老实的弓箭 · sparksql 大小写_Spark ...· 3 天前 · |
无邪的小蝌蚪 · 字段值提取函数的语法规则_日志服务(SLS) ...· 3 天前 · |
傲视众生的葡萄 · spring data ...· 9 月前 · |
威武的大象 · Fabric.js 从入门到膨胀 - 知乎· 1 年前 · |
内向的火柴 · Pyecharts如何制作可视化大屏? - 掘金· 1 年前 · |
要实现自己的排序算法,而不使用QSortFilterProxyModel,可以按照以下步骤进行:
class MyTableModel : public QAbstractTableModel {
Q_OBJECT
public:
// 构造函数
MyTableModel(QObject *parent = nullptr);
// 实现必要的虚函数
int rowCount(const QModelIndex &parent = QModelIndex()) const override;
int columnCount(const QModelIndex &parent = QModelIndex()) const override;
QVariant data(const QModelIndex &index, int role = Qt::DisplayRole) const override;
QVariant headerData(int section, Qt::Orientation orientation, int role = Qt::DisplayRole) const override;
// 添加自定义排序方法
void sort(int column, Qt::SortOrder order = Qt::AscendingOrder) override;
private:
// 存储数据的容器
QList<QList<QVariant>> m_data;
在构造函数中初始化数据。根据实际情况,可以从文件、数据库或其他地方获取数据,并将数据存储在m_data中。
MyTableModel::MyTableModel(QObject *parent) : QAbstractTableModel(parent) {
// 初始化数据
// ...
实现必要的虚函数。根据实际需求,实现rowCount、columnCount、data和headerData函数。这些函数用于返回数据的行数、列数、具体数据和表头数据。
int MyTableModel::rowCount(const QModelIndex &parent) const {
// 返回数据的行数
return m_data.size();
int MyTableModel::columnCount(const QModelIndex &parent) const {
// 返回数据的列数
return m_data.isEmpty() ? 0 : m_data.first().size();
QVariant MyTableModel::data(const QModelIndex &index, int role) const {
// 返回具体数据
if (!index.isValid() || role != Qt::DisplayRole)
return QVariant();
return m_data.at(index.row()).at(index.column());
QVariant MyTableModel::headerData(int section, Qt::Orientation orientation, int role) const {
// 返回表头数据
if (role != Qt::DisplayRole || orientation != Qt::Horizontal)
return QVariant();
// 根据section返回对应的表头数据
// ...
添加自定义排序方法。实现sort函数,该函数对数据进行排序。
void MyTableModel::sort(int column, Qt::SortOrder order) {
// 对数据进行排序
// ...
// 更新视图
emit layoutChanged();
在使用自定义数据模型的地方,创建一个实例并设置给相应的视图控件。
MyTableModel *model = new MyTableModel(this);
tableView->setModel(model);
在需要排序的地方,调用sort函数进行排序。
model->sort(column, order);
通过以上步骤,你可以实现自己的排序算法,而不使用QSortFilterProxyModel。根据实际需求,你可以根据自己的数据结构和排序需求来实现sort函数中的具体排序算法。
本文内容通过AI工具匹配关键字智能整合而成,仅供参考,火山引擎不对内容的真实、准确或完整作任何形式的承诺。如有任何问题或意见,您可以通过联系
service@volcengine.com
进行反馈,火山引擎收到您的反馈后将及时答复和处理。
展开更多
社区干货
2022技术盘点之平台云原生架构演进之道|社区征文
而云迁移、云治理正是企业
实现
云价值最大化的重要第一步。2022年作为公司SmartOps产品负责人,在技术方面进行了微服务架构向云原生架构的演进升级,打造更稳定、安全、实用的平台,支持业务更好的发展。### 1.2 平...
而不是
安全阻碍研发效能的提升,因此开发团队应遵守安全措施集成到开发过程中,
而不是
完成开发后再去检测修复,安全与效能应该紧密结合,同进发展。## 四 云原生架构### 4.1 API网关在微服务架构中,API网关负责各...
云原生
社区容器服务发现及负载均衡
K8S 原生服务负载均衡是通过 iptables 或 IPVS
实现
。每台 Node 上的 kube-
proxy
监听 Etcd 的 Endpoint,将SVC clusterIP 和PodIP 更新至 iptables,
实现
四层负载均衡。*既然 K8S 自带负载均衡,为啥还需要引入ServiceMesh?*因为这套负载均衡**存在缺陷,不支持长连接**。如 GRPC 使用原生 SVC 会有流量不均衡的问题。要向更精细的流量控制,需要七层负载均衡。**二、Istio 流量**## 服务发现![picture.image](https://p6-...
