Qt中文显示测试程序的实现方法介绍

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0 下载量 4 浏览量 更新于2024-10-13 收藏 14KB ZIP 举报
资源摘要信息: "CN_test.zip是一个专门用于测试和演示在Qt框架中实现中文字符显示的压缩包文件。它包含了一个测试程序,该程序通过不同的方法设置中文字符,目的是为了验证和展示在使用Qt进行软件开发时,如何正确显示中文内容。" 知识点详细说明: 1. Qt框架概述: - Qt是一个跨平台的应用程序和用户界面框架,用于开发图形用户界面程序以及非GUI程序。 - 它使用C++作为主要开发语言,并提供了一套丰富的库集合。 - Qt支持多种操作系统平台,包括Windows, macOS, Linux等。 2. 中文字符显示问题: - 在GUI开发中,正确显示中文字符是一个常见的挑战,尤其是在不同编码和字体支持的环境下。 - 在Qt程序中显示中文字符,开发者需要特别注意字符编码和字体的设置。 3. 字符编码问题: - 在Qt项目中使用中文,需要确保源文件、编译器和运行时环境均支持UTF-8编码。 - UTF-8是国际通用的字符编码方式,能够无损地表示Unicode字符集中的任何字符,包括中文字符。 4. 字体设置: - Qt提供了QFont类来设置和管理字体。 - 显示中文时,需要确保安装了支持中文字符的字体,否则可能会显示乱码。 - 在程序中设置QFont,可以通过指定字体族、大小和样式来优化中文显示效果。 5. 资源文件(Resource File): - Qt支持将程序使用的资源(如图片、字体文件、界面文件等)打包到一个二进制文件中,这就是所谓的资源文件(.qrc)。 - 使用资源文件可以简化程序部署,因为所有的资源都内嵌在可执行文件中。 6. Qt的国际化(I18N): - Qt提供了一套完整的国际化机制,使得程序能够支持多种语言。 - 主要通过使用翻译文件(.ts)和翻译器工具(linguist)来实现界面的翻译。 7. 示例程序分析: - 本压缩包中的“CN_test”程序,可能是为了测试上述知识点而专门构建的一个示例项目。 - 程序中可能会用到QApplication::font()方法来获取当前应用程序的字体设置。 - 可能会有代码段演示如何使用QTextCodec类来设置和识别字符编码。 - 程序可能展示了如何利用QLabel、QLineEdit等控件来显示和输入中文字符。 - 通过修改UI设计文件(.ui),或者直接在代码中设置控件的属性来测试中文显示效果。 - 可能还包含对环境变量QT_PLUGIN_PATH的设置,以确保Qt插件,特别是字体插件能够正确加载。 8. 测试和调试: - 在开发Qt程序时,测试中文显示往往需要在目标操作系统上进行,以确保环境的一致性。 - 调试中文显示问题可能需要使用Qt Creator的调试工具,如断点、日志输出等。 9. 开发和部署: - 开发时,可以利用Qt Creator IDE提供的设计编辑器和代码编辑器,以及预览功能来高效地构建界面并确保中文显示的正确性。 - 部署程序时,需要考虑目标系统是否已经安装了必要的中文支持组件,或者是否需要随程序一起打包字体文件。 10. 最佳实践: - 开发者应该使用Qt的最新版本,因为新版本通常改进了对多语言的支持和中文显示的性能。 - 在项目中统一使用Unicode编码,可以减少在中文显示时遇到的问题。 - 尽量避免在代码中硬编码字符串,而是使用资源文件或外部文件来管理多语言文本。 通过上述知识点的介绍,可以帮助开发者理解如何在Qt项目中正确实现和测试中文字符的显示,以及在开发中可能遇到的相关问题和解决方案。

下面的代码哪里有问题,帮我改一下from __future__ import print_function import numpy as np import tensorflow import keras from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense,Dropout,Flatten from keras.layers import Conv2D,MaxPooling2D from keras import backend as K import tensorflow as tf import datetime import os np.random.seed(0) from sklearn.model_selection import train_test_split from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt from keras.datasets import mnist images = [] labels = [] (x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data() X = np.array(images) print (X.shape) y = np.array(list(map(int, labels))) print (y.shape) x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.30, random_state=0) print (x_train.shape) print (x_test.shape) print (y_train.shape) print (y_test.shape) ############################ ########## batch_size = 20 num_classes = 4 learning_rate = 0.0001 epochs = 10 img_rows,img_cols = 32 , 32 if K.image_data_format() =='channels_first': x_train =x_train.reshape(x_train.shape[0],1,img_rows,img_cols) x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0],1,img_rows,img_cols) input_shape = (1,img_rows,img_cols) else: x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0],img_rows,img_cols,1) x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0],img_rows,img_cols,1) input_shape =(img_rows,img_cols,1) x_train =x_train.astype('float32') x_test = x_test.astype('float32') x_train /= 255 x_test /= 255 print('x_train shape:',x_train.shape) print(x_train.shape[0],'train samples') print(x_test.shape[0],'test samples')

