样本，判别器用于判断生成的样本是真实的还是伪造的。在机器学习中，R 语言也提供了许多强大的包，如 caret 包，它集成了多种机器学习算法，并提供了统一的接口，方便进行模型的训练、评估和比较。
56个核心术语+高清架构图：一文看透人工智能全貌！
最新发布
m0_59235945的博客
04-19 1990
规范多模型间上下文传递（如任务状态、数据格式），解决工具碎片化问题。支持分布式协作。
人工智能技术体系
06-25
人工智能技术体系，核心技术主要有计算机视觉、语音识别技术、自然语言处理、机器学习及机器人技术五大部分。针对人工智能核心技术的系统性介绍。
解密AI技术架构：从模型到应用的全面解析
xxue345678的博客
10-06 2993
AI技术的架构从底层的硬件和数据支持，到上层的模型和应用，每一个部分都起到了至关重要的作用。通过合理设计和优化每一层，企业可以更好地利用AI技术实现智能化转型。无论是提升工作效率，还是提供个性化服务，AI正逐渐改变着我们的生活和工作方式。希望这篇文章能帮助您更好地理解AI技术的复杂架构，特别是那些不太熟悉AI的读者，也能够通过本文了解AI系统是如何运作的，并期待在未来看到更多AI技术为我们带来的便利与创新。​。
一张图看懂AI技术架构！开发、训练、部署全链路深度解析！
2401_85373691的博客
01-16 6673
本文基于AI技术架构全景图，详细解析了AI开发工具、AI平台、AI算力与框架、智能运维等四大部分。只有构建一个完善的AI架构，企业才能确保AI系统高效运行，实现真正的商业价值。希望本文的解析能帮助您更好地理解AI技术架构，为AI项目提供有力支持！
[人工智能-综述-1]：人工智能系统架构
文火冰糖（王文兵）的博客
07-24 3680
作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：https://blog.youkuaiyun.com/HiWangWenBing 本文网址： 目录 第1部分 什么是人工智能？ 1.1 人工智能是计算机程序 1.2 人工智能是对数据的智能处理 第2 部分 人工智能的发展与主要分支 2.1 人工智能的三次浪潮 2.2 人工智能的未来 第3部分 人工智能总体架构 3.1 目标环境总体架构 3.2开发环境总体架构 第4部分 AI学习的基本思路 第1部分 什么是人工智能？ 1.1 人工智能是计算机程序 ...
人工智能架构
zhixiongzhao的博客
06-07 5182
人工智能
introduce_AI_infra_knowledges.___人工智能系统基础架构知识库_awesome-ai
09-27
人工智能系统基础架构是指构建和支撑人工智能应用的技术和工程系统。随着人工智能技术的迅猛发展，基础架构的重要性日益凸显。一个稳定而高效的基础架构是人工智能应用能够得以顺利运行的基础保障。为了适应不同的...
人工智能基础架构.pdf
04-16
NetApp ONTAP AI解决方案通过将NVIDIA DGX系统、高性能以太网交换机以及NetApp全闪存存储相结合，有效解决了当前企业在构建人工智能基础架构时面临的三大挑战：集成复杂性、性能与扩展性难题以及中断问题。...
人工智能AI技术在电力系统的应用.pdf
07-10
人工智能AI技术在电力系统中的应用是一个多面而深入的课题，它关系到电力行业的自动化、智能化改革和持续发展。以下将结合给定文件中的内容，从人工智能AI技术的含义、电力系统的现状、人工智能在电力系统中的应用...
智能工厂技术架构、系统架构、数据架构、应用架构及场景应用方案PPT.pptx
09-25
智能工厂技术架构、系统架构、数据架构、应用架构及场景应用方案PPT.pptx 本资源主要关注智能工厂的技术架构、系统架构、数据架构、应用架构及场景应用方案。该资源涵盖了智能工厂的总体设计方法、业务架构设计、...
