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在Qt框架中，自定义时间选择功能通常涉及到对时间显示、用户交互以及事件处理的定制。这个项目"Qt中实现自定义时间选择功能"显然旨在提供一个替代标准Qt时间控件（如QDateTimeEdit）的解决方案，以满足特定的用户界面需求。下面将详细介绍这个项目可能涉及的关键知识点。 Qt是一个跨平台的应用程序开发框架，它提供了丰富的库和工具，支持Windows、Linux、macOS等多种操作系统。在这个项目中，开发者使用了VS2017作为IDE，并结合Qt5.14.2进行开发。Visual Studio 2017与Qt的集成使得开发者可以在熟悉的环境中编写和调试Qt代码。 1. **实时获取系统时间**： 实时获取系统时间可以通过Qt的`QDateTime`类来实现。`QDateTime::currentDateTime()`函数可以获取到当前系统的日期和时间。然后，可以将这些信息显示在自定义的时间选择组件上，确保时间始终与系统同步。 2. **滚轮效果动态改变时间**： 这个功能可能通过自定义一个`QWidget`子类并覆盖`wheelEvent()`方法来实现。当用户滚动鼠标滚轮时，该事件会被触发，然后根据滚轮的向上或向下滚动调整小时、分钟或秒。这需要对`QWheelEvent`类和事件处理有深入理解。在事件处理中，开发者可能还需要考虑到时间的有效边界，防止超出合理的小时、分钟或秒范围。 3. **自定义UI组件**： 自定义时间选择器可能包含多个`QLabel`用于显示时间，`QPushButton`用于确认或取消选择，以及可能的滑动条（`QSlider`）或旋钮（`QRadioButton`）控件来允许用户直接调整时间。通过重载`paintEvent()`方法，可以绘制出符合设计需求的自定义外观。 4. **信号与槽机制**： Qt的信号与槽机制是其核心特性之一，用于处理对象间的通信。在这个项目中，可能有多个信号（如滚轮滚动、按钮点击等）和相应的槽函数，它们负责执行更新时间、验证输入等操作。 5. **布局管理**： 使用`QLayout`类可以方便地管理UI元素的位置和大小。开发者可能会用到`QHBoxLayout`、`QVBoxLayout`或`QGridLayout`来排列各个组件，以实现美观的界面布局。 6. **打包与部署**： 最后的exe文件表明项目已经被打包，以便在没有开发环境的机器上运行。Qt提供了`windeployqt`工具，可以自动收集运行应用程序所需的Qt库和资源文件，确保在目标系统上正确运行。 7. **测试**： 文件名`QTestSelectTime`可能暗示了项目的测试部分，Qt的测试框架`QtTest`被用来编写单元测试，确保代码的功能正确性和性能。 总结来说，这个项目展示了如何在Qt中创建一个自定义的时间选择组件，包括实时获取系统时间、滚轮交互以及自定义UI设计。开发者需要掌握Qt的基本组件、事件处理、布局管理以及测试等多方面的知识。通过这样的实践，可以提升对Qt框架的深入理解和应用能力。

"五类实时交通目标检测自建数据集：涵盖汽车、灯光、摩托、行人与路标，总计1498张原始图片资源",5类实时交通自建目标检测数据集 该数据集包括car，light，moto，person，signs等5个类别 总计图片1498张，训练集998张图像，验证集和测试集分别是250张图片 数据集已经划分为训练集 验证集 测试集 数据集支持YOLO格式 VOC格式 COCO格式 数据集在yolov8s上mAP50是0.763，P是0.791 数据集未经任何图像预处理等操作，皆是原始图片 可直接使用，可直接使用，可直接使用 ,核心关键词： 5类实时交通; 自建目标检测数据集; car; light; moto; person; signs; 1498张图片; 训练集; 验证集; 测试集; YOLO格式; VOC格式; COCO格式; yolov8s; mAP50; P值; 未经预处理; 原始图片; 可直接使用。,五个类别交通实时目标检测自建数据集：1498张原图覆盖car等5种对象

海神之光上传的视频是由对应的完整代码运行得来的，完整代码皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、从视频里可见完整代码的内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

