【Qt4学习系列】第6页

触摸屏启用VNC后校准异常

QT4.8问题描述：1920x1080的触摸屏硬件180°旋转，所以软件也要旋转180°才能正常显示，但是部署vnc后进行校准，结果触摸时触点与界面刚好相反旋转180°部署vnc前环境变量QWS_DISPLAY

在黎明的反思·2024-01-11 04:28

Linux内核学习系列（1）——系统调用

前言由于工作需要，个人从java栈转为了c语言栈，并需要深入学习linux内核。本系列记录一些个人学习笔记。由于Linux内核涉及内容以及知识点很多，一开始接触十分痛苦，通过反复阅读《Linux内核完全注释》一书才逐渐能够看懂源码。在理解的过程中，个人发现自上而下地探索内核，才是最适合自己的学习内核的方式。因此，本系列主要从自上而下的角度，进行笔记记录。整个系列配图及概念描述将直接引用《Linux

DaHuangXiao·2024-01-11 02:10

qt图形化界面开发DAY2

作业：1>思维导图2>使用手动连接，将登录框中的取消按钮使用qt4版本的连接到自定义的槽函数中，在自定义的槽函数中调用关闭函数将登录按钮使用qt5版本的连接到自定义的槽函数中，在槽函数中判断ui界面上输入的账号是否为

专写bug的屑·2024-01-10 21:25

QT中Qwt、QChart、QCustomPlot使用与性能对比

Qwt支持任何Qt能够支持的系统环境，并且可以兼容Qt4（4.4版本以上）和Qt5版本。Qwt具有较为完善的文档和丰富

AI+程序员在路上·2024-01-10 18:29

24/01/09 qt work

1.使用手动连接，将登录框中的取消按钮使用qt4版本的连接到自定义的槽函数中，在自定义的槽函数中调用关闭函数将登录按钮使用qt5版本的连接到自定义的槽函数中，在槽函数中判断ui界面上输入的账号是否为"admin

qin-新征程·2024-01-10 12:13

QT day2

目录思维导图使用手动连接，将登录框中的取消按钮使用qt4版本的连接到自定义的槽函数中，在自定义的槽函数中调用关闭函数。

腾飞810·2024-01-10 12:13

Kotlin学习系列之：使用async和await实现协程高效并发

引例：privatesuspendfunintValue1():Int{delay(1000)return1}privatesuspendfunintValue2():Int{delay(2000)return2}funmain()=runBlocking{valelapsedTime=measureTimeMillis{valvalue1=intValue1()valvalue2=intValu

xlh1191860939·2024-01-10 02:04

Qt编程之基础模块和扩展模块介绍

Qt5与Qt4最大的区别之一是底层架构修改了。Qt5引入了模块化的概念，将众多功能细分到几个模块之中。Qt4也有模块的概念

行者..................·2024-01-10 00:39

GO语言学习系列九——GO的结构（struct）与方法（method）

结构（struct）由于在GO中没有class的关键字，也就是其它语言经常在面向对象中使用的方面，但GO是通过struct结构与method方法组合来实现的面向对象概率，所以在GO中，结构是非常重要的一种语法类型在定义结构体时，和map等语言类型非常像似var结构变量struct{字段1字段1类型字段2字段2类型...}一个例子，简单介绍写定义与使用结构packagemainimport("fmt

astarblog·2024-01-09 08:20

Qt6入门教程 1：Qt简介

毕业后就一直用Qt做开发了，用的第一个版本是Qt4.7.2，如果非要和MFC做比较的话，Qt的优点就是跨平台、开发GUI效率更高。

草上爬·2024-01-08 12:35

【Spring Boot 源码学习】SpringApplication 的定制化介绍

SpringBoot源码学习系列SpringApplication的定制化介绍一、引言二、往期内容三、主要内容1.基础配置1.1设置关闭Banner1.2设置自定义Banner打印对象1.3设置应用程序主入口类

