【QT源码】系列01

一,Hello Qt

#include <QApplication>
#include <QLabel>
int main(int argc, char *argv[])
{
    QApplication app(argc, argv);
    QLabel *label = new QLabel("Hello Qt!");
    label->show();
    return app.exec();
}

二,信号与槽

#include <QApplication>
#include <QPushButton>
int main(int argc, char *argv[])
{
    QApplication app(argc, argv);
    QPushButton *button = new QPushButton("Quit");
    QObject::connect(button, SIGNAL(clicked()),
                     &app, SLOT(quit()));
    button->show();
    return app.exec();
}

三,SpinBox与Slider的同步

#include <QApplication>
#include <QHBoxLayout>
#include <QSlider>
#include <QSpinBox>

int main(int argc, char *argv[])
{
    QApplication app(argc, argv);

    QWidget *window = new QWidget;
    window->setWindowTitle("Enter Your Age");

    QSpinBox *spinBox = new QSpinBox;
    QSlider *slider = new QSlider(Qt::Horizontal);
    spinBox->setRange(0, 130);
    slider->setRange(0, 130);

    QObject::connect(spinBox, SIGNAL(valueChanged(int)),
                     slider, SLOT(setValue(int)));
    QObject::connect(slider, SIGNAL(valueChanged(int)),
                     spinBox, SLOT(setValue(int)));
    spinBox->setValue(35);

    QHBoxLayout *layout = new QHBoxLayout;
    layout->addWidget(spinBox);
    layout->addWidget(slider);
    window->setLayout(layout);

    window->show();

    return app.exec();
}

 

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,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之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开阶段的更新策略,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。
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