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
2024-03-12 15:21:56 1.84MB 对象模型
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How to Succeed The FRM Part I exam is a formidable challenge (covering 60 assigned readings and almost 500 learning objectives), so you must devote considerable time and effort to be properly prepared. There are no shortcuts! You must learn the material, know the terminology and techniques, understand the concepts, and be able to answer 100 multiple-choice questions quickly and (at least 70%) correctly. A good estimate of the study time required is 250 hours on average, but some candidates will need more or less time, depending on their individual backgrounds and experience.
2023-12-13 11:15:55 1KB
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缺少系统动态库api-ms-win-core-heap-l2-1-0.dll 附件中包含32位和64位dll文件。
2023-11-23 16:15:46 7KB win-core-heap
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l2-ipbasek9-ms.high_iron_aug9_2017b.bin eve-ng中可加载
2023-05-18 22:54:52 100.78MB 实验 eve-ng
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利用MCTK+IDL批量处理MOD05_L2 的HDF数据分为两步: 1. 利用ENVI中的MCTK和IDL批量处理,将HDF转换为DAT格式数据。 2. 将DAT格式数据转换为TIF数据。 当前展示第一部分的代码,亲测有效。 利用ENVI中的MCTK和IDL批量处理,首先需要在ENVI环境中安装MCTK,网上可以查到。然后同时打开ENVI和IDL,更改对应的路径和参数,运行代码即可。
2023-03-13 09:33:50 2KB idl ENVI MOD05 HDF
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模式识别与机器学习感知机算法python实现,PLA,POCKET,代码实现与实例解决。题目分析。
2023-02-16 20:41:20 1.22MB 人工智能 PLA 模式识别 分类
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isodata的matlab代码博客分类器 具有 l2 正则化的逻辑回归 Gaussian Naïve Bayes kmeans isodata 通用算法
2023-01-27 15:36:45 5KB 系统开源
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随机配置网络(SCN)通过引入不等式约束来限制输入权重和偏置的赋值,随着节点数量增加,网络能够逼近任意的数学函数和数据模型。在构建SCN的过程中,由于网络本身性质以及样本数据的不适定性和病态条件等问题会引起网络的过拟合,故提出一种基于Dropout技术的改进型SCN模型(Dropout-SCN)来自适应地约束输出权重分布和大小,以此来提高网络模型的识别精度。光纤数据验证的结果表明:与传统的SCN和L2范数正则化的SCN模型相比, Dropout-SCN模型具有更低的测试误差,有效地减缓了网络过拟合问题,提高了对光纤预警系统(OFPS)中光纤入侵信号的识别准确率。
2022-12-18 19:36:50 5.39MB 光通信 随机配置 L2正则化 Dropout技
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深蓝学院 - 移动机器人路径规划课程 专栏中保留全部课程,每一节课单独上传。需要整个课程包在专栏中获取。 课程包含了自动驾驶的路径规划方法,以及无人机的路径规划,涵盖了现有的算法中比较经典的算法讲解,和它们的演变过程,,有课后作业练习。
2022-12-05 13:20:48 413.17MB 路径规划
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2022-12-05 13:20:48 958.21MB 路径规划
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