Huazie·2024-01-08 11:07

C++ 学习系列 -- tuple 原理

一可变参数模板variadictemplate前面的章节C++学习系列--模板template-CSDN博客我们介绍了c++中的模板概念，本章则在其基础上介绍了新的概念可变参数模板variadictemplate

在河之洲木水·2024-01-08 05:10

Kotlin学习系列——集合详解(一)

概述集合类存放的都是对象的引用，而非对象本身，出于表达上的便利，我们称集合中的对象就是指集合中对象的引用。集合的分类：Set（集）List（列表）Map（映射）在Kotlin中，明确的区分了可变和只读的集合(list,set,map等)，明确的确定了集合的可读性，有助于良好的编码，以及便于Bug的规避。IterableIterable接口是最基本的接口，声明了Kotlin中集合的通用方法。funi

xk_一步一步来·2024-01-07 18:11

Linux: 设置qmake的Qt版本

default.conf//cct-app4:/usr/lib/x86_64-linux-gnu/qt-default/qtchooser%catdefault.conf/usr/lib/x86_64-linux-gnu/qt4

缘如风·2024-01-07 14:41

机器学习系列 - 9. 主成分分析法 PCA

1.主成分分析法思想及原理1.1什么是主成分分析法PCA(PrincipalComponentAnalysis)，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据降维算法（非监督的机器学习方法）。其最主要的用途在于“降维”，通过析取主成分显出的最大的个别差异，发现更便于人类理解的特征。也可以用来削减回归分析和聚类分析中变量的数目。1.2为什么要做主成分分析在很多场景中需要对多变量数据进行观测，在一定程度上

小蘑菇1962·2024-01-07 07:20

rabbitMQ 高级整合应用第四篇消息监听适配器

RabbitMQ学习系列第二十二篇高级整合第四篇MessageListenerAdapterMessageListenerAdaoter:即消息监听适配器。

凯哥Java·2024-01-06 17:46

Java | 学习系列 Java1.8 新特性详解( 包含学习代码 )

前言：Java8已经发布很久了，很多报道表明Java8是一次重大的版本升级。在JavaCodeGeeks上已经有很多介绍Java8新特性的文章，例如PlayingwithJava8–LambdasandConcurrency、Java8DateTimeAPITutorial:LocalDateTime和AbstractClassVersusInterfaceintheJDK8Era。本文还参考了一

天上的小仙女呀·2024-01-06 07:44

李沐机器学习系列5---循环神经网络

1Introduction对于样本的分析，通过全连接层处理表格数据，通过卷积神经网络处理图像数据；第一种假设，所有数据都是独立同分布的RNN处理序列信号序列数据的更多场景1）用户使用习惯具有时间的先后性2）外推法和内插法1.1自回归模型1）自回归模型，对自己执行回归2）隐变量的自回归模型生成训练数据，1.2马尔科夫模型一个模型被称为马尔可夫模型，主要是因为它满足马尔可夫性质，也就是说，该模型中的未

expectmorata·2024-01-06 07:40

【dubbo学习系列】dubbo消费端的代理生成详解(@DubboReference和@Reference)

文章目录spring中dubbo实现RPC如何加载@Reference和@DubboReference注解DubboComponentScanRegistrar概括发现@Refrence和@DubboReference注解，并编织RPC通信逻辑ReferenceAnnotationBeanPostProcessor（核心）@Reference@DubboReference@Reference和@D

唐芬奇·2024-01-06 05:52

C++ 学习系列 -- using关键字

一概述c++11中新引入了关键字using二using关键字的用处1.usingnamespace与usingnamespacemember#include#includeintmain(){usingnamespacestd;vectorvec={1,2,3};usingstd::list;listli={1,2,3};return0;}2.aliastype与aliastemplate#inc

