相关文章
QML类型：Loader
一、描述
Loader 用于动态加载 QML 组件。
Loader 可以加载 QML 文件（使用 source 属性）或 Component 对象（使用 sourceComponent 属性）。 它可用于延迟组件的创建。
下面例子在单击 MouseArea 时将“Page1.qml”作为组件加载&…
qml Loader使用
在qml中使用Loader可以加载Component也可以加载qml文件，同时也可以与qml文件进行交互，下面来看loader的使用方式：
//LoaderPage1.qml
import QtQuick 2.12
import QtQuick.Controls 2.12Item {Rectangle {id: listRectcolor: "green&qu…
![[QT编程系列-41]：Qt QML与Qt widget 深入比较，快速了解它们的区别和应用场合](http://pic.002.xiahunao.cn/pnds/[QT编程系列-41]：Qt QML与Qt widget 深入比较，快速了解它们的区别和应用场合)
[QT编程系列-41]：Qt QML与Qt widget 深入比较，快速了解它们的区别和应用场合
目录
1. Qt QML与Qt widget之争
1.1 出现顺序
1.2 性能比较
1.3 应用应用领域
1.4 发展趋势
1.5 QT Creator兼容上述两种设计风格
2. 界面描述方式的差别
3. QML和Widgets之间的一些比较
4. 选择QML和Widgets之间的Qt技术时，可以考虑以下几个因素ÿ…
![[QML]事无巨细开始实践QML开发（一）什么是QML，为什么学习QML，先写一个简单的页面](http://pic.002.xiahunao.cn/pnds/[QML]事无巨细开始实践QML开发（一）什么是QML，为什么学习QML，先写一个简单的页面)
[QML]事无巨细开始实践QML开发（一）什么是QML，为什么学习QML，先写一个简单的页面
QML开发和QWidget开发的区别
QML（Qt Meta-Object Language）是Qt提供的一种声明性语言，用于快速创建用户界面。相对而言，Qt Widgets是基于C的桌面应用程序开发框架。
下面是QML和Qt Widgets之间的一些优缺点以及为何Qt公司大力推…
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Qt Quick/QML入门到精通_专栏demo对应文章目录(目前50个左右demo/长期更新)
长期不定时更新高质量文章,在专栏第一章1.qml-创建第一个程序_诺谦的博客-CSDN博客底部获取资源(包括合成大西瓜源码、微信聊天源码、listview拖拽源码、键盘、地图加载等) 如果您已订阅入专栏,记得请入群,有不懂的可以在群里及时问我,如果有想实现的功能且实现不了,可以找我,如…
最好的 QML 教程，让你的代码飞起来！
作者： 一去、二三里个人微信号： iwaleon微信公众号： 高效程序员 想必大家都知道，亮哥一直深耕于 CSDN，坚持了好很多年，目前为止，原创已经 500 多篇了，一路走来相当不易。 当然了&…
QML学习【一】QML语言基础
QML语言基础
首先我们要理解QML语言是什么，我们可以了联想C与STL的关系来理解QML与Qt Quick的关系、QML是一种说明性语言，支持ECMAScript表达式。如果说你有学习过QT那么学习QML我相信也不是一件难事，之前在QT时用QSS来制作很好看到样式&…
GBDT输出形式理解
0.训练过程 "放大"错误样本,基学习器的个数训练的迭代次数
1.输出形式 二分类: 每个基学习器输出one-hot向量(长度num_leaves) one-hot to int prediction num_boost_iteration个整数(每个整数是来自一个基学习器的输出)
思考: 1.多分类 || 回归 GBDT的树的输出还…
用GBDT构建组合特征
用GBDT构建组合特征
一、理论
Facebook在2014年发表“Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook”，论文中提出经典的GBDTLR的模型结构，开启特征工程模型化、自动化的新阶段。文章提出采用GBDT自动进行特征筛选和组合，进…
Adaboost和GBDT
1. Adaboost
boost算法通过学习一系列的弱分类器，通过加权得到一个强分类器
Adaboost首选假设每个样本权值相通为1/N。然后学习第一个分类器，然后计算样本在该分类器下的误差率（误分类样本的加权和）： 根据误差率得到一个系数，这个系数也是当前这个分类器的权重： 然后更…
sklearn中的GBDT模型
和随机森林模型类似，scikit-learn中的GBDT模型也是基于决策树模型的集成算法，区别在于前者基于并行的bagging框架，而后者基于串行的boosting框架。 将boosting框架作用于CART树上，分别有适用于分类问题的GBDTClassifier和适用于回…
