self.model.select()

时间: 2024-04-09 16:31:38 浏览: 17
根据你提供的代码 `self.model.select()`,它可能是在使用Qt框架中的模型(例如`QSqlTableModel`)进行数据查询和选择操作。 `select()` 是 Qt 模型中的一个方法,用于执行一个查询并选择匹配的数据行。它可以根据你在模型中设置的过滤器、排序规则等条件来选择数据。 当调用 `self.model.select()` 时,模型会执行相应的查询,并将匹配的数据行加载到模型中进行显示。这意味着你可以在调用 `select()` 之后,通过模型访问和显示查询结果。 请注意,在使用 `select()` 方法之前,你需要先设置好适当的过滤器、排序规则和其他查询条件,以确保查询结果符合你的预期。
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class MainWindow(QMainWindow, Ui_MainWindow): def __init__(self, parent=None): super(MainWindow, self).__init__(parent) self.setupUi(self) # 连接数据库 self.db = QSqlDatabase.addDatabase('QMYSQL') self.db.setHostName('localhost') self.db.setUserName('root') self.db.setPassword('password') self.db.setDatabaseName('student') if not self.db.open(): print('无法连接数据库') sys.exit(1) # 初始化表格模型 self.model = QSqlTableModel(self) self.model.setTable('student') self.model.select() # 设置表格视图 self.tableView.setModel(self.model) # 设置信号槽连接 self.addButton.clicked.connect(self.add_student) self.modifyButton.clicked.connect(self.modify_student) self.deleteButton.clicked.connect(self.delete_student) self.queryButton.clicked.connect(self.query_student)

这段代码定义了一个继承自 QMainWindow 和 Ui_MainWindow 的 MainWindow 类,用于创建主窗口。在 __init__ 方法中,首先调用了父类的构造函数,然后调用了 setupUi 方法初始化了主窗口的界面。接下来,通过 QSqlDatabase 模块连接了一个 MySQL 数据库,并设置了连接信息。如果无法连接数据库,就会输出错误信息并退出程序。 然后,初始化了一个 QSqlTableModel 对象,并设置了它的数据表为 student,然后调用了 select 方法查询了该数据表中的所有数据,并将查询结果设置为模型的数据源。接着,将该模型设置为表格视图的数据源,使得表格视图能够显示数据。 最后,将添加按钮、修改按钮、删除按钮和查询按钮的 clicked 信号与对应的槽函数 add_student、modify_student、delete_student 和 query_student 进行了连接,以实现对数据库的增、删、改、查操作。

def init_slots(self): self.pushButton_img.clicked.connect(self.load_source) self.pushButton_model.clicked.connect(self.select_model) self.pushButton_detect.clicked.connect(self.target_detect) self.pushButton_showdir.clicked.connect(self.show_dir) self.pushButton_camera_detect.clicked.connect(self.camera_detect)

这段代码是用于初始化信号槽(slots)的连接。 通过调用`clicked.connect`方法,将按钮的`clicked`信号与相应的槽函数进行连接。具体来说: - `self.pushButton_img.clicked.connect(self.load_source)`将"pushButton_img"按钮的`clicked`信号连接到`load_source`槽函数。 - `self.pushButton_model.clicked.connect(self.select_model)`将"pushButton_model"按钮的`clicked`信号连接到`select_model`槽函数。 - `self.pushButton_detect.clicked.connect(self.target_detect)`将"pushButton_detect"按钮的`clicked`信号连接到`target_detect`槽函数。 - `self.pushButton_showdir.clicked.connect(self.show_dir)`将"pushButton_showdir"按钮的`clicked`信号连接到`show_dir`槽函数。 - `self.pushButton_camera_detect.clicked.connect(self.camera_detect)`将"pushButton_camera_detect"按钮的`clicked`信号连接到`camera_detect`槽函数。 通过这些连接,当用户点击相应的按钮时,对应的槽函数将会被调用。