在河之洲木水·2024-01-05 13:53

Docker网络上篇-网络介绍

本系列教程直通车直通车，本系列教程已发布文章，快速到达,《Docker学习系列》教程已经发布的内容如下：【图文教程】Windows11下安装DockerD

凯哥Java·2024-01-05 13:41

【Python机器学习系列】建立逻辑回归模型预测心脏疾病（完整实现过程）

一文彻底搞懂机器学习中的归一化与反归一化问题【Python机器学习系列】一文彻底搞懂机器学习中表格数据的输入形式（理论+源码）【Python特征工程系列】利用随机森林模型

数据杂坛·2024-01-05 12:22

【Python机器学习系列】建立支持向量机模型预测心脏疾病（完整实现过程）

一文彻底搞懂机器学习中的归一化与反归一化问题【Python机器学习系列】一文彻底搞懂机器学习中表格数据的输入形式（理论+源码）【Python特征工程系列】利用随机森林模型

数据杂坛·2024-01-05 12:47

EasyExcel学习系列笔记（1）--easyexcel 样式设置

packagecom.zjm.gwork.utils.myEasyExcel;importcom.alibaba.excel.write.metadata.style.WriteCellStyle;importcom.alibaba.excel.write.metadata.style.WriteFont;importcom.alibaba.excel.write.style.Horizontal

幸福巡礼·2024-01-05 08:14

李沐机器学习系列4---全连接层到卷积

1从全连接到卷积1.1平移不变性从概率分布的角度来看卷积的定义,f(τ)f(\tau)f(τ)是概率密度，g(t−τ)g(t-\tau)g(t−τ)是在这个分布下的均值(f∗g)(t)=∫−∞∞f(τ)g(t−τ)dτ(f*g)(t)=\int_{-\infin}^{\infin}f(\tau)g(t-\tau)d\tau(f∗g)(t)=∫−∞∞f(τ)g(t−τ)dτ2图像卷积2.1互相关运算

expectmorata·2024-01-05 08:01

李沐机器学习系列1--- 线性规划

1Introduction1.1线性回归函数典型的线性回归函数f(x)=w⃗⋅x⃗f(x)=\vec{w}\cdot\vec{x}f(x)=w⋅x现实生活中，简单的线性回归问题很少，这里有一个简单的线性回归问题。房子的价格和房子的面积以及房子的年龄假设成线性关系。price=warea∗area+wage+bprice=w_{area}*area+w_{age}+bprice=warea∗area

expectmorata·2024-01-04 12:53

李沐机器学习系列3---深度学习计算

1层和块1.1定义块用class表示层，并只需要实现构造函数和前向传播函数classMLP(nn.Module):#用模型参数声明层。这里，我们声明两个全连接的层def__init__(self):#调用MLP的父类Module的构造函数来执行必要的初始化。#这样，在类实例化时也可以指定其他函数参数，例如模型参数params（稍后将介绍）super().__init__()self.hidden=

expectmorata·2024-01-04 12:53

李沐机器学习系列2--- mlp

1IntroductionLP中有一个很强的假设，输入和输出是线性关系，这一般是不符合事实的。通过几何的方式去对信息进行理解和压缩是比较高效的，MLP可以表示成下面的形式。1.1从线性到非线性X∈Rn×dX\inR^{n\timesd}X∈Rn×d表示输入层，有n个样本，d个特征。H∈Rn×hH\inR^{n\timesh}H∈Rn×h表述隐藏层的输出，有h个输出；W(1)∈Rd×hW^{(1)}

expectmorata·2024-01-04 11:45

云原生学习系列之基础环境准备（单节点安装kubernetes）

一、环境要求操作系统CentOS7.x-86_x64硬件配置：内存2GB或2G+，CPU2核或CPU2核+，需要在虚拟机中提前设置好，不然后续会报错二、系统初始化1、设置主机名#在master节点执行hostnamectlset-hostnamemaster012、配置主机和IP映射，注意IP换成自己的cat>>/etc/hosts/etc/sysctl.d/kubernetes.conf/etc

shanshan3003·2024-01-04 07:20

qt使用cJson

开始我也想qt怎么会需要cjson，肯定会自带json相关处理解析类，后来遇到了使用qt4开发嵌入式设备程序，发现怎么也找不到QJson相关的类…,查资料才知道，QJson模块是在qt5之后才添加的，所以

