属性(Properties) QObject有getter和setter函数属性 命名策略: color, setColor 对于布尔: isEnabled, setEnabled class QLabel : public QFrame { Q_OBJECT Q_PROPERTY(QString text READ text WRITE setText) public: QString text() const; public slots: void setText(const QString &); }; Setter, 返回空, 将值当成唯一参数 Getter, 常量,返回值, 没有参数 * 一个通用特性是Qt属性系统。如果你已经看过QtCreator的Designer部分，你大概已经不知觉间用到它了。这样你就有每个类可以轻易使用的属性的列表了。 属性由getter和setter函数实现，所以实际值作为私有成员存储。 以下为约定俗成： Getter在属性（不是get前缀）后面命名，或对于布尔则附带is前缀。 Setter以set前缀命名。 然后这一对函数利用Q_PROPERTY宏制而转化成一个Qt属性（参数：type，name，“READ”，getter，“WRITE”，setter） 待续

灰狼算法(GWO)优化极限学习机ELM回归预测,GWO-ELM回归预测，多变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

1、修改模型路径（下载到你电脑上的路径） 2、文件 data 路径下，支持 Excel（需要预测的列名为 “sent”）。 3、运行 sentiment.py，生成结果在 result 文件夹。

基于ChatGLM3基座模型和LLAMA-Factory框架进行微调的一个中医问答机器人

光伏电池模型

为了提高配电网故障定位在大面积通信故障下的容错性，以现有的配电网故障定位模型为基础，通过系统地计及馈线终端设备(FTU)漏报和误报，建立了配电网故障定位解析模型。为了提高模型的可行性，以故障矛盾假说为约束条件，将目标函数变量维度减小到3倍的节点数量；在分析配电网拓扑结构和工程设备配置的基础上，通过构建分层故障定位模型，进一步减小变量维度。此外，分层解析模型能够利用第2层的定位结果对第1层的定位结果进行校验，使故障定位更加精确。算例分析结果表明，计及FTU漏报和误报的分层解析模型不仅能够大幅地提高配电网故障定位的准确率和容错性，还能同步获取FTU漏报和误报的告警信息。

第四期《MindFormers套件之大模型文本生成和分布式在线推理》

这份资源是一份针对深度学习计算机视觉领域的实例分割源码，使用 Ultralytics YOLOv8-seg 模型和 COCO128-seg 数据集进行目标检测和实例分割任务。提供了一个亲身测试且直接可运行的实例分割解决方案。 数据集我已经准备好了，确保用户可以无需额外下载数据即可直接开始模型的训练和验证。这个资源旨在帮助用户轻松理解和应用 YOLOv8-seg 模型进行目标检测和实例分割。适合那些寻求快速部署和测试深度学习模型的开发者和研究人员，特别是在计算机视觉领域。

程序中详细介绍博客专栏地址：https://blog.csdn.net/suiyingy/article/details/134043042。 01_raw_model.py：trimesh可视化原始示例模型。 02_top_view.py：三维模型俯视图投影。 03_left_view.py：三维模型左视图投影。 04_left_rotate.py：使用open3d根据旋转操作获取投影矩阵，以左视图为例。 05_left_vector.py：根据相机朝向向量获取投影矩阵，以左视图为例。 model.obj：示例模型的obj文件。

yolov5-7.0实例分割模型转onnx再转rknn，含各个阶段代码。包括： （1）pt转onnx （2）onnx转rknn及推理 （3）rknn推理