#inlcude #include int main(int argc, char ** argv) {  QApplication app( argc, argv );  QTextCodec *codec = QTextCodec::codecForName("utf8");  QLabel label;... label.setText(codec->to

此程序乃是专门测试qtopia2.2切换Qt4.8.5运行测试代码。 通用友善之臂4412开发版反向学习，以SMPlayer为例 在/opt/Qtopia/bin目录下有smplayer程序，此程序是基于Qtopia2.2的， 而在/bin/目录下有smplayer运行...

Qtopia 2.2 桌面和程序 在ARM-LINUX上发布   应用学生要求,将繁复的Qtopia 的ARM版程序发布整理一下.作为一个整体的章节推出.  首先假设阅读者已经大体知道QT类库的使用,以及QT程序命令行开发流程...

错误1： Infileincludedfrom../include/qmap.h:46:0, fromkernel/qmime.h:43, fromkernel/qevent.h:45, fromkernel/qobject.h:45, from...

qtopia 2.2.0 的移植 参考： http://blog.csdn.net/lxb316/article/details/4948726 http://blog.chinaunix.net/uid-20776117-id-1846972.html qt4的移植 参考： http://wuyuans.co

qtopia2.2.0提供了一个桌面环境，用户可以根据他的配置要求将自己的程序添加到qtopia的程序列表中。  qt4.5.0没有这个桌面环境，但提供了丰富的类方便用户开发。  我们提供的TQ6410PDA开发了类似的桌面环境，有...

在fedora15下编译qtopia问题,遇到了很多问题，都无法解决，感觉很无赖。经过不断的google收集,这些问题得到了解决 首先要 vim build cd qtopia-2.2.0-FriendlyARM echo yes | ./configure -qte '-embedded -no-...

qtopia-2.2.0.tar是君益兴科技开发有限公司提供的源码（helper2416板子上用的），本身是打了patch,所以跟官方下的源码估计会有差别。 先解压tar -xvf qtopia-2.2.0.tar 进入源码 cd qtopia-2.2.0  echo "yes" ...

http://vcommon.growprogress.com/?p=2329 Qtopia 2.2 桌面和程序 在ARM-LINUX上发布 [预览] 2011年2月9日 | 标签: I. 编译环境的安装与使用 II. ARM

这是编译时遇到的第一个问题，编译 qt2 时需要使用 uic 工具，uic 是 PC 上运行的工具， 用来把 Qt 的界面文件，也就是.ui 文件转换成.h 文件和.cpp 文件，转换完成后才能交 给交叉编译器编译。 ...

Fedora9 下搭建Qt Creator的ARM开发环境并移植Qt4.6.3-books到mini2440参考Fedora12 下搭建Qt Creator的ARM开发环境并移植Qt4.6.3-books到micro2440后自己写下自己的操作经历环境：虚拟机Fedora9（建议安装Vmware ...

Qtopia2.2.0 的编译环境看似复杂，用户只要抓住几个要点就可以了。 第一：编译器。编译器在网盘中都有提供，在需要使用的步骤中，说明其在网盘中的位 置。 第二：设置环境变量。环境变量设置后，编...

PDA qtopia2.2 环境测试好用

知道这个ZBEDIC原先是使用在Sharp Zaurus 这个PDA的qtopia上面的，那么移植到mini2440上面去，也是可以的，不过得经过下面这些修改才可以： zbedic 和 libbedic 的源码就到...

mini2440qtopia2.2的蜂鸣器源代码

我们提供的qtopia-2.2.0源码包位于linux\linux-source\qtopia-2.2.0-Real6410.tar.bz2,解压这个源码包到Ubuntu的主目录下，得到qtopia-2.2.0-Real6410，进入qtopia-2.2.0-Real6410目录运行以...

交叉编译 qtopia 2.2.0，里面有着交叉编译 qtopia 2.2.0详细的记录！

mini210光盘自带的x86-qtopia-20100420.tar.gz 配置参数：（绿色部分为修改部分，1.修改尺寸2.加入对luuid的链接） echo yes | ./configure -qte '-embedded -no-xft -qconfig qpe -depths 16,32 -system-jpeg -...

有时我们只是提供给本地用户使用，无需国际化，QT提供这一支持，在QT中有许多本地字符集同unicode的转换引擎，他们皆为QTextCodec的派生类,如QGbkCodec、QJisCodec, QHebrewCodec等。如： QFont font1(“unifont...

本来是准备开机以后运行 qtopia 再运行自己的程序（运行自己的Qt应用程序，如果依赖的是qte,要先将qtopia关闭,方法：设置——关机——teminal service即关闭了qtopia应用）。  如果想在开机后直接运行自己编的qt...

切换到Qtopia2.2.0 #qtopia & 切换到QT-Extended-4.4.3 #qtopia4 & 切换到 QT/E4.7.1 #qt4 &

这是一本教你如何使用Qtopia编程的书

原博客网址： https://blog.csdn.net/yikai2009/article/details/8826132因为我的路径稍有不同，为了...Qt 在 PC 上和 ARM 上的编译，一般制作 ARM 下的应用程序，可以先在 X86 下实现，最后再移植到 ARM 下.设置 Q...

qtopia : 2.2.0 ubuntu : 12.1 1. sudo apt-get -y install x-dev libx11-dev x11proto-xext-dev libxext-dev libqt3-mt-dev uuid uuid-dev 2. sudo apt-get install libv4l-dev 安装libv4l-dev后还是会提示缺少...

嵌入式Qtopia Core应用程序设计，第6.1节：嵌入式GUI概述，第6.2节：Qtopia Core简介 第6.3节：Qtopia Core开发环境构建，第6.4节：Qtopia Core程序开发基础，第6.5节：Qtopia Core程序结构与实例，第6.6节：Qtopia ...

交叉编译qtopia-2.2.0(2.2.0版本里面集成了qt/tmake/qtopia)解压qtopia-free-src-2.2.0.tar.gz,将其mv qtopia-free-2.2.0 到/root/host /qtopia-free-2.2.0 cd /root/host/qtopia-free-2.2.0 ./configure m

4.1 开发第一个qtopia2.2.0程序 4.1.1 本示例的设计目的 本章节将介绍如何创建一个简单的Qtopia2.2.0程序，并将其集成到Qtopia2.2.0中，我们将以 一个简单的计算器作为例子，演示开发一个Qtopia2.2.0应用程序的...

亲测有效，和友善之臂的qtopia和Qt4有所不同，是关闭了qpe程序，然后在打开qtopia程序，本来想着暂停qpe，使用kill -STOP pid,等软件退出时在恢复qpe进程，但是恢复qpe时，界面无法刷新，如果解决了这个刷新问题，...

【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）。