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QLineEdit只能输入英文数字空格

时间: 2024-08-14 20:04:58 浏览: 215
`QLineEdit`是一个Qt库中的控件,用于接受用户输入文本。如果你想要限制`QLineEdit`只允许输入英文数字和空格,可以设置其`inputMask`属性。`inputMask`定义了用户输入的格式,例如: ```python lineEdit = QLineEdit() lineEdit.setInputMask("9999 9999 9999 9999;#") # 允许最多16位数字,包括空格作为分隔符 lineEdit.setValidator(QRegExpValidator(QRegExp("[A-Za-z0-9 ]+"))) # 使用正则表达式验证输入内容 ``` 这里设置了`inputMask`为数字模式,配合`QRegExpValidator`确保只有字母、数字和空格字符输入有效。如果需要更严格的输入控制,还可以自定义正则表达式。 如果你想在运行时动态更改输入限制,可以在事件处理函数中检查并阻止非法输入: ```python def keyPressEvent(self, event): if not self.inputMask.accepts(event.text()): event.ignore() # 阻止按键事件 lineEdit.keyPressEvent.connect(keyPressEvent) ```
相关问题

qt qlineedit 限制只能输入0-255的数字 空格 , . / 这些字符

在Qt中,你可以通过设置QLineEdit的`inputMask`属性来限制用户可以输入的特定字符。对于只允许输入0-255的数字以及空格、点(.)和斜线(/),你可以创建一个正则表达式作为输入掩码。下面是一个示例: ```cpp QLineEdit *lineEdit = new QLineEdit(this); lineEdit->setInputMethodHints(Qt::ImhDigitsOnly); // 首先只允许数字输入 // 创建正则表达式的输入掩码 QString mask = "0-9\\s\\.\\/"; // 匹配0-9、空格、. 和 / lineEdit->setInputMask(mask); // 添加范围检查,如果输入超出0-255,可以用槽函数处理 connect(lineEdit, &QLineEdit::textChanged, this, [lineEdit](const QString &text) { int value = text.toInt(); if (value < 0 || value > 255) { lineEdit->setText(QString::number(min(255, max(0, value)))); } }); ``` 在这个例子中,我们首先开启了数字输入模式,然后设置了输入掩码,使其显示或隐藏某些字符。当用户输入内容时,连接了`textChanged`信号,用于实时检查并限制输入值。

qlineedit设置只能输入ip

您可以使用QLineEdit的inputMask属性来限制输入为IP地址格式。以下是一个简单的示例: ``` lineEdit = QLineEdit() lineEdit.setInputMask("000.000.000.000;_") # 用0表示数字的占位符,_;表示空格占位符 ``` 此设置将使用户只能在这个文本框中输入IP地址格式的数字。如果用户尝试输入错误的格式,例如字母或符号,文本框不会接受它们。
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import sys import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PyQt5.QtWidgets import (QApplication, QMainWindow, QWidget, QVBoxLayout, QHBoxLayout, QPushButton, QTableWidget, QTableWidgetItem, QFileDialog, QTabWidget, QLabel, QLineEdit, QComboBox, QMessageBox, QHeaderView, QDialog, QGroupBox, QTextEdit, QScrollArea, QSplitter, QFormLayout) from PyQt5.QtCore import Qt from sklearn.linear_model import LinearRegression from datetime import datetime import openpyxl from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows import re import os class MaterialSystem(QMainWindow): def init(self): super().init() self.setWindowTitle(“辅料管理系统”) self.setGeometry(100, 100, 1200, 800) # 初始化变量 self.file_path = None self.df = None self.original_df = None self.production_data = {} self.historical_data = [] # 存储历史数据用于预测模型 # 创建主部件和布局 main_widget = QWidget() main_layout = QVBoxLayout() # 顶部按钮区域 top_layout = QHBoxLayout() self.load_button = QPushButton("加载Excel文件") self.load_button.clicked.connect(self.load_file) self.save_button = QPushButton("保存修改") self.save_button.clicked.connect(self.save_changes) self.save_button.setEnabled(False) self.predict_button = QPushButton("预测功能") self.predict_button.clicked.connect(self.show_prediction_dialog) self.predict_button.setEnabled(False) top_layout.addWidget(self.load_button) top_layout.addWidget(self.save_button) top_layout.addWidget(self.predict_button) top_layout.addStretch() # 标签显示文件路径 self.file_label = QLabel("未加载文件") top_layout.addWidget(self.file_label) main_layout.addLayout(top_layout) # 创建标签页 self.tabs = QTabWidget() self.table_tab = QWidget() self.production_tab = QWidget() self.history_tab = QWidget() # 新增历史数据标签页 # 表格标签页布局 table_layout = QVBoxLayout(self.table_tab) self.table_widget = QTableWidget() self.table_widget.setEditTriggers(QTableWidget.DoubleClicked) table_layout.addWidget(self.table_widget) # 产量数据标签页布局 production_layout = QVBoxLayout(self.production_tab) production_form_layout = QHBoxLayout() production_form_layout.addWidget(QLabel("阴极锌产量:")) self.zn_input = QLineEdit() production_form_layout.addWidget(self.zn_input) production_form_layout.addWidget(QLabel("电锌产量:")) self.dx_input = QLineEdit() production_form_layout.addWidget(self.dx_input) production_form_layout.addWidget(QLabel("渣处理量:")) self.zl_input = QLineEdit() production_form_layout.addWidget(self.zl_input) production_form_layout.addWidget(QLabel("硫酸产量:")) self.ls_input = QLineEdit() production_form_layout.addWidget(self.ls_input) production_form_layout.addWidget(QLabel("小窑焙砂处理量:")) self.by_input = QLineEdit() production_form_layout.addWidget(self.by_input) self.save_production_button = QPushButton("保存产量数据") self.save_production_button.clicked.connect(self.save_production_data) production_form_layout.addWidget(self.save_production_button) production_layout.addLayout(production_form_layout) production_layout.addStretch() # 历史数据标签页布局 history_layout = QVBoxLayout(self.history_tab) # 历史数据导入区域 history_group = QGroupBox("历史数据管理") history_group_layout = QVBoxLayout() self.import_button = QPushButton("导入历史数据") self.import_button.clicked.connect(self.import_historical_data) history_group_layout.addWidget(self.import_button) self.history_list = QTextEdit() self.history_list.setReadOnly(True) history_group_layout.addWidget(self.history_list) history_group.setLayout(history_group_layout) history_layout.addWidget(history_group) # 公式编辑区域 formula_group = QGroupBox("计算公式管理") formula_layout = QVBoxLayout() self.formula_edit = QTextEdit() self.formula_edit.setPlaceholderText("在此编辑计算公式...\n示例: 实际单耗 = 本月消耗 / 本月产量 * 1000") formula_layout.addWidget(self.formula_edit) self.save_formula_button = QPushButton("保存公式") self.save_formula_button.clicked.connect(self.save_formulas) formula_layout.addWidget(self.save_formula_button) formula_group.setLayout(formula_layout) history_layout.addWidget(formula_group) # 添加标签页 self.tabs.addTab(self.table_tab, "辅料数据") self.tabs.addTab(self.production_tab, "产量数据") self.tabs.addTab(self.history_tab, "历史数据与公式") # 新增标签页 main_layout.addWidget(self.tabs) main_widget.setLayout(main_layout) self.setCentralWidget(main_widget) # 初始化产量数据 self.init_production_data() # 初始化公式 self.formulas = { "实际单耗": "本月消耗 / 本月产量 * 1000", "定额单耗": "上月实际单耗 * 0.98", "定额消耗": "定额单耗 * 下月计划产量 / 1000" } self.update_formula_display() def update_formula_display(self): """更新公式显示""" text = "" for name, formula in self.formulas.items(): text += f"{name}: {formula}\n" self.formula_edit.setText(text) def save_formulas(self): """保存公式""" text = self.formula_edit.toPlainText() lines = text.split('\n') new_formulas = {} for line in lines: if ':' in line: parts = line.split(':', 1) name = parts[0].strip() formula = parts[1].strip() if name and formula: new_formulas[name] = formula if new_formulas: self.formulas = new_formulas QMessageBox.information(self, "成功", "公式已保存!") else: QMessageBox.warning(self, "警告", "未检测到有效的公式!") def import_historical_data(self): """导入历史数据""" file_paths, _ = QFileDialog.getOpenFileNames( self, "选择历史数据文件", "", "Excel Files (*.xlsx *.xls)" ) if not file_paths: return success_count = 0 for file_path in file_paths: try: # 读取历史数据 wb = openpyxl.load_workbook(file_path) sheet = wb.active # 提取数据 data = [] for row in sheet.iter_rows(values_only=True): data.append(row) # 提取产量数据 production_info = {} for row in data: if any(keyword in str(row[0]) for keyword in ["阴极锌", "电锌", "渣处理", "硫酸", "焙砂"]): parts = str(row[0]).split(';') for part in parts: if ':' in part: key_value = part.split(':', 1) key = key_value[0].strip() value = key_value[1].strip() # 提取数值部分 numbers = re.findall(r"[-+]?