【纯手撸】使用PySide6 / pyqt 搭建现代化普通B端系统图形化界面

1 写在前面

1.1 UI和平时做的一般B端管理系统结构差不多,同时也借鉴了国外那个pyOneDark。不过,笔者看过他的源码并不友好,感觉结构很乱,因此自己重撸了一遍,缩减了很多。

1.2 笔者学过一些react,所以本项目的结构是仿照react结构来做的,每一个组件里包括组件+静态数据(假数据和css)。然后通过main.py(APP.js/index.js)来作为入口。逻辑在封装好的组件里,结构极为清晰。

2 结构

2.1目录结构:

大家可以看到,结构和react结构非常相似(我喜欢这种结构)。不过缺少了config这种外层配置的,因为本人对这个配置驱动文件逻辑或者说项目理解不深,所以没将这部分动态的东西拿出来放到配置文件里统一管理。

随机点开一个组件,所有组件结构基本上都是这样的结构。css和假数据都放到了组件文件夹下的data.py里。

3 代码示例

在这里我用封装并不太好的数据查询的组件来举例。包括筛选条件、表格按钮、表格、表格分页这几个类。由数据那一个大json驱动这个组件的具体的样子。(封装的并不完善,输入目前只有数据,后续可能加上更多属性,如列宽、排序、字段显隐、字段顺序、分页样式等等)

 4 demo展示

demo   video: 

【纯手撸】使用pyside6 / pyqt 构建现代化 普通toB系统 图形化界面 Aceberg Pro

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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