第六日

今天我进行了代码编写,在一番努力下,编写出了剩余代码,即完成了奖品部分即抽奖部分的程序设计,基本上可以实现抽奖了。

但我们还有很多后续工作要做,所以还需要努力。

#include "startwidget.h"
#include<QHBoxLayout>
startwidget::startwidget(QWidget *parent) :
    QWidget(parent)
{
    this->setFixedSize(400,500);
    this->setAutoFillBackground(true);
    QPalette palette;
    palette.setBrush(QPalette::Background,QBrush(QPixmap(":/new/prefix1/02.png")));
    this->setPalette(palette);
    this->Oksetbutton=new QPushButton("开始抽奖");
     this->Oksetbutton->setFixedSize(60,50);
    this->retbutton=new QPushButton("返回上级");
     this->retbutton->setFixedSize(60,50);
    auto hlayouy=new QHBoxLayout;
    hlayouy->addWidget(retbutton);
    hlayouy->addWidget(Oksetbutton);
    hlayouy->setContentsMargins(0,200,0,0);
    this->setLayout(hlayouy);

    connect(Oksetbutton,&QPushButton::clicked,[this](){
        emit startfinished();   //发出完成信号
    });
    connect(retbutton,&QPushButton::clicked,[this](){
        this->hide();   //隐藏自己
        emit retfinished(); //并发出信号
    });
}

转载于:https://www.cnblogs.com/wmq123/p/9991403.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值