技术
火山引擎云搜索服务升级云原生新架构;提供数十亿级分布式向量数据库能力
帮助
实现
一键部署、弹性扩缩、简化运维,快速构建日志分析、信息检索分析等实际业务。 而伴随着 Serverless 的兴起和大势所向,火山引擎**云搜索服务** **升级** **云原生** **新架构**。 ## 云搜索服务...
实现
对非结构化数据的** **分析和** **检索**。在向量搜索的场景下,使用机器学习模型生成向量来表示数据对象(文本、图像、音视频等);向量距离来代表对象间的相似性。常用的向量库使用 ANN
算法
在极短时间内完成海...
云原生
火山引擎云搜索服务升级云原生新架构;提供数十亿级分布式向量数据库能力
帮助
实现
一键部署、弹性扩缩、简化运维,快速构建日志分析、信息检索分析等实际业务。而伴随着 Serverless 的兴起和大势所向,火山引擎 **云搜索服务升级云原生新架构** 。 **云搜索服务云原生版**...
实现
对非结构化数据的分析和检索** 。在向量搜索的场景下,使用机器学习模型生成向量来表示数据对象(文本、图像、音视频等);向量距离来代表对象间的相似性。常用的向量库使用 ANN
算法
在极短时间内完成海量向量...
技术
特惠活动
实现自己的排序算法而不是使用QSortFilterProxyModel-优选内容
2022技术盘点之平台云原生架构演进之道|社区征文
而云迁移、云治理正是企业
实现
云价值最大化的重要第一步。2022年作为公司SmartOps产品负责人,在技术方面进行了微服务架构向云原生架构的演进升级,打造更稳定、安全、实用的平台,支持业务更好的发展。### 1.2 平...
而不是
安全阻碍研发效能的提升,因此开发团队应遵守安全措施集成到开发过程中,
而不是
完成开发后再去检测修复,安全与效能应该紧密结合,同进发展。## 四 云原生架构### 4.1 API网关在微服务架构中,API网关负责各...
社区容器服务发现及负载均衡
K8S 原生服务负载均衡是通过 iptables 或 IPVS
实现
。每台 Node 上的 kube-
proxy
监听 Etcd 的 Endpoint,将SVC clusterIP 和PodIP 更新至 iptables,
实现
四层负载均衡。*既然 K8S 自带负载均衡,为啥还需要引入ServiceMesh?*因为这套负载均衡**存在缺陷,不支持长连接**。如 GRPC 使用原生 SVC 会有流量不均衡的问题。要向更精细的流量控制,需要七层负载均衡。**二、Istio 流量**## 服务发现![picture.image](https://p6-...
火山引擎云搜索服务升级云原生新架构;提供数十亿级分布式向量数据库能力
帮助
实现
一键部署、弹性扩缩、简化运维,快速构建日志分析、信息检索分析等实际业务。而伴随着 Serverless 的兴起和大势所向,火山引擎 **云搜索服务升级云原生新架构** 。 **云搜索服务云原生版**...
实现
对非结构化数据的分析和检索** 。在向量搜索的场景下,使用机器学习模型生成向量来表示数据对象(文本、图像、音视频等);向量距离来代表对象间的相似性。常用的向量库使用 ANN
算法
在极短时间内完成海量向量...
基于 ESCloud 的
排序
学习实践
排序
后返回查询结果。由于 BM25
算法
模型考虑的主要是文本的词频、逆文档频率等因素,因此搜索结果的
排序
仅取决于与所检索文本的相关性。在大部分场景使用召回+
排序
便可满足需求,但是有些应用场景用户则想要
实现
个性... query=query, method=method, rank=rank, size=n, took={"search": 1000*(done1-start), "rank": 0, "total": 1000*(done1-start)}) Metarank重排 sorted = rerank(rank, query, docs['hits']['hits']) ...
实现自己的排序算法而不是使用QSortFilterProxyModel-相关内容
GitHub Copilot:让开发编程变得像说话一样简单 |社区征文
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1709828443&x-signature=k0ddtM4qkxn97vnLod5039VCbV0%3D)我们这里浅尝试下单方法以及
算法
,比如耳熟能详的数据结构
算法
,快速
排序
、冒泡
排序
、二分查找…![picture.image](https://p6... 可以选择使用 GitHub 账户登录。在使用 GitHub Copilot 插件过程中,像我们在上述给的示例中,即在编辑器中输入关键字或者你想要
实现
效果的提示语句,GitHub Copilot 会自动出现一个提示框,我们就可以选择其中的建议代...
