pyqt5和pyside6
时间: 2023-08-09 19:11:07 浏览: 69
PyQt5和PySide6是两个用于Python语言开发图形界面的库，它们都是基于Qt库的。Qt库是一个强大的图形界面开发库，但是它是用C++语言开发的。PyQt5和PySide6的本质上没有特别大的区别，但是Qt更倾向于PySide的开发和维护。PySide6是PySide2的升级版，它们之间的代码转化非常简单，只需要改几个函数和库就可以了。因为PyQt比PySide诞生时间更早一些，所以网上关于PyQt5的资料和教程会多于PySide。安装完成PySide6后，可以在终端中输入"pip install PySide6"来查看PySide6的安装路径。复制路径后，可以在文件管理器中打开该路径。\[1\]\[2\]\[3\]
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- *1* *3* [02、Pycharm中配置PyQt/PySide开发工具Qt Designer、PyUIC、PyRcc（详细）](https://blog.csdn.net/python_sy/article/details/127427968)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [01、PyQt5/PySide6简介及安装方法](https://blog.csdn.net/python_sy/article/details/127425142)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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YOLO（You Only Look Once）是一种
def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal
好的，根据上面的目标函数，我们可以推导出其对应的梯度向量函数，如下所示：
def gradient(x, y, beta):
"""
Compute gradient of the logistic regression loss function
:param beta: model parameter vector
:param x: feature matrix
:param y: label vector
:return: gradient vector
"""
n = x.shape[0]
pred = 1 /
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