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应用场景一:处理密集耗时的事情

有时候需要处理一些跟界面无关的但非常耗时的事情,这些事情跟界面在同一个线程中,由于时间太长,导致界面无法响应,处于“假死”状态。例如:在应用程序中保存文件到硬盘上,从开始保存直到文件保存完毕,程序不响应用户的任何操作,窗口也不会重新绘制,从而处于“无法响应”状态,这是一个非常糟糕的体验 。

在这种情况下,有一种方法是使用多线程,即在子线程中处理文件保存,主线程负责界面相关。

而如果不想使用多线程,最简单的办法就是在文件保存过程中频繁调用QApplication::processEvents()。该函数的作用是让程序处理那些还没有处理的事件,然后再把使用权返回给调用者。

bool MyApp::writeFile(const QString &filename)
     QFile file(filename);
    QApplication::setOverrideCursor(Qt::WaitCursor);
     for(int r = 0; r != rowCount; ++r)
          for(int c = 0; c != colCount; ++c)
               out << table(r,c);   
               qApp.processEvents();
    QApplication::restoreOverrideCursor();

应用场景二:非阻塞延时

QTime time; time.start(); while(time.elapsed() < 1000) //等待时间流逝1秒钟 QCoreApplication::processEvents(); //不停地处理事件,让程序保持响应
应用场景一:处理密集耗时的事情有时候需要处理一些跟界面无关的但非常耗时的事情,这些事情跟界面在同一个线程中,由于时间太长,导致界面无法响应,处于“假死”状态。例如:在应用程序中保存文件到硬盘上,从开始保存直到文件保存完毕,程序不响应用户的任何操作,窗口也不会重新绘制,从而处于“无法响应”状态,这是一个非常糟糕的体验 。在这种情况下,有一种方法是使用多线程,即在子线程中处理文件保存,主线程负...
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适用于 Qt 应用程序的Breeze和BreezeDark样式表。 C ++安装 将breeze.qrc , dark.qss , light.qss以及dark和light文件夹复制到您的项目目录中,然后将qrc文件添加到您的项目文件中。 TARGET = app SOURCES = main.cpp RESOURCES = breeze.qrc 要在C ++中加载样式表,请使用QFile加载文件并读取数据。 例如,要加载BreezeDark,请运行: # include < Q Application > # include < QFile> # include < QT extStream> int main ( int argc, char *argv[]) Q Application app (argc, argv);
在使用 Qt 的过程中,经常会碰到需要运行耗时的逻辑代码的时候,一般都采用多线程进行处理,这样可以保证主线程(界面)不会被占用,导致用户操作无效,出现等待无响应现象。 Qt 本身提供一个函数Q Application :: process Events ()来处理。 下面采用示例来进行解释 process Events 函数的功能 MainWindow::MainWindow(QWidget *parent)
QT ableView+QComboBox简单使用。采用 Qt 代理的方式,用QComboBox做了指定列的代理。 1. 采用QComboBox作为 Qt ableView某一列的代理 2. 可添加 Qt ableView的项; 3. 可删除 Qt ableView的项; 数据说明: 此数据集(MVSA与情感标签浓缩)基于论文"使用感分析通过标题生成标签浓缩MVSATwitter数据”。 如果数据集对您的研究有用,请引用工作[1]和工作[2].ErichedMVSA数据集。 (该数据集共有4871张与之相关的照片)
机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径。 随着统计学的发展,统计学习在机器学习中占据了重要地位,支持向量机(SVM)、决策树和随机森林等算法的提出和发展,使得机器学习能够更好地处理分类、回归和聚类等任务。进入21世纪,深度学习成为机器学习领域的重要突破,采用多层神经网络模型,通过大量数据和强大的计算能力来训练模型,在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域取得了显著的成果。 机器学习算法在各个领域都有广泛的应用,包括医疗保健、金融、零售和电子商务、智能交通、生产制造等。例如,在医疗领域,机器学习技术可以帮助医生识别医疗影像,辅助诊断疾病,预测病情发展趋势,并为患者提供个性化的治疗方案。在金融领域,机器学习模型可以分析金融数据,识别潜在风险,预测股票市场的走势等。 未来,随着传感器技术和计算能力的提升,机器学习将在自动驾驶、智能家居等领域发挥更大的作用。同时,随着物联网技术的普及,机器学习将助力智能家居设备实现更加智能化和个性化的功能。在工业制造领域,机器学习也将实现广泛应用,如智能制造、工艺优化和质量控制等。 总之,机器学习是一门具有广阔应用前景和深远影响的学科,它将持续推动人工智能技术的发展,为人类社会的进步做出重要贡献。
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