来自:
开发者社区
火山引擎云搜索服务升级云原生新架构,提供数十亿级分布式向量数据库能力
帮助
实现
一键部署、弹性扩缩、简化运维,快速构建日志分析、信息检索分析等实际业务。而伴随着 Serverless 的兴起和大势所向,火山引擎云搜索服务升级云原生新架构。云搜索服务云原生版 ...
实现
对非结构化数据的分析和检索。 在向量搜索的场景下,使用机器学习模型生成向量来表示数据对象(文本、图像、音视频等);向量距离来代表对象间的相似性。常用的向量库使用 ANN
算法
在极短时间内完成海量向量...
来自:
开发者社区
Katalyst Memory Advisor:用户态的 K8s 内存管理方案
节点上可能存在一些较少被使用但未被释放的内存,导致可以出让给离线作业
使用的
内存量较少,无法
实现
有效的超卖。针对上述问题,字节跳动将其在大规模在离线混部过程中积累的精细化的内存管理经验,总结成了一套用户... 则会尝试对内存页进行 Compact
操作
。如果还无法分配,则尝试进行全局直接内存回收,该
操作
会将所有的 Zone 都扫描一遍,比较耗时。如果还不成功,则会触发整机 OOM 释放一些内存,再尝试进行快速内存分配。 **内存...
来自:
开发者社区
Go 生态下的字节跳动大规模微服务性能优化实践
比如近期我们将
排序算法
PD
QSort
贡献到 Golang 社区,成为 Go1.19 版本的标配。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/10a32acc36ec4044864354190ff2a113~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1709828430&x-signature=7yXjNtojJqytEzx2W%2FJNYGWMZvU%3D)**语言运行时优化**为了
实现
更高的性能,字节跳动基础架构语言团队对 Go SDK 进行了...
来自:
开发者社区
大象在云端起舞:后 Hadoop 时代的字节跳动云原生计算平台
各种不同体型的企业都喜欢选择开源大数据软件来搭建
自己的
系统,无论是先前十分繁荣的 Hadoop,还是后来涌现出来的 Kafka、Flink 等,都被广泛地使用着。十多年来,这些系统经历了多轮技术洗礼,我们也随之需要根据新... 对这些内容进行打分
排序
等一系列计算,选出用户感兴趣的内容,这些都跟计算相关。---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------...
来自:
开发者社区
基于火山引擎云搜索服务的
排序
学习实战
引入机器学习
算法
,针对特征与反馈自动学习并调整参数,预估用户对于返回结果的偏好,最终
实现
个性化搜推结合的效果。整个训练
排序
过程,也被称为
排序
学习(LTR: Learning to Rank)。以火山引擎云搜索服务为例,为了... ***搜推结合实践
操作
***❯ **连接** * 火山引擎云搜索服务登录火山引擎云搜索服务,选择刚刚创建好的实例,选择复制公网访问地址(由于Metarank运行在本地机器上,为了连接云搜索服务,需要打开公网访问...
来自:
开发者社区
基于火山引擎云搜索服务的
排序
学习实战
>
排序
学习(LTR: Learning to Rank)作为一种机器学习技术,其应用场景非常广泛。例如,在**电商推荐**领域,可以帮助电商平台对用户的购买历史、搜索记录、浏览行为等数据进行分析和建模;可以帮助**搜索引擎**对用户的搜索关键词进行分析建模;可以为广告主提供最精准和最有效的**广告投放**方案;在**金融风控**领域,
排序
学习可以帮助金融机构分析客户的信用评级和欺诈风险,提高风控能力和业务效率。#### 本文相关产品-火山引擎云搜...
来自:
开发者社区
Kubernetes 观测:基于 eBPF 的云原生深度可观测性实践
实现
可以追溯 **任意时序状态**的动态拓扑? **破局:eBPF 全栈深度观测能力** **eBPF 简介**eBPF 是一种数据包过滤技术,从 BPF (Berkeley Packet
Filter
) 技术扩展而来,它起源于 Linux 内核,可以在
操作
系统内核中运行沙盒程序。eBPF 被用于安全有效地扩展内核的功能,而无需更改内核源代码或加载内核模块,同时 eBPF 程序在加载的时候有严格的 Verifier 进行校验,可以确...
来自:
开发者社区
特惠活动
白皮书
相关主题
最新活动