人工智能（一）架构
m0_69270256的博客
05-16 5264
人工智能这个词不是很新鲜，早就有开始研究的，各种推荐系统、智能客服都是有一定的智能服务的，但是一直都没有体现出多高的智能性，很多时候更像是‘人工智障’。 但是自从chatGpt3被大范围的营销和使用之后，人工智能逐渐体现出来他的智能性和高度的推理分析能力，他的范围也不再局限于软件行业，财务、法律、人事等等各种各样的行业都开始进行学习使用。 作者经过一段时间的研究学习，对于AI也有了自己的一些理解，在这里进行分享，希望读者可以解开心中的疑惑，并且做好未来AI的学习应对。
【人工智能业务概述】—人工智能的技术框架
crystal_csdn8的博客
07-22 5637
介绍人工智能的业务技术框架
一个较详细的人工智能技术架构和选型说明
易之阴阳，量子纠缠，道之一体，缘起性空
03-16 1571
人工智能技术架构的构建和选型是一个复杂的过程，涉及数据、算法、计算平台、应用等多个层面。算法选择：根据实际应用场景需求选择合适的机器学习或深度学习算法，包括但不限于分类、回归、聚类、推荐系统、强化学习等。数据采集：通过物联网设备（如传感器、摄像头等）、移动互联网、社交媒体、公开数据库等多种途径收集原始数据。安全与隐私保护：在数据传输、存储和使用过程中实施加密、权限控制、匿名化等措施，确保数据安全和用户隐私。业务集成：将AI模型整合到具体的应用场景中，实现智能化的功能，如智慧医疗、智能客服、自动驾驶等。
AI人工智能整体架构：企业智能化转型的核心引擎
m0_59235945的博客
08-22 2039
AI人工智能的整体架构已经逐步成为企业智能化转型的核心引擎。通过AI大脑、RPA流程自动化平台和物联网平台的深度结合，企业能够实现从数据收集、分析到智能决策和执行的闭环管理，不仅提升了运营效率，还为企业带来了更多的创新机会和竞争优势。随着AI技术的不断发展和成熟，企业在各个领域的智能化应用将更加深入。AI赋能的智慧未来，将不仅仅是提升效率和降低成本的工具，它更将成为企业创新和发展的核心动力，推动整个商业生态的进化与革新。
干货满满！AI系统全栈架构解析，快来收藏！
h1453586413的博客
06-18 2820
GPU：因其强大的并行计算能力，现在已经是大模型训练、微调和推理的首选。NVIDIA现在是全球最火的GPU提供商。TPU：Google开发的一种专门用于机器学习模型训练和推理的处理器。它具有卓越的张量计算能力，能够高速进行大规模矩阵运算，支持高性能的神经网络训练和推理计算。NPU：一种专为AI和机器学习任务设计的硬件加速器。它针对深度学习算法所需的复杂计算进行了优化，使得自然语言处理、图像分析等AI任务能更加高效地运行。
人工智能系统的业务架构
swebin的专栏
06-25 1469
人工智能系统的业务架构：三大能力 二大业务方向，三大业务能力：交互能力、思考能力、服务能力 两大应用方向：智能语音、机器视觉
ai智能客服系统技术架构
11-11
AI智能客服系统技术架构是指在现有客服系统的基础上，引入人工智能技术，通过深度学习、数据挖掘等算法来实现智能化的客户服务。其主要包括以下几个关键组成部分： 首先是语音识别和自然语言处理技术。通过语音识别技术，将客户的语音输入转换为文字信息，然后利用自然语言处理技术进行语义分析和理解，从而实现与客户的交互。 其次是知识图谱和知识库的建设。AI智能客服系统需要基于大数据和知识图谱的建设，通过收集和整理各类问题和解答，形成丰富的知识库。并通过知识图谱将不同的知识结构化组织起来，提供更准确、快速的答案搜索与推荐。 再次是机器学习和推荐算法的应用。AI智能客服系统通过机器学习算法，不断优化和提升智能客服的服务能力，实现精准的问题识别和解答。同时，利用推荐算法根据用户的历史行为和偏好，推荐相关的产品或服务，提高客户的满意度和购买意愿。 此外，智能客服系统还需要考虑到多渠道的接入问题，即能够接入多种不同的客户端，如Web、App、微信等，并保证在不同渠道上的一致性和稳定性。 总之，AI智能客服系统技术架构是一个复杂的系统，需要综合运用语音识别、自然语言处理、知识图谱、机器学习和推荐算法等多种技术手段，以提高客户的服务体验和企业的客户关系管理效率。
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