基于二阶自抗扰ADRC和MPC的路径跟踪控制，使用ADRC对前轮转角进行补偿，对车辆的不确定性和外界干扰具有一定抗干扰性，有参考lunwen，Carsim版本为2019，Matlab版本为2021 ,基于二阶自抗扰ADRC; MPC路径跟踪控制; 车辆不确定性抗干扰性; 外界干扰补偿; 参考lunwen; Carsim 2019版本; Matlab 2021版本,基于二阶自抗扰ADRC与MPC的车辆路径跟踪控制研究 在现代汽车电子控制系统中，路径跟踪控制是实现车辆自动驾驶的关键技术之一。随着自动驾驶技术的不断发展，对车辆路径跟踪控制系统的性能要求也愈来愈高，尤其是在面对车辆自身不确定性和复杂多变的外部环境时，如何确保车辆能够准确、稳定地跟踪预定路径成为了一项重要课题。为了提高车辆在真实道路条件下的行驶稳定性和安全性能，研究者们开始探索将二阶自抗扰控制（ADRC）与模型预测控制（MPC）相结合的先进控制策略。 自抗扰控制（ADRC）是一种基于对象动态模型的控制技术，它通过实时估计和补偿系统的不确定性和外部干扰来提高系统的鲁棒性。在路径跟踪控制中，ADRC可以有效地补偿由车辆的动态特性不一致以及复杂外部环境引起的不确定性，从而提高车辆路径跟踪的精确性和稳定性。 模型预测控制（MPC）是一种基于优化控制理论的先进控制策略，它通过预测未来一段时间内系统的动态行为，然后在线求解最优控制序列以实现对系统未来行为的指导。MPC具有良好的处理约束能力和优化多目标问题的能力，适用于处理复杂的路径跟踪任务。 将ADRC和MPC相结合，可以充分发挥两者的优势。ADRC的强鲁棒性能可以处理车辆在复杂环境下的不确定性，而MPC的预测和优化能力则有助于实现对车辆未来路径的精确控制。这种结合使用的方法不仅能够保证车辆在受到不确定性和外部干扰时仍能保持稳定跟踪预定路径，而且还可以在满足各种约束条件的前提下优化车辆的行驶性能。 为了验证和分析所提出的控制策略的实际效果，研究中使用了Carsim软件进行车辆模型的搭建和仿真实验。Carsim作为一个被广泛认可的车辆动力学仿真平台，能够提供精确和高保真的车辆模型和环境模拟。同时，实验中的控制算法实现则是通过Matlab软件及其相应的控制系统工具箱来完成的。Matlab作为一个功能强大的数学计算和仿真平台，为控制算法的开发和测试提供了便利。 在所提供的压缩包文件中，包含了多个与基于二阶自抗扰ADRC和MPC路径跟踪控制相关的文档，这些文档涵盖了研究的引言、车辆稳定性与抗干扰性分析、以及具体的控制策略研究等内容。通过这些文档，研究人员可以深入理解该控制策略的设计理念、实现方法和仿真实验结果，为未来该领域的进一步研究和应用提供了宝贵的资料和参考。 基于二阶自抗扰ADRC和MPC的路径跟踪控制为车辆自动驾驶提供了新的解决方案，它不仅提升了车辆路径跟踪的稳定性和精确性，还增强了系统对外界干扰的抵抗能力。随着相关技术的不断完善和成熟，我们有理由相信，这一控制策略将在未来的自动驾驶技术中扮演重要的角色。

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本文在分析小型步旋耕机的结构组成和工作原理的前提下，介绍说明了小型步旋旋耕机的设计原则和设计步骤。并根据设计原则的要求，首先选择了小型步耕机的类型，确定小型步耕机的耕幅、传动型式、刀轴转速,离合器工作的选择等内容。然后具体设计了小型步旋耕机的传动装置——包括齿轮箱的结构设计、关键零件的强度校核、耕深调节装置和工作部件总成的设计。其中齿轮箱的设计是本次设计中的主要内容，它包含了大量的工作：资料的整理，参数的设定，相关计算，绘图等。

空调加热器MPC模型预测控制程序带文献 空调取暖器、室内温度调节模型预测控制、 MPC控制的MATLAB纯M文件，代码约370行，包可运行（需安装MATLAB自带的fmincon相关的优化工具箱）。 基于模型预测控制的温度调节。 包含空调加热模型建模、各类约束建模、室温状态空间建模和MPC 融合修正Kalman滤波对加热器温度和加热器出风口温度进行估测。 配套较简洁的英文参考文献。 文献截图及代码运行结果见附图。 实价可直，后留邮箱收。 关联词: 建筑热模型，热舒适性，建筑节能，建筑热管理，阻容传热模型，灰盒热模型。 ,MPC模型在空调取暖器控制中的应用,基于MPC模型预测控制的空调取暖器室内温度调节系统研究：融合Kalman滤波的约束优化与建筑节能应用,空调取暖器; 室内温度调节; MPC模型预测控制; MATLAB纯M文件; 模型预测控制的温度调节; 空调加热模型建模; 约束建模; 室温状态空间建模; Kalman滤波; 英文参考文献。,基于MPC的空调加热器温度预测控制程序及文献

基于TCN-Shap的时间序列预测与多变量回归分析：探索时间序列数据的预测与回归特性，支持自定义数据集的灵活应用,tcn-Shap时间序列预测或者多变量回归 是时间序列预测问题，也可以是回归问题，但不是分类问题 自带数据集，可以直接运行，也可以替成自己的数据集 ,TCN; Shap时间序列预测; 多变量回归; 时间序列预测问题; 回归问题; 自带数据集,"TCN-Shap在时间序列预测与多变量回归中的应用"

基于自适应遗传算法的TSP问题建模求解（Java）