F:\test\MCTool\modemCheckTool\workthread.cpp:269: error: C2039: "flush": 不是 "QProcess" 的成员 ..\..\MCTool\modemCheckTool\workthread.cpp(269): error C2039: "flush": 不是 "QProcess" 的成员 D:\Qt\5.15.2\msvc2019\include\QtCore\qprocess.h(110): note: 参见“QProcess”的声明

根据错误信息，`QProcess` 没有名为 `flush` 的成员函数，这是因为 `QProcess` 并没有提供直接的 `flush` 接口。你需要使用 `QProcess` 的 `waitForBytesWritten()` 函数来等待写入操作完成，从而确保数据已经被发送到子进程中。修改代码如下：

process.start("cmd.exe",args);
process.waitForStarted();
process.write("echo 98 > /sys/class/gpio/export;echo high > /sys/class/gpio/gpio98/direction;echo 99 > /sys/class/gpio/export;cat /sys/class/gpio/gpio99/value\n");
process.waitForBytesWritten(); // 等待写入操作完成

这样就可以确保每次写入的数据都已经发送到子进程中，避免多次命令的组合。

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self.workThread.start() AttributeError: 'MainWindow' object has no attribute 'workThread'

交易模型的构建函数`build_model`，该函数使用keras库构建了一个包含3个全连接层的神经网络，并使用Adam优化器进行模型训练。然后，我们定义了模型训练函数`这个错误通常是因为您没有正确创建`workThread`属性导致的。请确保在您的`MainWindowtrain_model`，该函数使用股票交易环境和构建好的神经网络进行模型训练。在训`类中，`workThread`属性被正确创建并初始化。

以下是一个示例，演示如何在`MainWindow`练完成后，我们使用`save_model`函数将训练好的模型保存到本地文件中。在模型应类中正确创建`workThread`属性：

from PyQt5.QtCore import QThread

class MainWindow(QtWidgets.QMainWindow):
用时，我们可以使用`load_model`函数加载本地文件中的模型权重，并使用`test_model`函数测试模型性能。

/home/hws/work/RDTestTool/WorkThread.cpp:239: 错误: ‘this’ was not captured for this lambda function emit sig_runTimeStr(QString(output)); ^

这是一个编译错误，提示在 WorkThread.cpp 文件的第 239 行中，一个 lambda 函数没有正确地捕获 this 指针。lambda 函数是一种匿名函数，它可以作为一个值传递和存储，通常用于回调函数、事件处理等场景。在 lambda 函数中，可以使用 [] 符号来捕获变量，包括外部变量和 this 指针。在这个错误中，lambda 函数没有正确捕获 this 指针，导致编译失败。你可以检查一下这个 lambda 函数的定义，看看是否正确地使用了 [] 符号来捕获 this 指针。