ui->customerInfoView->setSelectionMode(QAbstractItemView::SingleSelection);
ui->customerInfoView->setSelectionBehavior(QAbstractItemView::SelectRows);
QModelIndexList indexes = selectModel->selectedIndexes();
int idxCnt = indexes.size();
if (idxCnt <= 0) {
QMessageBox::warning(this, _tr("提示"), _tr("请选择"));
return;
}
QModelIndex selectedIndex = indexes[0];
过来接分？
QAbstractItemView 描述： 参考： ...提取码：e6r0 QAbstractItemView 为所有的视图项提供了基础的功能。...QAbstractItemView是所有的使用QAbstractItemModel模型的视图的基类，是一个不能被...它通过信号槽...
QAbstractItemView类提供了项目视图类的基本功能。头文件：#include <QAbstractItemView> qmake：QT += widgets继承：QAbstractScrollArea被继承：QColumnView, QHeaderView, QListView, QTableView,...
文章目录详述公共类型enum DragDropModeenum DropIndicatorPositionenum EditTriggerenum ScrollHintenum ScrollModeenum ...的公共函数公共槽信号受保护的函数重写的受保护的函数受保护的槽参见...
文章目录模型/视图编程简介模型/视图的体系结构模型视图代理排序方便类使用模型和视图Qt包括的两种模型利用现有模型使用视图模型基本概念模型索引 Model indexes行和列项目的父项项目的角色总结使用模型索引进一步的...
https://blog.csdn.net/u010002704/article/details/41157963[原博客] 目录 公共类型 属性 ...信号 受保护的类型 保护功能 保护槽 详细说明 QAbstractItemView类参考 QAb...
源码地址：https://github.com/XDUWQ/HRManagment 存在bug： 1.打开数据库时路径有问题，无法指定打开 2.数据库显示中文有问题 3.Gender过滤有bug？ 如果有谁知道怎么改和我说一下…… ...
表格部件为应用程序提供标准的表格显示工具，在表格内可以管理基于行和列的数据项，表格中的最大数据项数为总行数和总列数的乘积，另外在表格中可以设置水平和垂直标题。 表格部件对应类为QTableWidget ，...
界面布局： 菜单布局：
目录 1、TableWidget类 ...1.8.修改某行数据触发信号与槽函数 1.9获取当前最大行数 2、对话框类 2.1、建立标准输入对话框： 2.2、消息提示框 2.3、打开文件对话框及QProcess类的运用 3、radiobu...
1、TableWidget类 1.1、 表格属性设置 1.1.1设置行列属性 //设置行列均分 tableWidget->horizontalHeader()->setStretchLastSection(true); //就是这个地方 ...setResizeMode(QHeaderView::...
点击上方“Qt学视觉”，选择“星标”公众号重磅干货，第一时间送达想要学习的同学们还请认真阅读每篇文章，相信你一定会有所收获1、QSqlTableModel的主要函数如下1、QSqlDatabase database() const返回其数据库连接2...
Qt的Model/View （一） ... 介绍 Qt 4推出了一组新的item view类，它们使用model/view结构来管理数据与表示层的关系。这种结构带来的功能上的分离给了开发人员更大的弹性来定制数据项的表示，它也提供一个标准的model...
介绍 Qt 4推出了一组新的item view类，它们使用model/view结构来管理数据与表示层的关系。这种结构带来的功能上的分离给了开发人员更大的弹性来定制数据项的表示，它也提供一个标准的mode...
1 均分各列 tableWidget->horizontalHeader()->setStretchLastSection(true); //就是这个地方 tableWidget->horizontalHeader()->setResizeMode(QHeaderView::Stretch); 2 整行选中： tableWidget->...
2010-12-21 22:04 83人阅读 评论(0) 收藏 举报 最近在看Qt的Model/View Framework，在网上搜了搜，好像中文的除了几篇翻译没有什么有价值的文章。E文的除了Qt的官方介绍，其它文章也很少。...
最近天气真热啊，下午的话，基本没什么效率，热死人了。今天吃饭的时候看了一下Qt中的QTableWidget的API。官方文档是： ... ...QTableWidget ( QWidget * parent = 0 ) ...QTableWidget ( int rows,...
最近在看Qt的Model/View Framework，在网上搜了搜，好像中文的除了几篇翻译没有什么有价值的文章。E文的除了Qt的官方介绍，其它文章也很少。看到一个老外在blog中写道Model/View是他认为Qt中最不好的一部分了。...
1. 将表格变为禁止编辑 在默认情况下，表格里的字符是可以更改的，比如 双击一个单元格，就可以修改原来的内容，如果想禁止用户的这种操作，让这个表格对用户只读，可以这样： ? ...
对话框与多窗体设计 本章介绍对话框和多窗体设计，调用方式，数据传递等问题 - Qt提供的标准对话框的式样 - 自定义对话框的设计和调用 - 在一个应用程序中如何设计多种窗体，基于QDialog, QWidget, QMainWindow创建...
、 课程设计目的及要求 1、 设计目的 计算机科学与技术专业所开设的C++课程设计是教学实践环节中的一项重要内容，进行此课程...3、学习和掌握C++程序设计方法以及上机调试技巧，为以后学习其它专业课程打好基础。 ...
QTableWidget详解（样式、右键菜单、表头塌陷、多选等） 在Qt的开发过程中，时常会用到表单（QTableWidget）这个控件，网上的资料不少，但是都是最基本的，有一些比较经常遇到的问题也说得不太清楚。...
本例子记录了QChart图的其他常见表格的绘制，方便实用，需要的同学可以下载下来，当作例子来看。 使用QChart一定要记得 在的你工程文件下加上：QT += charts 话不多说，我们先上例子效果吧： ...
visio_2016下载安装，亲测可用，不需要破解，而且无秘钥。简单方便实用
科研伦理与学术规范 期末考试2 （40题）
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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）。
Intellij IDEA入门到精通主要是帮助Java学员掌握Intellij IDEA开发工具，本系列课程讲解了很多插件的使用，帮助开发人员提高工作效率。 帮助学员快速掌握Intellij IDEA，并提高工作效率
共六章 1.基础章节,从Shader1.0版本到新的4.5版本,介绍每一个版本中特性的用法; 2.Tesslattion Shader应用/基础案例分析 3.Gemotry Shader应用/基础案例分析 4.Compute Shader应用/基础案例分析 5.通过大量案例讲解分析/结合新特性，介绍用法 6.性能调优，如果借助shader加速应用,让你的程序支撑百万级别的场景对象轻松应对 全面解析OpenGL Shader语言,从1.0到4.5版本,全面掌握shader编成,并能够熟练的应用
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