c++ gui programming with qt 4 - 【c++ gui qt 4编程】
时间: 2023-09-17 14:02:03 浏览: 314
C++_GUI_Qt4编程（第二版）_C++GUIQt4编程_QT_
5星 · 资源好评率100%"C GUI Programming with Qt 4 - 【C GUI Qt 4编程】" 是一本关于使用Qt 4开发C语言图形用户界面（GUI）的书籍。
Qt是一套跨平台的应用程序开发框架，可以帮助开发人员快速构建功能强大、美观易用的GUI应用程序。Qt提供了丰富的功能库和工具，使得开发图形界面变得简单和高效。
这本书通过介绍Qt 4的基础知识和概念，以及实际的示例和案例，向读者讲解如何使用C语言编写Qt GUI应用程序。它深入探讨了Qt提供的各种组件、类和工具，包括窗口、按钮、文本框、列表框、绘图功能等。
通过阅读这本书，读者将学习如何使用Qt Designer创建用户界面，并使用Qt的信号和槽机制来处理用户输入和事件。读者还将学习使用Qt的布局管理器来实现动态和自适应的界面。
这本书还介绍了Qt的国际化和本地化功能，以及Qt的数据库访问和网络编程功能。读者将了解如何使用Qt的多线程编程来实现并行处理和任务分配。
总而言之，"C GUI Programming with Qt 4 - 【C GUI Qt 4编程】" 是一本适合想要学习如何使用Qt 4来编写C语言GUI应用程序的读者的好书。它提供了充实的内容和实用的示例，帮助读者快速上手并提高他们的开发技能。无论是对于初学者还是有经验的开发人员，这本书都是一个有价值的资源。
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【作品名称】：基于AT89C51 单片机为核心器件，程序设计采用C 语言，Keil 软件编译程序，配以相关外围接口电路，实现了方波、锯齿波、正弦波、三角波、梯形波五种特定波形的产生【论文+源码】
【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。
【项目介绍】：本设计中的波形发生器系统要求基于51单片机，因此选用以AT89C51单片机作为整个系统的控制核心，应用其强大的接口功能，构成整个波形发生器的硬件系统。使用C 语言对单片机编程可产生相应的正弦波，方波，三角波，锯齿波梯形波波形信号。在程序运行时，当接收到按键信息后，需要输出某种波形时，调用相应的中断服务子程序和波形发生程序，经电路的数/模转换器和运算放大器处理后，从信号发生器的输出端口输出即可得到要求的波形。
当需要改变频率时只需要改变单片机的波形发生程序中的递增或者递减变量即可。
【资源声明】：本资源作为“参考资料”而不是“定制需求”，代码只能作为参考，不能完全复制照搬。需要有一定的基础看懂代码，自行调试代码并解决报错，能自行添加功能修改代码。
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俄罗斯RTSD数据集实现交通标志实时检测
资源摘要信息:"实时交通标志检测"
在当今社会，随着道路网络的不断扩展和汽车数量的急剧增加，交通标志的正确识别对于驾驶安全具有极其重要的意义。为了提升自动驾驶汽车或辅助驾驶系统的性能，研究者们开发了各种算法来实现实时交通标志检测。本文将详细介绍一项关于实时交通标志检测的研究工作及其相关技术和应用。
### 俄罗斯交通标志数据集（RTSD）
俄罗斯交通标志数据集（RTSD）是专门为训练和测试交通标志识别算法而设计的数据集。数据集内容丰富，包含了大量的带标记帧、交通符号类别、实际的物理交通标志以及符号图像。具体来看，数据集提供了以下重要信息：
- 179138个带标记的帧：这些帧来源于实际的道路视频，每个帧中可能包含一个或多个交通标志，每个标志都经过了精确的标注和分类。
- 156个符号类别：涵盖了俄罗斯境内常用的各种交通标志，每个类别都有对应的图像样本。
- 15630个物理符号：这些是实际存在的交通标志实物，用于训练和验证算法的准确性。
- 104358个符号图像：这是一系列经过人工标记的交通标志图片，可以用于机器学习模型的训练。
### 实时交通标志检测模型
在该领域中，深度学习模型尤其是卷积神经网络（CNN）已经成为实现交通标志检测的关键技术。在描述中提到了使用了yolo4-tiny模型。YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时目标检测系统，YOLO4-tiny是YOLO系列的一个轻量级版本，它在保持较高准确率的同时大幅度减少计算资源的需求，适合在嵌入式设备或具有计算能力限制的环境中使用。
### YOLO4-tiny模型的特性和优势
- **实时性**：YOLO模型能够实时检测图像中的对象，处理速度远超传统的目标检测算法。
- **准确性**：尽管是轻量级模型，YOLO4-tiny在多数情况下仍能保持较高的检测准确性。
- **易集成**：适用于各种应用，包括移动设备和嵌入式系统，易于集成到不同的项目中。
- **可扩展性**：模型可以针对特定的应用场景进行微调，提高特定类别目标的检测精度。
### 应用场景
实时交通标志检测技术的应用范围非常广泛，包括但不限于：
- 自动驾驶汽车：在自动驾驶系统中，能够实时准确地识别交通标志是保证行车安全的基础。
- 智能交通系统：交通标志的实时检测可以用于交通流量监控、违规检测等。
- 辅助驾驶系统：在辅助驾驶系统中，交通标志的自动检测可以帮助驾驶员更好地遵守交通规则，提升行驶安全。
- 车辆导航系统：通过实时识别交通标志，导航系统可以提供更加精确的路线规划和预警服务。
### 关键技术点
- **图像处理技术**：包括图像采集、预处理、增强等步骤，为后续的识别模型提供高质量的输入。
- **深度学习技术**：利用深度学习尤其是卷积神经网络（CNN）进行特征提取和模式识别。
- **数据集构建**：构建大规模、多样化的高质量数据集对于训练准确的模型至关重要。
### 结论
本文介绍的俄罗斯交通标志数据集以及使用YOLO4-tiny模型进行实时交通标志检测的研究工作，显示了在该领域应用最新技术的可能性。随着计算机视觉技术的不断进步，实时交通标志检测算法将变得更加准确和高效，进一步推动自动驾驶和智能交通的发展。
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- 文件批量改名工具.e：这可能是易语言编写的主程序文件，带有.e扩展名，表明它是一个易语言源代码文件。
- Default.ext：这个文件名没有给出具体扩展名，可能是一个配置文件或默认设置文件，用户可以通过修改它来自定义软件的行为。
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通过对标题、描述、标签以及文件名列表的分析，我们可以了解到这款文件批量改名工具采用了易语言编程，并且界面通过Ex_Dui库进行美化。它可能被提交到了2019年第四届开源大赛中，是开发者为用户提供的一个实用工具，用于提高处理文件时的效率。