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生成torch代码:class ConcreteAutoencoderFeatureSelector(): def __init__(self, K, output_function, num_epochs=300, batch_size=None, learning_rate=0.001, start_temp=10.0, min_temp=0.1, tryout_limit=1): self.K = K self.output_function = output_function self.num_epochs = num_epochs self.batch_size = batch_size self.learning_rate = learning_rate self.start_temp = start_temp self.min_temp = min_temp self.tryout_limit = tryout_limit def fit(self, X, Y=None, val_X=None, val_Y=None): if Y is None: Y = X assert len(X) == len(Y) validation_data = None if val_X is not None and val_Y is not None: assert len(val_X) == len(val_Y) validation_data = (val_X, val_Y) if self.batch_size is None: self.batch_size = max(len(X) // 256, 16) num_epochs = self.num_epochs steps_per_epoch = (len(X) + self.batch_size - 1) // self.batch_size for i in range(self.tryout_limit): K.set_learning_phase(1) inputs = Input(shape=X.shape[1:]) alpha = math.exp(math.log(self.min_temp / self.start_temp) / (num_epochs * steps_per_epoch)) self.concrete_select = ConcreteSelect(self.K, self.start_temp, self.min_temp, alpha, name='concrete_select') selected_features = self.concrete_select(inputs) outputs = self.output_function(selected_features) self.model = Model(inputs, outputs) self.model.compile(Adam(self.learning_rate), loss='mean_squared_error') print(self.model.summary()) stopper_callback = StopperCallback() hist = self.model.fit(X, Y, self.batch_size, num_epochs, verbose=1, callbacks=[stopper_callback], validation_data=validation_data) # , validation_freq = 10) if K.get_value(K.mean( K.max(K.softmax(self.concrete_select.logits, axis=-1)))) >= stopper_callback.mean_max_target: break num_epochs *= 2 self.probabilities = K.get_value(K.softmax(self.model.get_layer('concrete_select').logits)) self.indices = K.get_value(K.argmax(self.model.get_layer('concrete_select').logits)) return self def get_indices(self): return K.get_value(K.argmax(self.model.get_layer('concrete_select').logits)) def get_mask(self): return K.get_value(K.sum(K.one_hot(K.argmax(self.model.get_layer('concrete_select').logits), self.model.get_layer('concrete_select').logits.shape[1]), axis=0)) def transform(self, X): return X[self.get_indices()] def fit_transform(self, X, y): self.fit(X, y) return self.transform(X) def get_support(self, indices=False): return self.get_indices() if indices else self.get_mask() def get_params(self): return self.model

super(Ui_MainWindow, self).__init__(parent) parser_car_det = argparse.ArgumentParser() # parser.add_argument('--weights', type=str, default='weights-s/best1.pt', help='model.pt path') parser_car_det.add_argument('--weights', type=str, default='weights-s/best1.pt', help='model.pt path') parser_car_det.add_argument('--source', type=str, default='input/3.mp4', help='source') # file/folder, 0 for webcam # parser.add_argument('--source', type=str, default='rtsp://admin:hik12345@192.168.1.64:554//Streaming/Channels/101', help='source') # file/folder, 0 for webcam parser_car_det.add_argument('--output', type=str, default='inference/output', help='output folder') # output folder parser_car_det.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)') parser_car_det.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.4, help='object confidence threshold') parser_car_det.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.5, help='IOU threshold for NMS') parser_car_det.add_argument('--fourcc', type=str, default='mp4v', help='output video codec (verify ffmpeg support)') parser_car_det.add_argument('--device', default='cpu', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') parser_car_det.add_argument('--view-img', action='store_true', help='display results') parser_car_det.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt') parser_car_det.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class') parser_car_det.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS') parser_car_det.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference') parser_car_det.add_argument('--idx', default='2', help='idx') self.opt_car_det = parser_car_det.parse_args() self.opt_car_det.img_size = check_img_size(self.opt_car_det.img_size) half = 0 source_car_det, weights_car_det, view_img_car_det, save_txt_car_det, imgsz_car_det = self.opt_car_det.source, self.opt_car_det.weights, self.opt_car_det.view_img, self.opt_car_det.save_txt, self.opt_car_det.img_size self.device_car_det = torch_utils.select_device(self.opt_car_det.device) self.half_car_det = 0 # half precision only supported on CUDA cudnn.benchmark = True

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