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Qt5.9.2与VS2017入门教程——深度解析及源码展示

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简介：
本教程旨在为初学者提供使用Qt 5.9.2和Visual Studio 2017进行应用程序开发的全面指南，包含详细解释和代码示例。 Qt5.9.2与VS2017入门实例——透彻解析（附对应代码），这是一份非常详细的关于如何使用VS和Qt进行开发的教程。

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  • Qt5.9.2与VS2017入门教程——深度解析及源码展示
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    本教程旨在为初学者提供使用Qt 5.9.2和Visual Studio 2017进行应用程序开发的全面指南，包含详细解释和代码示例。 Qt5.9.2与VS2017入门实例——透彻解析（附对应代码），这是一份非常详细的关于如何使用VS和Qt进行开发的教程。
     
  • PyTorch深度学习入门教程及源代码
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    本教程旨在为初学者提供使用PyTorch进行深度学习的基础知识和实践指导，并附有完整源代码供读者参考与练习。 Chapter 2: PyTorch Basics Chapter 3: Neural Networks Chapter 4: Convolutional Neural Networks Chapter 5: Recurrent Neural Networks Chapter 6: Generative Adversarial Networks Chapter 7: Reinforcement Learning Chapter 8: Advanced Topics in PyTorch Chapter 9: Computer Vision Chapter 10: Natural Language Processing
     
  • TDD入门教程及代码示例详解
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    本教程详细介绍了测试驱动开发(TDD)的基本概念、实践方法，并通过具体代码示例帮助初学者掌握TDD技巧。 测试驱动编程是极限编程（XP）的一个重要组成部分，并且经常让程序员感到困惑。对于什么是测试驱动编程以及如何实践它，许多人存在误解。本月，Java开发人员兼XP讲师Roy Miller讨论了测试驱动编程的定义、其为何能够显著提升软件质量和开发者生产力的原因，以及编写有效测试的原则。 长期以来，在项目结束时进行测试被视为标准做法。尽管在项目的某个阶段可以开始结合使用测试，但通常是在所有编码工作完成后才着手执行全面的测试任务。然而，XP提倡者建议完全颠覆这一模式：作为程序员，您应当先写好单元测试（即针对单个函数或方法的小规模自动化检查），然后再编写代码以使这些测试通过。 这种方式有助于保持系统的简洁性。在极限编程中存在两种类型的测试：客户测试和程序员测试。这里讨论的主要是后者——单元测试，至少在我使用这个术语时是这样定义的。当采用这种模式进行开发时，您需要先写好用于验证特定功能是否实现得正确的代码（即编写单元测试）。这决定了接下来要编写的实际业务逻辑应该是什么样的内容。 一旦有了一个明确的目标和路径指导，就可以开始编码了，并且只需要写出刚好能够通过所有预设检验的那部分程序即可。根据XP的原则，“如果没有进行程序员测试的话，则您不知道自己需要写些什么代码；因此，在没有编写单元测试的情况下是不会去动实际业务逻辑这部分代码的。” 测试驱动开发（TDD）是极限编程中的一项核心实践，它以持续不断的自动化验证来指导和优化软件编码过程，既简化了程序架构又确保了产品的质量。本段落将从程序员的角度出发介绍 TDD 的优势、原理、流程以及实用建议等多方面内容。 首先来看一下采用测试驱动开发的主要好处：这种技术通过不断进行的小规模迭代式编程实践推动整个项目的进展，并且不仅仅局限于单纯的验收性测试环节，而是贯穿于软件开发生命周期的每一个阶段。
     
