Qt example之Joke for Android( make for my honey)

本文介绍了一个基于Qt开发的笑话应用程序,旨在为用户提供一种轻松获取笑话的方式。文章分享了使用Qt API的心得体会,并讨论了一些C++编程中的常见问题,如内存管理和中文显示等。

这是为女朋友生日而制作的一个小小礼物,女朋友天天吵着要讲笑话给她听。现在好了,直接做一个笑话软件给她。不过,女人嘛,感性动物,还是喜欢你亲口讲的!

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所有源代码可以通过https://github.com/BoboSp/Joke下载。

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承接前面两篇文章:

http://blog.youkuaiyun.com/teamossp/article/details/8912789

http://blog.youkuaiyun.com/teamossp/article/details/8918996

这是对这个程序的总结文章。

下面只截取部分代码,讲讲自己对Qt API的理解以及c++的一些低级错误:


1.new and delete.

InternetJoke::InternetJoke(QWidget *parent)
    : QDialog(parent),
     joke(new QString),
      networkAccess(new QNetworkAccessManager(this)),
    url(new QString("http://www.jokearea.com/")),
    codec(QTextCodec::codecForName("U-TF8"))
{
    requestHttp ();
    connect(networkAccess,SIGNAL(finished(QNetworkReply*))
            ,this,SLOT(showHttp(QNetworkReply*)));
}
类成员指针,使用new初始一个指针,那么这是程序员在堆上建立的,最后必须delete掉,一般在析构函数里面,不然就会造成内存泄漏问题,

如果是在一个函数内new的一个local指针,这也是需要手动delete的,这不同于在函数里面定义的一个对象:

QTextStream textReader(reply);
这是在栈上的,函数结束后会自动回收内存。

2.Qt显示中文

一般需要在main函数里面添加如下代码,

QTextCodec::setCodecForTr(QTextCodec::codecForName("UTF-8"));
    QTextCodec::setCodecForCStrings(QTextCodec::codecForName("UTF-8"));                        
    QTextCodec::setCodecForCStrings(QTextCodec::codecForName("UTF-8"));//按钮显示中文不乱码
而对于含有中文string的类里,设置textcodec:
 QTextStream textReader(&xmlFile);
 QTextCodec *codec=QTextCodec::codecForName("UTF-8");
textReader.setCodec(codec);//转换显示中文

3.获取http步骤

url(new QString("http://www.jokearea.com/")),//初始化列表中

 networkAccess->get(QNetworkRequest(QUrl(*url)));

connect(networkAccess,SIGNAL(finished(QNetworkReply*)) ,this,SLOT(showHttp(QNetworkReply*)));

void class::showHttp (QNetworkReply *reply);//处理http文件的槽函数







基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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