5、窗口中布局小部件的多种方式

窗口中布局小部件的多种方式

在开发界面时,合理布局小部件是至关重要的,它能提升用户体验。下面将详细介绍几种常见的小部件布局方式。

1. QGridLayout布局

QGridLayout 是一种网格布局,可将小部件排列在网格中。例如,创建一个 4 行 2 列的网格布局,代码如下:

// 假设在某个类的构造函数中
QGridLayout *layout = new QGridLayout(this, 4, 2, 20); // 创建 4 行 2 列,单元格间距 20 像素的网格布局

这个布局会在每个单元格之间插入 20 像素的间距。可以通过 addMultiCellWidget() 方法将小部件分配到多个单元格。例如,创建一个标签并将其分配到两个单元格:

QLabel *label = new QLabel("Some Text", this);
label->setMinimumSize(label->sizeHint());
label->setAlignment(Qt::AlignHCenter);
layout->addMultiCellWidget(label, 0, 0, 0, 1); // 从第 0 行到第 0 行,第 0 列到第 1 列

还可以创建一个列表框并让它覆盖六个单元格:

QListBox *listBox = new QLi
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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