\d*\.\d+|\d+", value) if numbers: production_info[key] = float(numbers[0]) # 提取辅料消耗数据 material_consumption = {} for i, row in enumerate(data): if i >= 4: # 跳过标题行 if len(row) > 1 and row[1] and str(row[1]).strip() != "": material_name = str(row[1]).strip() # 确保有足够的列 if len(row) > 12 and row[12] is not None: try: consumption = float(row[12]) material_consumption[material_name] = consumption except (ValueError, TypeError): pass # 添加到历史数据 if production_info and material_consumption: history_entry = { "file": os.path.basename(file_path), "date": datetime.now().strftime("%Y-%m"), "production": production_info, "materials": material_consumption } self.historical_data.append(history_entry) success_count += 1 except Exception as e: QMessageBox.warning(self, "导入错误", f"文件 {os.path.basename(file_path)} 导入失败: {str(e)}") # 更新历史数据显示 self.update_history_display() QMessageBox.information(self, "导入完成", f"成功导入 {success_count}/{len(file_paths)} 个历史数据文件!") def update_history_display(self): """更新历史数据显示""" text = "已导入的历史数据:\n\n" for i, entry in enumerate(self.historical_data, 1): text += f"{i}. {entry['file']} ({entry['date']})\n" text += f" 产量: {entry['production']}\n" text += f" 辅料数量: {len(entry['materials'])}\n\n" self.history_list.setText(text) def init_production_data(self): """初始化产量数据""" self.production_data = { "阴极锌": 9293.226, "电锌": 8635.059, "渣处理量": 6514.5, "硫酸产量": 13143.5, "小窑焙砂处理量": 1095.9 } self.zn_input.setText(str(self.production_data["阴极锌"])) self.dx_input.setText(str(self.production_data["电锌"])) self.zl_input.setText(str(self.production_data["渣处理量"])) self.ls_input.setText(str(self.production_data["硫酸产量"])) self.by_input.setText(str(self.production_data["小窑焙砂处理量"])) def load_file(self): """加载Excel文件""" file_path, _ = QFileDialog.getOpenFileName( self, "打开Excel文件", "", "Excel Files (*.xlsx *.xls)" ) if file_path: self.file_path = file_path self.file_label.setText(f"已加载: {file_path}") try: # 使用openpyxl加载工作簿 wb = openpyxl.load_workbook(file_path) sheet = wb.active # 将工作表转换为DataFrame data = sheet.values headers = next(data) self.df = pd.DataFrame(data, columns=headers) self.original_df = self.df.copy() # 显示数据 self.display_table() # 启用按钮 self.save_button.setEnabled(True) self.predict_button.setEnabled(True) # 提取产量数据 self.extract_production_data() except Exception as e: QMessageBox.critical(self, "错误", f"加载文件失败: {str(e)}") # 重置状态 self.file_path = None self.df = None self.save_button.setEnabled(False) self.predict_button.setEnabled(False) self.file_label.setText("未加载文件") def extract_production_data(self): """从表格中提取产量数据 - 改进版本""" # 查找包含产量数据的行 for _, row in self.df.iterrows(): row_content = str(row[0]) # 检查是否包含产量关键词 if any(keyword in row_content for keyword in ["阴极锌", "电锌", "渣处理", "硫酸", "焙砂"]): # 使用更稳健的解析方法 parts = row_content.split(';') for part in parts: # 使用正则表达式提取数值 numbers = re.findall(r"[-+]?\d*\.