用static声明的函数是静态函数。静态函数可以分为全局静态函数和类的静态成员函数。 Static关键字 在类中，用static声明的成员变量为静态成员变量，它为该类的公用变量，在第一次使用时被初始化，对于该类的所有...

构造函数不能声明为虚函数，析构函数可以声明为虚函数，而且有时是必须声明为虚函数。 不建议在构造函数和析构函数里面调用虚函数。 构造函数不能声明为虚函数的原因是: 解释一：所谓虚函数...

构造函数不能声明为虚函数，析构函数可以声明为虚函数，而且有时是必须声明为虚函数。不建议在构造函数和析构函数里面调用虚函数。构造函数不能声明为虚函数的原因是: 解释一：所谓虚函数就是多态情况下只执行一个。...

windows客户端开发–文件以及文件夹相关操作(windows api) 一文中，主要使用了一些windows api实现文件以及文件夹的相关操作。c++语言本身不提供文件相关操作，我们也可以使用boost库完成我们想要的功能。但是为了...

这些年来，Nokia在智能手机操作系统上投资巨大，尝试将传统Symbian OS转为更现代的基于Linux的MeeGo平台和Qt应用框架。 Symbian Symbian OS来自Psion为PDA产品开发的EPOC操作系统。。1998年，EPOC作为独立公司分离...

<br />在创建实例的时候SymbianC++使用new(ELeave)来代替普通的new,比如： 　CBar*pBar=new(ELeave)CBar 　... 　下面这个函数就会在内存不足的时候在A行离开:void FooBarL() { CBar 

开发者是采用平台的主要动力 领先的移动平台已建立了复杂的应用生态系统，不同类型的开发者有不同的激励机制，可分为四个类型： 1、 认知和乐趣：典型的针对兴趣爱好开发者开发免费应用； 2、 软件收入：典型的...

关注、星标公众号，不错过精彩内容昨天（8月9日），在华为开发者大会上，华为消费者业务CEO余承东正式发布了鸿蒙OS（操作系统），在业界算是引起了不小轰动。之前华为曾透露鸿...

常用的各平台 hosts 文件位置Windows：%SystemRoot%\System32\drivers\etc\hosts Android：/etc/hosts（指向/system/etc/hosts的符号链接) iOS：/etc/hosts（指向/private/etc/hosts的符号链接) Mac OS X 10.0–...

继续问个C++的问题，为什么可以不创建对象就调用类的成员 ... ... [复制链接] 发表于 2010-7-3 22:54 | 来自 51CTO网页 [只看他] 楼主 以下代码是可以正常运行的 ... prin

在网上看到最简单的方法是用Word打开 然后选择Unicode编码查看 终觉得看着不爽乱七八糟没有日期等信息 网上又有类似读取聊天记录文件的软件 ... 话说这个好像是没有多少技术含量...也许是因为塞班平台本身比较安全的缘

近日小编发现，有一条名为“实力比拼：国产系统PK国外系统”的视频经网友的爆料后在微博上刷屏了，视频中对比了国产Linux系统与微软Windows系统的性能。值得一提的是，...

文件后缀和相应的文件类型,打开方法参考大全  原帖：http://xidong.net/File001/File_4586.html 如果你不知怎样判断文件的后缀, 请参看: 什么是文件的后缀名?如果得知文件的后缀? 扩展名 文件类型 打开方式 ....

大众创业热，很多人都想在互联网大展拳脚，然而大部分人却是非技术背景。针对这个行业痛点，现在国内外涌现出众多APP开发工具，开发者只要有相关的HTML5、CSS和JavaScript知识，便可以轻松快速的开发出属于自己的... ...

前两天看一个师弟开始用Qt写symbian程序，中间遇到一些问题过来问题，我解决后顺便看了下他的开发流程，感觉还是有那么点问题的。 问题描述：他开发都是在carbide中先新建一个Qt工程，然后在这里边写代码，在...

跨平台应用开发两大利器的精彩对决，诸多指标孰优孰劣……

1. S60用多媒体框架(MMF)实现视频和音频的回放和录制，其拥有一个插件架构，可使用多种类型的用于媒体回放和录制的插件，比如RealPlayer引擎是针对MMF控制器的插件，支持视频和音频回放及流。2. s60内置播放器采用...

WaveOut WaveOut在音量上是左右声道单独控制的。 waveOutSetVolume(HWAVEOUT,DWORD);可以设定指定设备的音量。这是左右声道一起设置的，其左右声道的范围都是0x0000~0xFFFF。可以映射到0~100中，便于使用。 ...

本来这一篇应该介绍如何搭建Flutter开发环境的，但我想在了解Flutter前，不妨了解一下跨平台技术的演进，这样更有助于学习Flutter，也能认清Flutter的优势和本质。这篇文章还有一个目的，就是希望大家是玩技术的人，...

Symbian 3rd中Draw()函数是const的成员函数，原型是 void Draw(const TRect& aRect) const。 因此在该函数中不能修改类的成员变量，否则报"illegal assignment to constant"的错误。 如果要初始化或者修改成员...

原文地址：C++构造函数无返回值，如何判断对象是否“构造”成功？ 一道面试题，答案可能不惟一： C++构造函数无返回值，如何判断对象是否“构造”成功？  注意：这里的“构造”不是单指分配对象本身的内存，...

转一篇学习过程中看到的文章，怕自己以后找不到了，放自己的空间里，想看的时候方便找出来看：）以下是转载内容： 这是学习Symbain C++很重要的一篇文章，一直没找搜到中文版，想想还是自己译一下吧，复习复习英语...

昨天在MSN上和一个朋友交流。他们公司原来在做基于GTK的Linux...最后我说：“Android很可能用Linux打败Linux手机。在Android出现后，恐怕很多人都会失去继续做GTK方案的决心”。1 Android1.1 简介Android是是OHA组织

正如前面所讨论，应用是移动平台成功的关键。平台为开发者从代码编写到应用发布的各个开发阶段提供高效的工具是非常重要的。不同平台所达到的程度不同，这也将反映出它们应用生态系统的健康情况。另外，开发者更换到...

zhuanzi ::: ... ...Android的APK包里的文件类型都是什么？...Android的程序文件为APK格式，APK文件是Android最终的运行程序，是Android Package的全称，类似于Symbian操作系统中

上一篇写了关于在Symbian平台上实现H264编码的RTSP流播放的文章， 很多人给我发来了邮件，询问是否支持本地文件的播放。答案当然是可以了。 为了省事，我没有播放H264编码的AVI或者是MP4等格式的文件，而是直接播放...

参考了网上的一些文章，Symbian软件中S60开发平台搭建非常顺利地完成了！ 我的安装顺序是： (1)jre1.5.0_02 (2)ActivePerl-5.6.1.638(一时没有找到5.6.1.635，就安装了5.6.1.638) (3)Carbide.c++ 1.2 (4)S60 ...

【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）。

介绍Qt中的Graphics View Framework，涉及View、Scene、Item的关系，如何自定义QGraphicsItem、处理Item之间的关联、如何布局及定义自己的布局Item、如何变幻Item、如何应用动画、如何处理拖放、如何给It

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