self.cam_feed.setFrameStyle(QFrame.StyledPanel)
时间: 2024-05-26 07:15:26 浏览: 14
这段代码是使用 PyQt 中的 QFrame 类对相机视频流的显示框架进行设置,具体来说:
- `self.cam_feed` 是一个 QWidget 对象,它是相机视频流显示的根部件。
- `setFrameStyle` 是 QFrame 类的一个方法,它用于设置框架的样式。
- `QFrame.StyledPanel` 是一个 QFrame 类的常量,表示一个带有样式的框架,通常用于分隔和突出显示部件。
因此,这段代码的作用是设置相机视频流的显示框架为一个带有样式的框架。
相关问题
def run(self): self.filter_bag() self.set_bag_groups() create_status(self.sess, self.bag_groups, self.bag_group_files, self.log_groups, self.log_group_files, self.date) for vehicle in self.log_groups: self.upload_bags(vehicle) self.upload_logs(vehicle, self.date)
这段代码是一个类的方法,它的作用是运行整个程序。首先,它调用 `self.filter_bag()` 方法来筛选袋子文件。然后,它调用 `self.set_bag_groups()` 方法来设置袋子组。接着,它调用 `create_status()` 方法来创建状态。`create_status()` 方法将使用 `self.sess`、`self.bag_groups`、`self.bag_group_files`、`self.log_groups`、`self.log_group_files` 和 `self.date` 作为参数。然后,它遍历了 `self.log_groups` 列表中的每个车辆,并调用 `self.upload_bags()` 和 `self.upload_logs()` 方法来上传袋子文件和日志文件。最后,被注释掉的 `self.check_status()` 方法将被调用,它可能是用于检查状态的。
解释代码 def partial_fit(self, X,Y, lr): cost, summary, _, Coef = self.sess.run( (self.reconst_cost_x, self.merged_summary_op, self.optimizer, self.Coef_test), feed_dict={self.learning_rate:lr,self.train:Y,self.test:X}) self.summary_writer.add_summary(summary, self.iter) self.iter = self.iter + 1 return cost, Coef def pretrain_step(self, X,Y, lr): cost, summary, _ = self.sess.run( (self.reconst_cost_x, self.merged_summary_op, self.optimizer_pretrain), feed_dict={self.learning_rate:lr,self.train:Y,self.test:X}) self.summary_writer.add_summary(summary, self.iter) self.iter = self.iter + 1 return cost
这是一个基于 TensorFlow 的深度学习模型的类中的两个方法:
1. `partial_fit(self, X,Y, lr)`:该方法用于训练模型,通过传入训练数据 X 和对应的标签数据 Y,以及学习率 lr,来更新模型参数。具体实现中,先使用 TensorFlow 的 `run` 方法执行 `self.reconst_cost_x`、`self.merged_summary_op`、`self.optimizer` 和 `self.Coef_test` 四个操作,其中 `self.reconst_cost_x` 是模型的重构误差,`self.merged_summary_op` 是 summary,`self.optimizer` 是优化器,`self.Coef_test` 是模型的参数。最后将 summary 写入 summary_writer 中,同时更新迭代次数 self.iter,并返回 cost 和 Coef。
2. `pretrain_step(self, X,Y, lr)`:该方法用于预训练模型,通过传入训练数据 X 和对应的标签数据 Y,以及学习率 lr,来更新模型参数。具体实现中,先使用 TensorFlow 的 `run` 方法执行 `self.reconst_cost_x`、`self.merged_summary_op` 和 `self.optimizer_pretrain` 三个操作,其中 `self.reconst_cost_x` 是模型的重构误差,`self.merged_summary_op` 是 summary,`self.optimizer_pretrain` 是预训练的优化器。最后将 summary 写入 summary_writer 中,同时更新迭代次数 self.iter,并返回 cost。
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