\d+|\d+", part) if numbers: value = float(numbers[0]) if "阴极锌" in part: self.production_data["阴极锌"] = value elif "电锌" in part: self.production_data["电锌"] = value elif "渣处理" in part: self.production_data["渣处理量"] = value elif "硫酸" in part: self.production_data["硫酸产量"] = value elif "焙砂" in part: self.production_data["小窑焙砂处理量"] = value # 更新输入框 self.zn_input.setText(str(self.production_data["阴极锌"])) self.dx_input.setText(str(self.production_data["电锌"])) self.zl_input.setText(str(self.production_data["渣处理量"])) self.ls_input.setText(str(self.production_data["硫酸产量"])) self.by_input.setText(str(self.production_data["小窑焙砂处理量"])) break def save_production_data(self): """保存产量数据""" try: self.production_data["阴极锌"] = float(self.zn_input.text()) self.production_data["电锌"] = float(self.dx_input.text()) self.production_data["渣处理量"] = float(self.zl_input.text()) self.production_data["硫酸产量"] = float(self.ls_input.text()) self.production_data["小窑焙砂处理量"] = float(self.by_input.text()) QMessageBox.information(self, "成功", "产量数据已保存!") except ValueError: QMessageBox.warning(self, "错误", "请输入有效的数字!") def display_table(self): """在表格中显示数据 - 改进版本""" if self.df is not None: self.table_widget.clear() # 设置行列数 n_rows, n_cols = self.df.shape self.table_widget.setRowCount(n_rows) self.table_widget.setColumnCount(n_cols) # 设置表头 headers = self.df.columns.tolist() self.table_widget.setHorizontalHeaderLabels(headers) # 填充数据 for i in range(n_rows): for j in range(n_cols): # 安全获取单元格值 cell_value = self.df.iloc[i, j] if pd.isna(cell_value): cell_value = "" item = QTableWidgetItem(str(cell_value)) # 设置不可编辑的单元格 - 改进索引计算 # 仅当列数足够时才应用不可编辑 if j < len(headers): col_name = headers[j] # 对特定列设置为不可编辑 if any(keyword in col_name for keyword in ["单耗", "定额", "消耗量", "结果"]): item.setFlags(item.flags() & ~Qt.ItemIsEditable) item.setBackground(Qt.lightGray) self.table_widget.setItem(i, j, item) # 调整列宽 self.table_widget.horizontalHeader().setSectionResizeMode(QHeaderView.Stretch) def save_changes(self): """保存修改到Excel文件 - 改进版本""" if self.df is None or self.file_path is None: return try: # 从表格中获取修改后的数据 for i in range(self.table_widget.rowCount()): for j in range(self.table_widget.columnCount()): if self.table_widget.item(i, j) is not None: new_value = self.table_widget.item(i, j).text() # 仅当列存在时才更新 if j < self.df.shape[1]: self.df.iloc[i, j] = new_value # 使用openpyxl保存,保留公式 wb = openpyxl.load_workbook(self.file_path) sheet = wb.active # 清除现有内容 for row in sheet.iter_rows(min_row=1, max_row=sheet.max_row, min_col=1, max_col=sheet.max_column): for cell in row: cell.value = None # 写入新数据 for r_idx, row in enumerate(dataframe_to_rows(self.df, index=False, header=True), 1): for c_idx, value in enumerate(row, 1): if c_idx <= sheet.max_column: # 确保列索引有效 sheet.cell(row=r_idx, column=c_idx, value=value) # 保存工作簿 wb.save(self.file_path) QMessageBox.information(self, "成功", "修改已保存到Excel文件!") except Exception as e: QMessageBox.critical(self, "错误", f"保存文件失败: {str(e)}") def show_prediction_dialog(self): """显示预测对话框""" if self.df is None: return dialog = PredictionDialog(self.df, self.production_data, self.historical_data, self.formulas, self) dialog.exec_() class PredictionDialog(QDialog): def init(self, df, production_data, historical_data, formulas, parent=None): super().init(parent) self.setWindowTitle(“辅料消耗预测”) self.setGeometry(200, 200, 1000, 800) self.df = df self.production_data = production_data self.historical_data = historical_data self.formulas = formulas self.material_models = {} # 存储每个辅料的预测模型 layout = QVBoxLayout() # 预测设置区域 settings_layout = QHBoxLayout() settings_layout.addWidget(QLabel("预测月份:")) self.month_combo = QComboBox() months = [f"{i}月" for i in range(1, 13)] current_month = datetime.now().month self.month_combo.addItems(months) self.month_combo.setCurrentIndex(current_month % 12) settings_layout.addWidget(self.month_combo) settings_layout.addWidget(QLabel("预测方法:")) self.method_combo = QComboBox() methods = ["基于产量比例", "线性回归", "移动平均"] if historical_data: methods.insert(0, "历史数据模型") self.method_combo.addItems(methods) settings_layout.addWidget(self.method_combo) self.predict_button = QPushButton("执行预测") self.predict_button.clicked.connect(self.run_prediction) settings_layout.addWidget(self.predict_button) layout.addLayout(settings_layout) # 产量输入区域 production_layout = QFormLayout() production_layout.addRow(QLabel("阴极锌产量:"), self.zn_pred_input := QLineEdit(str(production_data["阴极锌"]))) production_layout.addRow(QLabel("电锌产量:"), self.dx_pred_input := QLineEdit(str(production_data["电锌"]))) production_layout.addRow(QLabel("渣处理量:"), self.zl_pred_input := QLineEdit(str(production_data["渣处理量"]))) production_layout.addRow(QLabel("硫酸产量:"), self.ls_pred_input := QLineEdit(str(production_data["硫酸产量"]))) production_layout.addRow(QLabel("小窑焙砂处理量:"), self.by_pred_input := QLineEdit(str(production_data["小窑焙砂处理量"]))) layout.addLayout(production_layout) # 创建分割器用于结果和公式显示 splitter = QSplitter(Qt.Vertical) # 预测结果表格 result_widget = QWidget() result_layout = QVBoxLayout(result_widget) result_layout.addWidget(QLabel("预测结果:")) self.result_table = QTableWidget() self.result_table.setColumnCount(5) self.result_table.setHorizontalHeaderLabels(["车间", "辅料名称", "单位", "预测消耗量", "预测方法"]) self.result_table.horizontalHeader().setSectionResizeMode(QHeaderView.Stretch) result_layout.addWidget(self.result_table) # 公式显示区域 formula_widget = QWidget() formula_layout = QVBoxLayout(formula_widget) formula_layout.addWidget(QLabel("当前使用的公式:")) self.formula_display = QTextEdit() self.formula_display.setReadOnly(True) self.update_formula_display() formula_layout.addWidget(self.formula_display) splitter.addWidget(result_widget) splitter.addWidget(formula_widget) splitter.setSizes([500, 200]) layout.addWidget(splitter) # 图表按钮 self.chart_button = QPushButton("生成预测图表") self.chart_button.clicked.connect(self.generate_chart) layout.addWidget(self.chart_button) self.setLayout(layout) # 初始化时执行预测 self.run_prediction() def update_formula_display(self): """更新公式显示""" text = "" for name, formula in self.formulas.items(): text += f"{name}: {formula}\n" self.formula_display.setText(text) def run_prediction(self): """执行预测计算 - 增强版本""" # 清空表格 self.result_table.setRowCount(0) # 获取预测设置 prediction_method = self.method_combo.currentText() # 获取预测产量 try: zn_production = float(self.zn_pred_input.text()) dx_production = float(self.dx_pred_input.text()) zl_production = float(self.zl_pred_input.text()) ls_production = float(self.ls_pred_input.text()) by_production = float(self.by_pred_input.text()) except ValueError: QMessageBox.warning(self, "错误", "请输入有效的产量数据!") return # 筛选有效的辅料数据行 valid_rows = [] for idx, row in self.df.iterrows(): if idx >= 4: # 跳过标题行 workshop = row[0] material = row[1] unit = row[2] if len(row) > 2 else "" # 检查是否有消耗量数据 if len(row) > 12 and pd.notna(row[12]) and str(row[12]).strip() != "": try: