38、高级模型/视图编程与应用国际化

高级模型/视图编程与应用国际化

1. 树中表示表格数据及相关模型视图编程

1.1 树模型与表格模型理解难度对比

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,通过构建或调整相关代码,能降低这种难度。

1.2 视图可视化与自定义视图

PyQt 内置的视图小部件和图形视图小部件为数据集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。

为了优化性能,由于自定义视图可能显示非常大的数据集的一部分,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,有以下几种实现方式:
- 要求视图类的用户使用 QScrollArea。
- 创建带有两个 QScrollBar 的复合小部件。
- 创建继承自 QAbstractScrollArea 的小部件。

其中,第一种方法只需在用户代码中添加几行,且使视图的实现更简单。

1.3 委托的使用

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,因为对于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只包含单一数据类型的数据集,如数据库表。

1.4 树模型的创建

创建树模型可能很困难,因为需要从父节点和子节点的角度思考,子节点可能也是父节点,以此递归到任意深度。这不像处理表格和列模型那样,只需考虑行和列。不过,一些提供树功能的方法,如 index()、parent() 和 nodeF

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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