QStackedWidget中的items:设备管理||0||, I P 搜索|设备管理|||0xf109, 设备预装|设备管理|||0xf03a, 视频流下载|设备管理|||0xf03d, 数据清理|设备管理|||0xf02d详解
时间: 2023-10-20 11:35:48 浏览: 18
QStackedWidget中的items是指在一个QStackedWidget控件中的各个页面或视图。每一个item代表一个页面,并可以包含页面的标题、图标等信息。
在你提供的示例中,QStackedWidget中的items共有四个:
1. 设备管理:该页面可能用于管理设备相关的操作。它的标题为"设备管理",没有设置图标。
2. I P 搜索:该页面可能用于执行IP搜索操作。它的标题为"设备管理",没有设置图标。
3. 设备预装:该页面可能用于执行设备预装操作。它的标题为"设备管理",图标的Unicode代码为0xf03a。
4. 视频流下载:该页面可能用于进行视频流下载。它的标题为"设备管理",图标的Unicode代码为0xf03d。
5. 数据清理:该页面可能用于进行数据清理操作。它的标题为"设备管理",图标的Unicode代码为0xf02d。
这些items会根据用户在界面中的操作,通过切换当前显示的页面来实现不同功能的展示和操作。
相关问题
el-checkbox如何再中间加个|
要在el-checkbox中间加一个竖线(|),可以使用自定义的label模板来实现。在el-checkbox标签中,使用slot插槽来自定义label模板。具体步骤如下:
1. 在el-checkbox标签中,添加slot="label"属性。
2. 在el-checkbox标签的内部,添加一个div元素,并设置样式为display: flex; align-items: center;。
3. 在div元素内部,添加两个span元素,分别用于显示复选框的文本和竖线。
4. 使用CSS样式来设置竖线的样式,可以设置border-left属性来绘制竖线。
以下是一个示例代码:
```html
<template>
<el-checkbox>
<div slot="label" style="display: flex; align-items: center;">
<span>复选框文本</span>
<span class="vertical-line"></span>
</div>
</el-checkbox>
</template>
<style>
.vertical-line {
border-left: 1px solid #000;
height: 12px;
margin: 0 10px;
}
</style>
```
通过以上代码,你可以在el-checkbox的文本和复选框之间添加一个竖线。你可以根据需要自定义竖线的样式和位置。
apriori算法_原理 + 代码|手把手教你用Python实现智能推荐算法
好的,我会回答你的问题。关于 apriori 算法的原理,它是一种基于频繁项集的挖掘算法,用于发现数据中的频繁项集。频繁项集是指在数据集中经常出现在一起的物品的集合,例如在购物数据中,经常一起购买的商品就是一个频繁项集。
apriori 算法的核心思想是利用频繁项集的性质,从而减少搜索空间。具体来说,apriori 算法采用了一种称为“逐层搜索”的方法,即首先找到所有的单个物品作为频繁项集,然后基于单个物品,逐步扩展物品数量,直到无法扩展为止。在扩展物品的过程中,apriori 算法利用了一个重要的性质:如果一个项集不是频繁的,那么它的所有超集也不是频繁的。这个性质可以帮助我们剪枝,减少搜索空间。
关于 apriori 算法的代码实现,以下是一个简单的 Python 实现,供你参考:
```python
def load_dataset():
return [[1,3,4], [2,3,5], [1,2,3,5], [2,5]]
def create_c1(dataset):
c1 = []
for transaction in dataset:
for item in transaction:
if not [item] in c1:
c1.append([item])
c1.sort()
return list(map(frozenset, c1))
def scan_dataset(dataset, candidates, min_support):
support_counts = {}
for transaction in dataset:
for candidate in candidates:
if candidate.issubset(transaction):
support_counts[candidate] = support_counts.get(candidate, 0) + 1
num_items = float(len(dataset))
frequent_items = []
support_data = {}
for candidate in support_counts:
support = support_counts[candidate] / num_items
if support >= min_support:
frequent_items.append(candidate)
support_data[candidate] = support
return frequent_items, support_data
def apriori_gen(frequent_items, k):
next_candidates = []
num_items = len(frequent_items)
for i in range(num_items):
for j in range(i+1, num_items):
itemset1 = list(frequent_items[i])[:k-2]
itemset2 = list(frequent_items[j])[:k-2]
itemset1.sort()
itemset2.sort()
if itemset1 == itemset2:
next_candidates.append(frequent_items[i] | frequent_items[j])
return next_candidates
def apriori(dataset, min_support=0.5):
C1 = create_c1(dataset)
frequent_items, support_data = scan_dataset(dataset, C1, min_support)
all_frequent_items = [frequent_items]
k = 2
while len(all_frequent_items[k-2]) > 0:
next_candidates = apriori_gen(all_frequent_items[k-2], k)
next_frequent_items, next_support_data = scan_dataset(dataset, next_candidates, min_support)
support_data.update(next_support_data)
all_frequent_items.append(next_frequent_items)
k += 1
return all_frequent_items, support_data
```
这段代码实现了 apriori 算法的主要逻辑,包括数据集加载、候选项集生成、频繁项集挖掘等步骤。你可以通过调用 apriori 函数来运行算法,并设置最小支持度等参数。
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