consumption = float(row[12]) valid_rows.append((workshop, material, unit, consumption)) except (ValueError, TypeError): continue # 训练模型(如果需要) if prediction_method == "历史数据模型" and self.historical_data: self.train_models() # 执行预测 predictions = [] for workshop, material, unit, consumption in valid_rows: method_used = prediction_method predicted = None # 根据预测方法选择预测逻辑 if prediction_method == "历史数据模型" and material in self.material_models: # 使用历史数据训练的模型 try: # 根据车间确定使用哪个产量数据 if "浸出" in workshop: input_data = [[zn_production]] elif "熔铸" in workshop: input_data = [[dx_production]] elif "渣处理" in workshop: input_data = [[zl_production]] elif "硫酸" in workshop: input_data = [[ls_production]] elif "焙砂" in workshop: input_data = [[by_production]] else: input_data = [[(zn_production + dx_production + zl_production) / 3]] predicted = self.material_models[material].predict(input_data)[0] except: predicted = consumption * 1.05 # 模型失败时使用默认方法 elif prediction_method == "线性回归": # 使用线性回归模型(简化) predicted = consumption * 1.05 elif prediction_method == "移动平均": # 移动平均法 predicted = consumption * 1.03 else: # 基于产量比例 # 根据产量变化调整 if "浸出" in workshop: ratio = zn_production / self.production_data["阴极锌"] predicted = consumption * ratio elif "熔铸" in workshop: ratio = dx_production / self.production_data["电锌"] predicted = consumption * ratio elif "渣处理" in workshop: ratio = zl_production / self.production_data["渣处理量"] predicted = consumption * ratio elif "硫酸" in workshop: ratio = ls_production / self.production_data["硫酸产量"] predicted = consumption * ratio elif "焙砂" in workshop: ratio = by_production / self.production_data["小窑焙砂处理量"] predicted = consumption * ratio else: predicted = consumption * 1.02 # 默认增长2% method_used = "默认增长" # 应用自定义公式(如果有) if "定额消耗" in self.formulas: try: # 在实际应用中应使用更安全的公式解析 predicted = eval(self.formulas["定额消耗"], { "定额单耗": consumption / (self.production_data["阴极锌"] / 1000), "下月计划产量": zn_production }) except: pass if predicted is not None: predictions.append((workshop, material, unit, predicted, method_used)) # 显示预测结果 self.result_table.setRowCount(len(predictions)) for i, (workshop, material, unit, predicted, method) in enumerate(predictions): self.result_table.setItem(i, 0, QTableWidgetItem(str(workshop))) self.result_table.setItem(i, 1, QTableWidgetItem(material)) self.result_table.setItem(i, 2, QTableWidgetItem(unit)) self.result_table.setItem(i, 3, QTableWidgetItem(f"{predicted:.2f}")) self.result_table.setItem(i, 4, QTableWidgetItem(method)) def train_models(self): """使用历史数据训练预测模型""" if not self.historical_data: return self.material_models = {} # 收集每个辅料的历史数据 material_data = {} for entry in self.historical_data: for material, consumption in entry["materials"].items(): if material not in material_data: material_data[material] = [] # 根据辅料类型确定使用哪个产量数据 production_key = self.detect_production_key(material) if production_key in entry["production"]: production_value = entry["production"][production_key] material_data[material].append((production_value, consumption)) # 为每个辅料训练模型 for material, data in material_data.items(): if len(data) > 2: # 至少需要3个数据点 try: X = np.array([d[0] for d in data]).reshape(-1, 1) y = np.array([d[1] for d in data]) model = LinearRegression() model.fit(X, y) self.material_models[material] = model except: # 模型训练失败,跳过该辅料 pass def detect_production_key(self, material): """根据辅料名称确定关联的产量类型""" material_lower = material.lower() if "浸出" in material_lower or "阴极锌" in material_lower: return "阴极锌" elif "熔铸" in material_lower or "电锌" in material_lower: return "电锌" elif "渣处理" in material_lower or "渣量" in material_lower: return "渣处理量" elif "硫酸" in material_lower: return "硫酸产量" elif "焙砂" in material_lower: return "小窑焙砂处理量" else: return "阴极锌" # 默认 def generate_chart(self): """生成预测图表 - 增强版本""" if self.result_table.rowCount() == 0: QMessageBox.warning(self, "警告", "没有可用的预测数据!") return # 获取预测结果 data = [] for i in range(self.result_table.rowCount()): workshop = self.result_table.item(i, 0).text() material = self.result_table.item(i, 1).text() consumption = float(self.result_table.item(i, 3).text()) method = self.result_table.item(i, 4).text() data.append((f"{workshop}-{material}", consumption, method)) # 按消耗量排序 data = sorted(data, key=lambda x: x[1], reverse=True)[:15] # 创建图表 plt.figure(figsize=(12, 8)) names = [item[0] for item in data] values = [item[1] for item in data] methods = [item[2] for item in data] # 为不同方法分配颜色 color_map = { "历史数据模型": "green", "线性回归": "blue", "移动平均": "orange", "基于产量比例": "purple", "默认增长": "red" } colors = [color_map.get(method, "gray") for method in methods] plt.barh(names, values, color=colors) plt.xlabel('预测消耗量') plt.title('辅料消耗预测 (前15项)') # 添加图例 from matplotlib.patches import Patch legend_elements = [Patch(facecolor=color, label=method) for method, color in color_map.items()] plt.legend(handles=legend_elements, loc='lower right') plt.tight_layout() plt.show() if name == “main”: app = QApplication(sys.argv) window = MaterialSystem() window.show() sys.exit(app.exec_())帮我检查该代码中有什么问题

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基于Matlab的Yalmip+Cplex工具包实现的两阶段鲁棒微电网优化方法。该方法旨在优化微电网内的储能系统和微型燃气轮机的投资与运行成本。文中首先解析了目标函数,包括投资成本(如储能系统的等年值投资成本)和运行成本(如配电网交互成本、各单元运维成本和微型燃气轮机的燃料成本)。接着阐述了多种约束条件,如功率平衡约束、配电网交互约束等。最后,展示了如何利用Yalmip和Cplex求解器进行优化求解,并强调了程序的稳定性和详细的注释,以确保模型的有效性和易读性。 适合人群:对微电网优化感兴趣的科研人员、电力系统工程师和技术爱好者。 使用场景及目标:适用于希望深入了解微电网优化理论及其应用的研究者,特别是那些希望通过数学建模和优化算法提高微电网经济效益的人群。目标是掌握两阶段鲁棒优化方法的具体实现步骤,从而应用于实际微电网项目中。 其他说明:文中提供了具体的Matlab代码示例,有助于读者更好地理解和实践。同时,附带的模型推导过程及相关资料也为深入研究提供了便利。
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Teleport Pro教程:轻松复制网站内容

标题中提到的“复制别人网站的软件”指向的是一种能够下载整个网站或者网站的特定部分,然后在本地或者另一个服务器上重建该网站的技术或工具。这类软件通常被称作网站克隆工具或者网站镜像工具。 描述中提到了一个具体的教程网址,并提到了“天天给力信誉店”,这可能意味着有相关的教程或资源可以在这个网店中获取。但是这里并没有提供实际的教程内容,仅给出了网店的链接。需要注意的是,根据互联网法律法规,复制他人网站内容并用于自己的商业目的可能构成侵权,因此在此类工具的使用中需要谨慎,并确保遵守相关法律法规。 标签“复制 别人 网站 软件”明确指出了这个工具的主要功能,即复制他人网站的软件。 文件名称列表中列出了“Teleport Pro”,这是一款具体的网站下载工具。Teleport Pro是由Tennyson Maxwell公司开发的网站镜像工具,允许用户下载一个网站的本地副本,包括HTML页面、图片和其他资源文件。用户可以通过指定开始的URL,并设置各种选项来决定下载网站的哪些部分。该工具能够帮助开发者、设计师或内容分析人员在没有互联网连接的情况下对网站进行离线浏览和分析。 从知识点的角度来看,Teleport Pro作为一个网站克隆工具,具备以下功能和知识点: 1. 网站下载:Teleport Pro可以下载整个网站或特定网页。用户可以设定下载的深度,例如仅下载首页及其链接的页面,或者下载所有可访问的页面。 2. 断点续传:如果在下载过程中发生中断,Teleport Pro可以从中断的地方继续下载,无需重新开始。 3. 过滤器设置:用户可以根据特定的规则过滤下载内容,如排除某些文件类型或域名。 4. 网站结构分析:Teleport Pro可以分析网站的链接结构,并允许用户查看网站的结构图。 5. 自定义下载:用户可以自定义下载任务,例如仅下载图片、视频或其他特定类型的文件。 6. 多任务处理:Teleport Pro支持多线程下载,用户可以同时启动多个下载任务来提高效率。 7. 编辑和管理下载内容:Teleport Pro具备编辑网站镜像的能力,并可以查看、修改下载的文件。 8. 离线浏览:下载的网站可以在离线状态下浏览,这对于需要测试网站在不同环境下的表现的情况十分有用。 9. 备份功能:Teleport Pro可以用来备份网站,确保重要数据的安全。 在实际使用此类工具时,需要注意以下几点: - 著作权法:复制网站内容可能侵犯原作者的版权,因此在使用此类工具时,必须确保有合法权利去下载和使用目标网站的内容。 - 服务条款:许多网站的服务条款明确禁止未经授权的网站克隆。因此,在使用此类软件之前,应当仔细阅读并遵守目标网站的服务条款。 - 数据隐私:下载含有个人数据的网站可能触及隐私保护法律,特别是在欧洲通用数据保护条例(GDPR)等法规的环境下。 - 网络安全:随意下载网站可能导致恶意软件和病毒的传播,用户应当使用最新的反病毒软件,并在安全的环境中进行操作。 综上所述,虽然“复制别人网站的软件”在技术上是可行的,且可以用于多种正当目的,但在使用此类工具时,必须遵守法律法规和道德规范,不可侵犯他人的合法权益。