  • MATLAB神经网络编程入门及源码展示
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    本书旨在为初学者提供MATLAB环境中进行神经网络编程的基础知识和实践指导，并包含丰富的示例代码以供读者参考学习。 在MATLAB中进行神经网络编程是一项强大的技能，尤其对于应对毕业设计和其他科研项目而言。MATLAB（矩阵实验室）是一款广泛使用的数学计算软件，其内置的神经网络工具箱提供了丰富的功能，使得用户能够轻松构建、训练和优化各种类型的神经网络模型。 神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型，它通过学习数据中的模式来解决问题。在MATLAB中，我们可以使用神经网络工具箱创建前馈网络、循环网络、自组织映射网络等，并支持多种激活函数和优化算法。 要了解MATLAB神经网络的基本构建过程，通常包括以下步骤： 1. **定义网络结构**：确定网络的层数、每层的神经元数量以及连接方式。例如，你可以创建一个简单的前馈网络，或者选择更复杂的多层感知器。 2. **设置训练参数**：这包括学习率、动量、最大迭代次数等，这些参数会影响网络的训练效果和速度。 3. **准备数据集**：神经网络需要训练数据来学习。数据应分为输入和目标，并确保它们是适当的格式和大小。 4. **训练网络**：使用`train`函数对网络进行训练，调整权重以最小化误差。 5. **测试网络**：用未见过的数据评估网络的性能，这通常通过`sim`函数完成。 6. **调整网络**：根据测试结果调整网络结构或训练参数，以提高性能。 《MATLAB 神经网络30个案例分析》包含各种实际应用示例，如图像识别、时间序列预测和分类问题。每个案例可能涉及不同的网络类型、训练策略和数据预处理技术。通过分析这些源代码，你可以深入理解如何将理论知识应用于实际问题。 数据文件通常包括训练和测试用的数据集，这些数据经过了归一化或标准化等预处理步骤，以便更好地适应神经网络的输入要求。理解数据的预处理和表示方式对于有效利用神经网络至关重要。 在MATLAB中，还有其他高级功能，如并行计算、深度学习工具箱和GPU加速，可以进一步提升神经网络的训练效率。此外，MATLAB还提供可视化工具，如`plot`函数，帮助你监控训练过程中的误差曲线和权重分布等信息，这对于调试和优化网络非常有用。 总之，MATLAB神经网络编程是解决复杂问题的有效手段。通过掌握其基本原理和实践技巧，你可以灵活地应用于各种领域，如信号处理、机器学习、控制工程等。借助提供的源代码和案例分析，你将能深入学习和理解神经网络的实际操作，并为你的毕业设计打下坚实的基础。
     
  • PyTorch深度学习入门及实战教学课程
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    本课程专为初学者设计，全面介绍PyTorch框架在深度学习领域的应用。通过理论与实践结合的方式，帮助学员掌握构建和训练神经网络模型的核心技能。适合对AI有兴趣的技术爱好者和开发者学习。 《Pytorch深度学习入门与实战》是一套2022年7月最新升级的完整版课程，包含25章内容，并附有配套代码、课件及数据集下载。这套系统性的实战课程涵盖了众多经典实例，包括图像定位实例、Unet语义分割实例、LinKnet图像语义分割实例、四种天气分类的经典案例以及文本分类示例等。此外，还涉及循环神经网络和Tensorboard可视化等内容。
     
  • OpenGL入门教程十二讲：代码与解析
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    本教程《OpenGL入门教程十二讲：代码与解析》详细介绍了OpenGL编程的基础知识和实践技巧，通过丰富的示例代码帮助读者轻松掌握图形渲染技术。 OpenGL入门教程12讲代码加解析。
     
  • TensorFlow深度学习入门、原理及实战源码详解
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    本书为初学者提供了一条深入理解与实践TensorFlow进行深度学习的有效路径，详细解析了相关原理和源代码，旨在帮助读者快速上手并精通深度学习技术。 《深度学习之TensorFlow入门、原理与进阶实战》一书通过96个实例全面而深入地讲解了深度学习神经网络的原理以及如何使用TensorFlow。书中提供的实例非常实用，包括图片分类、创建简单的聊天机器人及图像识别等项目，有助于读者快速掌握章节中的核心内容。
     
