我放一个用QT创建的Application的exe,是可以运行的


关于Qt 发布程序时遇到qt platform plugin ‘windows’问题的解决方法如下 debug遇到的问题如下 release遇到问题如下 遇到这个问题,一般应该已经把一部分dll拷贝到了发布的可执行文件同级目录, 我是...
在 windows下使用 Qt5.7 qtcreator发布 Release 版程序,双击程序的exe文件运行出现如下错误: 二、解决方法: 1、在qtcreator安装目录下找到platforms文件夹,将该文件夹拷贝到程序 exe 执行文件所在目录。 ...
迁移程序,运行exe时出错:"it could not find or load the Qt platform plugin "windows""的解决方法。
qt platform plugin ‘windows’ qt发布程序 qt 发布程序失败 qt 发布程序缺少dll
Qt platform plugin ‘windows’ 原文链接:https://blog.csdn.net/darren2015zdc/article/details/73293698 ...关于Qt 发布程序时遇到qt platform plugin ‘windows’问题的解决方法如...
相信很多同学都遇到过这样的问题。 我们在打包Qt的可执行程序的时候,用以下方式一般可以解决这个问题 ...当找到的依赖库中包含platforms 时,一般都能够解决,找不到Qt platform plugin "windows"问
在PyCharm中运行PyQt5窗口程序时,出现了下图所有的错误提示。 出现该问题的原因是环境变量没有添加。...QT_QPA_PLATFORM_PLUGIN_PATH 路径:C:\Program Files\Python38\Lib\site-packages\PyQt5\Qt\plugins ...
VS+Qt5环境下建立一个Qt工程,在本机运行没问题,可是把.exe和用到的.dll打包发到别人电脑上却运行不了,报错如下: 为什么会这样?这是因为程序运行需要Qt本身的一些dll,把这些缺失的dll补上就可以了。 ...
PyQt5安装:designer无法启动,在pyqt5_tools\Qt\bin中的platforms文件中,只有一个800多kb的qwindows.dll,designer无法识别,将pyqt5_tools\Qt\plugins\platforms中的两个文件qminimal.dll和1400多kb的qwindows....
存在问题: pycharm中运行可视化程序是报QT相关的错误,如下图 解决方案: 在python安装目录里寻找plugin路径,如 D:\Python\Anaconda3\pkgs\qt-5.9.5-vc14he4a7d60_0\Library\plugins 找到platforms和...
在使用PySide2或者PyQt5的过程中,可能会出现“ This application failed to start ... ” 或者 “qt.qpa.plugin: Could not find the Qt platform plugin "windows" in ""”错误,下面针对这种错误给出解决方法。
QT打包后遇到Qt platform plugin "windows"的问题:最佳解决方案。 - 最近因为项目需要,使用vs2019+Qt5.12.3开发一个小的页面程序。在配置好相应的环境后(可参考之前的文章...
This application failed to start because it could not find or load the Qt platform plugin "windows" in "". 弹出信息 --------------------------- Microsoft Visual C++ Runtime ...
https://doc.qt.io/Qt-5/windows-deployment.html#the-windows-deployment-tool but still getting the same error.</p> <p>My bin folder looks like this: <p><img alt="image" src=...
because it could not find or load the qt platform plugin windows 将pugins下面的platforms文件夹复制到exe执行文件夹下面。一定是复制文件夹,直接把window.dll放过去不可以
变量名:QT_QPA_PLATFORM_PLUGIN_PATH 变量值:D:\Anaconda3\Lib\site-packages\PySide2\plugins 3.注销重新登录windows系统 4.打开相关编译器的cmd win键+s cd /d 你的exe所在目录 windeployqt xxxxxxx.exe 重新...
qt.qpa.plugin: Could not find the Qt platform plugin "windows" in "" This application failed to start because no Qt platform plugin could be initialized. Reinstalling the application ...
在环境变量(Environment Variables)中增加一个变量QT_PLUGIN_PATH = C:\Adi\project\Anaconda3\Library\plugins(本机Anaconda3的安装路径) 添加完成后重启IDE(PyCharm),再运行一次即可。 ...
系统平台:Win10 64bit python版本: python 3.5.3 pyside2版本:pyside2-5.11.0(使用pip install -U pyside2安装) pyside2的API兼容PyQt5,但是它的license是LGPL,便于后面进行商业开发,因此准备玩一下。...
我之前在安装mumu模拟器完之后启动也遇到了这个报错,今天我在pycarm断点调试的时候也遇到了这个问题,运行到断点的时候会突然弹出这个报错框:...这是在anconda里自动装的qt5,应该是版本对不上,可能后来用pip安装...
解决could not find or load the Qt platform plugin '‘windows’'的问题 在pycharm的编译环境中,使用python自带的pyplot时会出现could not find or load the Qt platform plugin '‘windows’'这样的报错信息。 ...
用matplotlib进行3d绘图的...qt.qpa.plugin: Could not load the Qt platform plugin "windows" in "" even though it was found. This application failed to start because no Qt platform plugin could be initiali
问题场景 在Pycharm中使用python3与最新版本的PyQt5完成基础配置之后,打开Qt Designer时报错: 之后显示以下错误信息: 问题溯源 出现上面的问题是由于新版本与旧版本的安装路径的差别所导致的,我们只需要...
qt.qpa.plugin: Could not load the Qt platform plugin “windows” in “” even though it … 解决 将如下文件 \Anaconda3\Lib\site-packages\PySide2\plugins\platforms\qminimal.dll \Anaconda3\Lib\site-...
This application failed to start because no Qt platform plugin could be initialized 这是因为前不久卸载了以前的Python3.72版本,安装了Anaconda,而Anaconda会自己安装一个PyQt的版本,但没有安装对应的工具包...
问题背景: 我使用pycharm+Anaconda,使用matplotlib实现图例的显示,直接在pycharm运行代码并没有什么...在Anaconda安装目录下,找到这个目录:C:\*****\Anaconda3\pkgs\qt-5.6.2-vc14h6f8c307_12\Library\plugin...
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【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。
2020华为软件精英挑战赛初复赛赛题包,不包含民间数据集,民间数据集在博客中给出大佬github地址。