码肥人壮·2024-01-04 06:38

D-Bus入门（序）——d-bus官方介绍

在Qt4，GNOME，Windows以及Maemo中都已实现。在KDE4中已

zdy0_2004·2024-01-04 05:24

【QT5】解决 QT 界面中文显示乱码问题

若仍使用中文，解决方法如下：QT4解决方法：1.在代码中设置字符串编码，然后使用函数时对要在界面上显示的中文字符串进行编码转换。

&Mr.Gong·2024-01-03 14:36

云原生学习系列之基础环境准备（虚拟机搭建）

shanshan3003·2024-01-03 07:47

ChatGPT学习系列教程（一）—chatGPT简介

一、ChatGPT介绍ChatGPT是一种基于GPT（GenerativePre-trainTransformer）模型的大型语言模型，由OpenAI公司开发。它是目前世界上最先进的自然语言处理技术之一。二、ChatGPT发展历程ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI在2023年11月30日推出的一款人工智能技术驱动的语言模型应用。以下是ChatGPT的发展历程：三、ChatGPT的主

huazi99·2024-01-03 01:23

gradle

Gradle学习系列之一——Gradle快速入门-无知者云-博客园Gradle学习总结——根本上看透AndroidStudio构建-

味123·2024-01-02 01:34

QT的信号与槽

二、信号与槽的用法1、QT5的方式1.无参的信号与槽的dome2.带参的信号与槽dome2、QT4的方式3、C++11的语法Lambda表达式1、函数对象参数2、操作符重载函数参数3、可修改标示符4、错误抛出标示符

牛牛ly·2024-01-01 22:19

QT基础知识

QT基础知识文章目录QT基础知识1、QT是什么2、Qt的发展史3、为什么学习QT4、怎么学习QT1、工程的创建(环境的下载与安装请百度）2、创建的工程结构说明3、怎么看帮助文档1、类使用的相关介绍2.查看所用部件

牛牛ly·2024-01-01 22:48

VUE3.0学习系列随笔（五）：自定义组件使用

VUE3.0学习系列随笔（五）：自定义组件使用VUE2.0和VUE3.0虽然在工程目录结构上存在较大差异，但是具体的代码实现逻辑相同，本文所使用的自定义组件方法，同样适用于VUE2.0。

一方通行00·2024-01-01 21:27

【学习笔记】C++ GUI Qt4 第五章 5.4 双缓冲

在Qt4中,QWidget会自动处理这些情况，所以我们很少需要考虑窗口部件的闪烁问题。尽管如此，但如果窗口

TheonlyRain·2024-01-01 17:52

【深度学习】第一章：深度学习的入坑线路

所以在写深度学习系列文章之前，我觉得非常有必要先把深度学习的整个框架展示一下。这是我自己跌跌撞撞走了很多弯路，才略知一二

宝贝儿好·2024-01-01 12:26

HTML+JS好例子集锦

基础知识参见HTML5+CSS入门与提高学习系列https://blog.csdn.net/cnds123/artic

软件技术爱好者·2024-01-01 04:25

MAML 源代码解释说明 (一)

元学习系列文章optimizationbasedmeta-learning《Model-AgnosticMeta-LearningforFastAdaptationofDeepNetworks》论文翻译笔记元学习方向

田小成plus·2023-12-31 23:30

【Python机器学习系列】一文带你了解机器学习中的Pipeline管道机制（理论+源码）

一、引言对于表格数据，一套完整的机器学习建模流程如下：背景知识1：机器学习中的学习器【Python机器学习系列】一文搞懂机器学习中的转换器和估计器（附案例）背景知识2：机器学习中的管道机制简介：转换器用于数据的预处理和特征工程