  • PyTorch深度学习入门与实战教程2024版
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    《PyTorch深度学习入门与实战教程2024版》是一本全面介绍如何使用PyTorch进行深度学习实践的书籍，适合初学者和有一定经验的学习者。书中不仅涵盖了基本概念、框架原理，还提供了丰富的实战案例，帮助读者快速掌握深度学习技术并应用于实际项目中。 一、PyTorch环境的配置及安装 1. 从官网下载最新版Anaconda，并完成安装。打开Anaconda Prompt后显示（base）即表示安装成功。 2. 使用命令`conda create -n pytorch python=3.6`创建一个名为pytorch的环境，其中Python版本为3.6。 3. 输入`conda activate pytorch`激活并进入该环境；对于Linux系统，则需要输入 `source activate pytorch` 命令进行操作。 4. 使用命令`pip list`查看当前环境中已经安装了哪些包。这时会发现还没有我们需要的PyTorch库。 5. 访问PyTorch官网，找到最新版本的pytorch安装指令：conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch（直接使用最新的即可）。然后在已激活的pytorch环境中输入该命令进行安装。 6. 安装完成后，可以通过以下步骤验证PyTorch是否成功安装。首先打开Python环境并执行`import torch`命令，如果未报错则表示PyTorch已经正确安装；接着运行`torch.cuda.is_available()`，返回值为True即说明机器的显卡支持CUDA使用。
     
  • ABAQUS 6.6入门教程及实例解析
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    本书为初学者提供了详细的ABAQUS 6.6软件操作指南和实用案例分析，帮助读者快速掌握有限元分析技能。 ABAQUS的使用是一本非常经典的参考书，希望对大家有帮助。
     
  • 基于Qt5.9.2和VS2017的图片浏览器示例代码
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    本项目为基于Qt5.9.2与Visual Studio 2017开发的一款简单图片浏览器的示例代码，旨在帮助开发者学习如何使用Qt框架进行图像加载及显示。 在本段落中，我们将探讨如何使用Qt5.9.2版本结合Visual Studio 2017（VS2017）开发一个图片浏览器的示例项目。通过这个Demo，我们可以学习到如何利用这两款工具进行图形用户界面（GUI）应用程序的开发。 首先需要安装Qt库以及适用于VS2017的插件，确保VS2017能够识别并支持Qt项目。在安装完成后，在VS2017中创建一个新的Qt项目，并选择“Qt Widgets Application”模板来生成一个基本的应用框架。 核心组件之一是`QLabel`类，用于显示文本、图像或富文本内容。在这个图片浏览器项目中，`QLabel`将作为展示用户所选图片的容器。为了实现这一功能，我们需要使用到另一个关键类——`QPixmap`，它可以从本地文件路径或者网络URL加载和显示图像，并能自动适应窗口大小。 接下来需要添加一个文件选择功能以允许用户从本地设备中选取图片。可以利用`QFileDialog`控件来完成这项任务。当用户选择了特定的图片后，我们可以读取该图片的位置并用`QPixmap`类进行加载，然后更新显示在`QLabel`中的内容。 为了优化用户体验，在展示和处理图像时需要考虑一些细节问题。例如使用`scaled()`方法调整图像大小以适应窗口尺寸，并保留原始比例；或者利用`copy()`函数截取图像的特定区域等操作。此外还可以添加额外的功能，比如缩略图预览、滑动切换图片以及旋转或翻转图片等功能。 在项目中还会用到Qt的核心特性之一——信号和槽机制。通过连接文件选择对话框的选择事件与加载图片功能之间的关系，可以实现在用户选择了特定的图像后自动更新显示效果；同时也可以为用于前后切换图标的按钮设置点击事件来触发相应的函数处理逻辑。 最后，在`main.cpp`中包含必要的头文件、初始化Qt应用程序对象并运行主循环。确保项目的编译配置正确无误，并且链接到了所需的库资源。 通过这个“使用Qt5.9.2与VS2017开发的图片浏览器示例”，开发者不仅可以掌握如何结合这两款工具进行项目开发，还能深入了解`QLabel`、`QPixmap`、`QFileDialog`和信号槽机制等关键知识点。这对于初学者来说是一个很好的起点，有助于进一步学习Qt图形界面编程技术。