QT QTableView控件 实时刷新显示

mika85489 2014-08-04 05:06:17
背景:QT编程,QTableView控件做数据库的显示

QTableView是这样创建的(tableView是QTableView创建的对象):

QStandardItemModel *model;
model=new QStandardItemModel();
ui->tableView->setModel(model);

向tableView里面写数据是使用model->setItem();来对tableView表里面的每一个item进行写。

问题:有大约两万行的数据,每行5列。那么需要执行10万次循环来执行model->setItem()函数,而且问题就在于在进行这10万次循环的时候,主程序是阻塞的,所以很慢。现在希望用什么方法可以给tableView写入100行然后就显示出来,然后每写入100行再显示出来,不阻塞主进程。
求大神解答……
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O清醒O 2016-11-16
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请问你解决了吗?我也有这个需求。
mika85489 2014-08-19
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引用 4 楼 soulfy 的回复:
在model->setItem()结束后,加一句qApp->processEvent()试试,强制进行事件循环
OK,试一下
soulfy 2014-08-08
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在model->setItem()结束后,加一句qApp->processEvent()试试,强制进行事件循环
mika85489 2014-08-06
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试过这种方法,具体实现过程是:写入1000行,sleep(1);在sleep(1);的时候,tableview上面是没有显示出来的。 我试过各种试验,结论是只有当model->setItem();所在的函数运行结束后tableview才能显示出来,就不知道这个tableview控件是怎么个实现方法,怎么会这么样???
帅得不敢出门 2014-08-05
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放线程中试试,写100行的时候,sleep线程。
mika85489 2014-08-04
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求大神解答………………
内容概要:本文研究了基于Q-Learning自适应强化学习的PID控制器在自主水下航行器(AUV)运动控制中的应用,旨在提升其在复杂海洋环境下的控制性能。通过建立AUV的动力学模型,将Q-Learning算法与传统PID控制相结合,实现控制器参数的在线自适应优化,有效增强了系统的响应速度、稳定性和抗干扰能力。研究采用Matlab进行仿真验证,结果表明该方法在轨迹跟踪与姿态控制方面具有优越表现,为水下机器人智能控制提供了可行的技术路径与理论支持。; 适合人群:具备自动控制理论、强化学习或水下机器人建模背景,从事相关科研工作的研究人员、高校研究生及工程技术开发者。; 使用场景及目标:①应用于高精度、强鲁棒性的水下机器人运动控制系统设计;②开展智能PID控制器在非线性、时变系统中的参数自整定研究;③作为强化学习在复杂工业控制场景中落地的典型案例参考,推动算法与工程实践融合。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行仿真实验,重点剖析Q-Learning与PID融合的架构设计、奖励函数设定及参数收敛过程,可进一步拓展至与其他智能优化算法(如DQN、Actor-Critic)的对比研究,深化对自适应控制机制的理解。
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 Matlab 被视为一种功能卓越的编程平台,特别是在数值运算和数据分析方面展现出广泛的应用价值。在应对多元非线性回归的挑战时,Matlab 拥备多种工具和函数,支持用户对复杂的数据进行构建模型和适配。本指南将重点阐释在 Matlab 环境下如何执行多元非线性回归分析。 我们需要掌握三种关键的回归指令: 1. `polyfit(x,y,n)`:此函数适用于拟合一元幂函数,能够导出一个多项式模型。例如,若知晓数据呈现二次函数形态,可选择`n=2`来适配一个二次曲线。 2. `regress(y,x)`:这是一个多元线性回归指令,能够处理多个自变量对因变量的影响。即便数据并非完全呈现线性特征,该函数也能提供一个线性近似。 3. `nlinfit(x,y,’fun’,beta0)`:这是最为通用的非线性回归指令,适用于适配任何类型的函数,无论是一元或多元,前提是用户能够定义函数形式(`fun`参数)。 回归分析的核心在于寻找一组最优的系数,使得模型能够最恰当地描述数据。这通常涉及选择一个合适的函数形态,随后通过最小化误差平方和来估算系数。在Matlab中,`regress`指令主要用于处理线性模型,而`nlinfit`则处理更为复杂的非线性模型。 对于多元线性回归模型,我们可以用如下形式进行表述: \[ y = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + \cdots + \beta_px_p + \epsilon \] 其中,\( y \)是因变量,\( x_1, x_2, \ldots, x_p \)是自变量,\( \beta_0, \beta_1, ...

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