数据杂坛·2023-12-31 14:36

【vim 学习系列文章 3.1 -- vim 删除 ^M】

请阅读【嵌入式开发学习必备专栏之VIM专栏】文章目录^M来源^M删除^M来源在Vim中打开文件时，您可能会遇到行尾的^M字符，这通常是因为文件使用了Windows风格的回车换行符（CRLF），而不是Unix/Linux风格的换行符（LF）。在Vim中，^M实际上是回车符（CarriageReturn，CR）的可见表示。^M删除为了删除所有行尾的^M字符，您可以使用Vim的替换命令：:%s/\r$/

CodingCos·2023-12-31 13:55

机器学习系列 - 3. 数据预处理

一.KNN优缺点及KD-Tree1)KNN优缺点：KNN的主要优点有：理论成熟，思想简单，既可以用来做分类也可以用来做回归天然解决多分类问题，也可用于回归问题和朴素贝叶斯之类的算法比，对数据没有假设，准确度高，对异常点不敏感由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，KNN方法较其他方法更为适合KNN的主要缺点有：

小蘑菇1962·2023-12-31 07:31

机器学习系列11：减少过拟合——L1、L2正则化

如果我们注意到模型在训练集上的表现明显优于模型在测试集上的表现，那么这就是模型过拟合了，也称为highvariance。产生的过拟合的原因是对于给定的训练集数据来说，模型太复杂了。有几种可以减少过拟合的方法：收集更多的训练数据（通常可行性不大）通过正则化引入对模型复杂度的惩罚选择一个含有较少参数的简单模型减少数据的维度假设模型的参数是向量w，那么L1和L2正则化的定义如下。L1正则化通常会产生更稀

加百力·2023-12-30 18:04

机器学习系列06：决策树

如果你很关心模型的可解释性，那么决策树（DecisionTree）算法当之无愧为首选。决策树算法如何工作套用西瓜书上的一个图来说明决策树算法是如何工作的：我们挑选西瓜时，都会考虑西瓜脐部、色泽、根蒂以及敲一敲听声音等因素（特征），决策树就是对这些考虑因素进行逐个拆解，从而判断西瓜（样本）是好瓜还是坏瓜（类别）。从上面来看，这些特征好像都是离散型的，对于Iris数据集中数值特征来说，我们可以设定一个

加百力·2023-12-30 07:00

机器学习系列13：通过随机森林获取特征重要性

你可能需要参考：《机器学习系列06：决策树》这种方法无需对特征做归一化或者标准化预处理，也不假设数据集是否线性可分。以红酒数据集为例。我们可以直接通过feature_impor

加百力·2023-12-30 07:58

机器学习系列12：减少过拟合——降维（特征选择）

对于不支持正则化的模型来说，我们可以通过降低数据的特征维度来减小模型复杂度，从而避免过拟合。有两种降维方法：特征选择（featureselection）：从原始特征集中选择一部分特征子集。特征抽取（featureextraction）：从现有的特征集中抽取信息形成新的特征空间。顺序特征选择是一种贪心算法，它通过自动选择与问题最相关的特征子集来提升计算效率，剔除不相关的特征或噪声数据来降低模型泛化误

加百力·2023-12-30 07:32

机器学习系列10：数据预处理——特征缩放

这里我们要换使用UCI上面的红酒数据集了。下载地址：https://archive.ics.uci.edu/dataset/109/wine这个数据集含有三种不同的红酒，共178个样本，每个样本由13个不同化学属性。我们首先将数据集分层采样划分70%出来作为训练集，剩余30%用作测试集。特征缩放（featurescaling）是数据预处理步骤中及其容易被忽略的一步。除了决策树和随机森林这两种不需要

加百力·2023-12-30 07:02

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【Qt4学习系列】