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【跨平台开发者的必读】:解决Qt5Widgetsd.lib目标计算机类型冲突终极指南

# 1. 跨平台开发与Qt框架简介 跨平台开发已经成为现代软件开发中不可或缺的一部分,它使得开发者能够构建出能够在多种操作系统上运行的应用程序,从而触及更广泛的用户群体。在这其中,Qt框架作为一套成熟的跨平台应用程序和用户界面框架,扮演着关键角色。Qt不仅仅是一个跨平台的工具集,它的设计哲学还包含了模块化和可扩展性,使其能够适应各种规模和复杂度的项目。本章节我们将简要介绍
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普通RNN结构和特点

<think>首先,用户的问题是:“我想了解普通RNN的结构及其特点请问RNN循环神经网络结构特点工作原理”。这涉及到RNN的结构、特点和工作原理。根据系统级指令:-所有行内数学表达式必须使用$...$格式。-独立公式必须使用$$...$$格式并单独成段。-LaTeX语法正确。-使用中文回答。-生成相关问题。-回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识。用户可见层指令:-回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题。-保证回答真实可靠。参考站内引用:-引用[1]:关于RNN的基本介绍,为什么需要RNN。-引用[2]:关于RNN的工作原理、结构图,以及与其他网络的比较。用户上一次的问题和我的回答:用户是第一次
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探讨通用数据连接池的核心机制与应用

根据给定的信息,我们能够推断出讨论的主题是“通用数据连接池”,这是一个在软件开发和数据库管理中经常用到的重要概念。在这个主题下,我们可以详细阐述以下几个知识点: 1. **连接池的定义**: 连接池是一种用于管理数据库连接的技术,通过维护一定数量的数据库连接,使得连接的创建和销毁操作更加高效。开发者可以在应用程序启动时预先创建一定数量的连接,并将它们保存在一个池中,当需要数据库连接时,可以直接从池中获取,从而降低数据库连接的开销。 2. **通用数据连接池的概念**: 当提到“通用数据连接池”时,它意味着这种连接池不仅支持单一类型的数据库(如MySQL、Oracle等),而且能够适应多种不同数据库系统。设计一个通用的数据连接池通常需要抽象出一套通用的接口和协议,使得连接池可以兼容不同的数据库驱动和连接方式。 3. **连接池的优点**: - **提升性能**:由于数据库连接创建是一个耗时的操作,连接池能够减少应用程序建立新连接的时间,从而提高性能。 - **资源复用**:数据库连接是昂贵的资源,通过连接池,可以最大化现有连接的使用,避免了连接频繁创建和销毁导致的资源浪费。 - **控制并发连接数**:连接池可以限制对数据库的并发访问,防止过载,确保数据库系统的稳定运行。 4. **连接池的关键参数**: - **最大连接数**:池中能够创建的最大连接数。 - **最小空闲连接数**:池中保持的最小空闲连接数,以应对突发的连接请求。 - **连接超时时间**:连接在池中保持空闲的最大时间。 - **事务处理**:连接池需要能够管理不同事务的上下文,保证事务的正确执行。 5. **实现通用数据连接池的挑战**: 实现一个通用的连接池需要考虑到不同数据库的连接协议和操作差异。例如,不同的数据库可能有不同的SQL方言、认证机制、连接属性设置等。因此,通用连接池需要能够提供足够的灵活性,允许用户配置特定数据库的参数。 6. **数据连接池的应用场景**: - **Web应用**:在Web应用中,为了处理大量的用户请求,数据库连接池可以保证数据库连接的快速复用。 - **批处理应用**:在需要大量读写数据库的批处理作业中,连接池有助于提高整体作业的效率。 - **微服务架构**:在微服务架构中,每个服务可能都需要与数据库进行交互,通用连接池能够帮助简化服务的数据库连接管理。 7. **常见的通用数据连接池技术**: - **Apache DBCP**:Apache的一个Java数据库连接池库。 - **C3P0**:一个提供数据库连接池和控制工具的开源Java框架。 - **HikariCP**:目前性能最好的开源Java数据库连接池之一。 - **BoneCP**:一个高性能的开源Java数据库连接池。 - **Druid**:阿里巴巴开源的一个数据库连接池,提供了对性能监控的高级特性。 8. **连接池的管理与监控**: 为了保证连接池的稳定运行,开发者需要对连接池的状态进行监控,并对其进行适当的管理。监控指标可能包括当前活动的连接数、空闲的连接数、等待获取连接的请求队列长度等。一些连接池提供了监控工具或与监控系统集成的能力。 9. **连接池的配置和优化**: 连接池的性能与连接池的配置密切相关。需要根据实际的应用负载和数据库性能来调整连接池的参数。例如,在高并发的场景下,可能需要增加连接池中连接的数量。另外,适当的线程池策略也可以帮助连接池更好地服务于多线程环境。 10. **连接池的应用案例**: 一个典型的案例是电商平台在大型促销活动期间,用户访问量激增,此时通用数据连接池能够保证数据库操作的快速响应,减少因数据库连接问题导致的系统瓶颈。 总结来说,通用数据连接池是现代软件架构中的重要组件,它通过提供高效的数据库连接管理,增强了软件系统的性能和稳定性。了解和掌握连接池的原理及实践,对于任何涉及数据库交互的应用开发都至关重要。在实现和应用连接池时,需要关注其设计的通用性、配置的合理性以及管理的有效性,确保在不同的应用场景下都能发挥出最大的效能。
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【LabVIEW网络通讯终极指南】:7个技巧提升UDP性能和安全性

# 摘要 本文系统介绍了LabVIEW在网络通讯中的应用,尤其是针对UDP协议的研究与优化。首先,阐述了UDP的原理、特点及其在LabVIEW中的基础应用。随后,本文深入探讨了通过调整数据包大小、实现并发通信及优化缓冲区管理等技巧来优化UDP性能的LabVIEW方法。接着,文章聚焦于提升UDP通信安全性,介绍了加密技术和认证授权机制在LabVIEW中的实现,以及防御网络攻击的策略。最后,通过具体案例展示了LabVIEW在实时数据采集和远程控制系统中的高级应用,并展望了LabVIEW与UDP通讯技术的未来发展趋势及新兴技术的影响。 # 关键字 LabVIEW;UDP网络通讯;性能优化;安全性;
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简要介绍cnn卷积神经网络

<think>首先,用户的问题是:“我想了解卷积神经网络的基本概念和原理 请问CNN卷积神经网络简介及其工作原理”。所以,我需要基于提供的引用材料,构建一个清晰的回答。 引用材料总结: - [^1]: CNN的核心思想是局部感受野、权值共享和时间或空间亚采样,提供位移、尺度、形变不变性。三大特色:局部感知、权重共享和多卷积核。 - [^2]: CNN是一种前馈神经网络,由卷积层和池化层组成,特别在图像处理方面出色。与传统多层神经网络相比,CNN加入了卷积层和池化层,使特征学习更有效。 - [^3]: CNN与全连接神经网络的区别:至少有一个卷积层提取特征;神经元局部连接和权值共享,减少参数数