2023-05-25 上传

修改和补充下列代码得到十折交叉验证的平均每一折auc值和平均每一折aoc曲线,平均每一折分类报告以及平均每一折混淆矩阵 min_max_scaler = MinMaxScaler() X_train1, X_test1 = x[train_id], x[test_id] y_train1, y_test1 = y[train_id], y[test_id] # apply the same scaler to both sets of data X_train1 = min_max_scaler.fit_transform(X_train1) X_test1 = min_max_scaler.transform(X_test1) X_train1 = np.array(X_train1) X_test1 = np.array(X_test1) config = get_config() tree = gcForest(config) tree.fit(X_train1, y_train1) y_pred11 = tree.predict(X_test1) y_pred1.append(y_pred11 X_train.append(X_train1) X_test.append(X_test1) y_test.append(y_test1) y_train.append(y_train1) X_train_fuzzy1, X_test_fuzzy1 = X_fuzzy[train_id], X_fuzzy[test_id] y_train_fuzzy1, y_test_fuzzy1 = y_sampled[train_id], y_sampled[test_id] X_train_fuzzy1 = min_max_scaler.fit_transform(X_train_fuzzy1) X_test_fuzzy1 = min_max_scaler.transform(X_test_fuzzy1) X_train_fuzzy1 = np.array(X_train_fuzzy1) X_test_fuzzy1 = np.array(X_test_fuzzy1) config = get_config() tree = gcForest(config) tree.fit(X_train_fuzzy1, y_train_fuzzy1) y_predd = tree.predict(X_test_fuzzy1) y_pred.append(y_predd) X_test_fuzzy.append(X_test_fuzzy1) y_test_fuzzy.append(y_test_fuzzy1)y_pred = to_categorical(np.concatenate(y_pred), num_classes=3) y_pred1 = to_categorical(np.concatenate(y_pred1), num_classes=3) y_test = to_categorical(np.concatenate(y_test), num_classes=3) y_test_fuzzy = to_categorical(np.concatenate(y_test_fuzzy), num_classes=3) print(y_pred.shape) print(y_pred1.shape) print(y_test.shape) print(y_test_fuzzy.shape) # 深度森林 report1 = classification_report(y_test, y_prprint("DF",report1) report = classification_report(y_test_fuzzy, y_pred) print("DF-F",report) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred1) rmse = math.sqrt(mse) print('深度森林RMSE:', rmse) print('深度森林Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred1)) mse = mean_squared_error(y_test_fuzzy, y_pred) rmse = math.sqrt(mse) print('F深度森林RMSE:', rmse) print('F深度森林Accuracy:', accuracy_score(y_test_fuzzy, y_pred)) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) rmse = math.sqrt(mse)

2023-06-02 上传

FAILED: CMakeFiles/cartographer.transform.timestamped_transform_test.dir/cartographer/transform/timestamped_transform_test.cc.o /usr/bin/c++ -DBOOST_ALL_NO_LIB -DBOOST_IOSTREAMS_DYN_LINK -DGFLAGS_IS_A_DLL=0 -I../cartographer -I. -I../ -isystem /usr/include/eigen3 -isystem /usr/include/lua5.2 -O3 -DNDEBUG -pthread -fPIC -Wall -Wpedantic -Werror=format-security -Werror=missing-braces -Werror=reorder -Werror=return-type -Werror=switch -Werror=uninitialized -O3 -DNDEBUG -pthread -fPIC -Wall -Wpedantic -Werror=format-security -Werror=missing-braces -Werror=reorder -Werror=return-type -Werror=switch -Werror=uninitialized -O3 -DNDEBUG -std=gnu++11 -MD -MT CMakeFiles/cartographer.transform.timestamped_transform_test.dir/cartographer/transform/timestamped_transform_test.cc.o -MF CMakeFiles/cartographer.transform.timestamped_transform_test.dir/cartographer/transform/timestamped_transform_test.cc.o.d -o CMakeFiles/cartographer.transform.timestamped_transform_test.dir/cartographer/transform/timestamped_transform_test.cc.o -c ../cartographer/transform/timestamped_transform_test.cc In file included from ../cartographer/transform/timestamped_transform_test.cc:17: ../cartographer/transform/timestamped_transform.h:21:10: fatal error: cartographer/transform/proto/timestamped_transform.pb.h: No such file or directory 21 | #include "cartographer/transform/proto/timestamped_transform.pb.h" | ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ compilation terminated. [44/380] Building CXX object CMakeFiles/cartographer.sensor.internal.voxel_filter_test.dir/cartographer/sensor/internal/voxel_filter_test.cc.o

2023-07-23 上传