使用了QListWidget，QDockWidget QListWidget类提供了一个基于项目的列表小部件 QListWidget是一个方便的类，它提供了一个列表视图，类似于QListView提供的列表视图，但是具有一个用于添加和删除项的经典基于项的接口。QListWidget使用一个内部模型来管理列表中的每个QListWidgetItem。要获得更灵活的列表视图小部件，请使用带有标准模型的QListView类。列表小部件的构造方法与其他小部件相同。QListWidget与QListView类似，都可以显示一列Item，区别在于前者可以往其中增删Item。 QListWidget确定可以同时选择列表中的多少项，以及是否可以创建复杂的项选择。这可以使用函数设置

Mingw编译好的Opencv4.4.0库，可用于VScode和Vitis HLS。

该文件实现的功能有： 将C++ 生成的数据， 在QML 中进行曲线显示（ChartView）。

Qt QComboBox下拉弹出QTreeView代码

本文实例为大家分享了Qt实现圆圈加载进度条的具体代码，供大家参考，具体内容如下 先看效果图： 思路：画一个占270度的圆弧，然后定义一个定时器，定时旋转坐标系，实现旋转的效果。圆弧需要使用渐变色，实现颜色越来越浅的效果 关键代码：CMProcessBar1.cpp CMProcessBar1::CMProcessBar1(QWidget *parent) : QWidget(parent), ui(new Ui::CMProcessBar1) { ui->setupUi(this); QTimer *timer = new QTimer; connect(timer,Q

基于python+opencv实现国内车牌识别系统源码(带GUI界面+PPT报告+项目说明)数字图像处理课设.zip 数字图像处理课程设计作业 Python3+OpenCV 使用tkinter搭建界面 tmp/文件夹是数字图像处理过程 chepai/文件夹是车牌图片 pic/文件夹是程序界面图 PPT答辩报告 Python opencv 车牌识别 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码\项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。

流行的无模型强化学习算法 PyTorch和Tensorflow 2.0在Openai体育馆环境和自行实现的Reacher环境中均实现了最新的无模型强化学习算法。 算法包括软参与者关键（SAC），深度确定性策略梯度（DDPG），双延迟DDPG（TD3），参与者关键（AC / A2C），近端策略优化（PPO），QT-Opt（包括交叉熵（ CE）方法） ， PointNet ，运输商，循环策略梯度，软决策树等。 请注意，此存储库更多是我在研究和实施期间实施和测试的个人算法集合，而不是正式的开放源代码库/软件包以供使用。 但是，我认为与他人分享它可能会有所帮助，并且我希望对实现进行有益的讨论。 但是我没有花太多时间在清理或构建代码上。 您可能会注意到，每种算法可能都有几种实现方式，在此我特意展示所有这些方式，供您参考和比较。 此外，此存储库仅包含PyTorch实施。 对于RL算法的官方库，

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DesignSPHysics开发人员变更通知 嗨，您好！ 目前，DualSPHyisics团队中的另一个人将开发DesignSPHysics。 很高兴从事这个项目，我将继续提供支持。 但是，如果您想了解该项目的最新信息或为该项目做出贡献，请在新的仓库中进行。 该存储库现在托管在

Cmake3.10编译好的vs2015 X64Release和vs2015 X64Debug下的Opencv3.4+Opencv_contrib3.4文件，已经再次测试可以运行。