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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: 213
`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

未处理空字符串或非数字输入，可能引发ValueError - **数据保存覆盖问题**： python # save_changes 方法中 for cell in row: cell.value = None # 清空整个工作表 会删除所有公式和格式，只保留...

怎么判断qstring输入是否合法

另外，用户可能遇到的常见问题包括：输入长度限制、禁止特殊字符、必须包含某些字符、数字范围等。需要覆盖这些常见情况，并提供相应的解决方案。 还需要注意错误处理和提示，比如显示错误消息给用户，或者实时验证...

qt 限制不能输入中文 正则表达式

在Qt中，如果你想要限制用户在特定的输入框如QLineEdit中只能输入英文字符或其他特定字符，你可以利用正则表达式来进行验证。然而，如果直接禁止输入中文，因为Qt本身并不直接提供中文输入过滤的功能。但是你可以...

如何获取当前选中combox内的文本并转换为数字

qDebug() 无效数字，请检查输入"; } } --- #### **注意事项** 1. **错误处理**：必须检查转换是否成功，避免程序崩溃[^1] 2. **文本预处理**：若文本包含非数字字符（如单位符号），需先清理再转换 cpp...
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ERP系统客户与供应商信息视图创建：Oracle数据库中客户和供应商数据整合查询设计

内容概要：本文档定义了一个名为 xxx_SCustSuplier_info 的视图，用于整合和展示客户（Customer）和供应商（Supplier）的相关信息。视图通过连接多个表来获取组织单位、客户账户、站点使用、位置、财务代码组合等数据。对于客户部分，视图选择了与账单相关的记录，并提取了账单客户ID、账单站点ID、客户名称、账户名称、站点代码、状态、付款条款等信息；对于供应商部分，视图选择了有效的供应商及其站点信息，包括供应商ID、供应商名称、供应商编号、状态、付款条款、财务代码组合等。视图还通过外连接确保即使某些字段为空也能显示相关信息。 适合人群：熟悉Oracle ERP系统，尤其是应付账款（AP）和应收账款（AR）模块的数据库管理员或开发人员；需要查询和管理客户及供应商信息的业务分析师。 使用场景及目标：① 数据库管理员可以通过此视图快速查询客户和供应商的基本信息，包括账单信息、财务代码组合等；② 开发人员可以利用此视图进行报表开发或数据迁移；③ 业务分析师可以使用此视图进行数据分析，如信用评估、付款周期分析等。 阅读建议：由于该视图涉及多个表的复杂连接，建议读者先熟悉各个表的结构和关系，特别是 hz_parties、hz_cust_accounts、ap_suppliers 等核心表。此外，注意视图中使用的外连接（如 gl_code_combinations_kfv 表的连接），这可能会影响查询结果的完整性。
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旋转坐标系下基于超稳定性的模型参考自适应控制与角度估算 - 超稳定性

内容概要：本文探讨了在旋转坐标系中利用模型参考自适应控制（MRAC）进行角度估算的方法。首先介绍了旋转坐标系下的模型及其面临的挑战，随后阐述了MRAC的基本概念和核心思想，即通过已知参考模型调整控制系统以应对未知变化。接着重点讲解了超稳定性设计，确保系统在外扰下迅速恢复稳定。然后深入讨论了自适应率的设计与实现，这是实现精确角度估算的关键环节。最后，文章通过代码与算法分析展示了具体实现细节，并展望了该方法在未来机器人技术和航空航天领域的广泛应用前景。 适合人群：从事自动化控制、机器人技术、航空航天等领域研究的专业人士和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要在复杂动态环境下实现高精度角度测量和控制的项目，旨在提高系统的稳定性和响应速度。 其他说明：文中涉及大量数学运算和逻辑判断，建议读者具备一定的控制理论基础和编程经验，以便更好地理解和实践相关技术。
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基于国产M0核MCU的风机量产程序与FOC电机控制开发方案 - FOC控制 全集

基于国产M0核MCU平台的风机量产程序及其FOC电机控制开发方案。主要内容涵盖龙博格电机观测器、SVPWM、顺逆风启动策略、五段式与七段式调制方法以及3电阻采样技术。文中提供了具体的源码实现细节，包括PWM中断处理、电流重构、观测器更新、风速检测逻辑和调制模式切换等。此外，还讨论了硬件抽象层的设计，确保代码可以在其他MCU平台上轻松移植。 适合人群：从事电机控制开发的技术人员，特别是对FOC控制算法和嵌入式系统有一定了解的研发人员。 使用场景及目标：①深入理解FOC电机控制的具体实现；②掌握顺逆风启动策略的应用；③学习如何优化PWM调制模式以降低电流谐波失真；④探索龙博格观测器的实际应用及性能优化。 其他说明：本文不仅提供理论指导，还附带完整的源码实现，便于实际项目中的应用和测试。同时，硬件抽象层的设计使得代码具有良好的可移植性，能够快速适配不同的MCU平台。
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易语言Jlink烧录程序源码：实现自动化一键调试与多芯片烧录功能

内容概要：本文介绍了易语言Jlink烧录程序的开发过程及其源码实现。该程序旨在通过调用JLinkARM.dll文件，实现对指定J-Link的控制，进而完成自动化一键调试、烧录软件、通讯测试、设备校准等功能。文中详细讲解了工具的工作原理、集成与调用方式、代码实现步骤，并探讨了未来功能扩展的可能性。当前版本已实现选择J-Link序列号、芯片型号、烧录地址和烧录文件的一拖一烧录功能，未来计划增加一拖多烧录、烧录序列号管理和出厂配对数据等功能。 适合人群：嵌入式系统开发者、硬件工程师、自动化调试工程师。 使用场景及目标：适用于ARM内核芯片的量产烧录，帮助提高生产效率，减少人工干预，提升产品质量。 其他说明：该工具不仅限于特定芯片，理论上所有J-Link支持的ARM内核芯片均可使用。
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Comsol仿真下弯曲光纤与波导模式分析及损耗计算方法探讨

使用Comsol软件进行弯曲光纤和波导的模式分析及损耗计算的方法。首先简述了Comsol软件的功能及其在光纤弯曲问题上的应用价值。接着，逐步指导读者如何在Comsol中构建三维模型，设置关键参数（如材料属性、几何尺寸）并定义光源位置。随后，重点讲解了光在弯曲光纤内的传播模式变化规律，解释了不同模式对光传输质量的影响机制。最后，阐述了通过编写代码调用Comsol内置函数完成损耗估算的具体流程，展示了弯曲程度、材料特性等因素对损耗量的影响关系。 适用人群：从事光学工程、通信技术领域的科研工作者和技术人员，尤其是那些希望深入了解光纤内部光行为特性的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要评估光纤弯曲对其性能影响的研究项目；旨在提高对光纤设计原理的理解，优化实际产品性能。 其他说明：文中不仅提供了理论知识，还包含了具体的建模步骤和编程技巧，使读者能够在实践中掌握相关技能。

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此文件是yolov5权重文件，包含5种不同的权重模型（yolov5s.pt、yolov5m.pt、yolov5l.pt、yolov5-spp.pt、yolov5x.pt） 但是此文件为旧版本的权重文件，所以要下载最新的详见本人另一篇博客
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UDS ISO 14229-1中英文翻译.rar

汽车行业标准，UDS诊断，ISO14229-1中英文翻译，一共800多页
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基于PCB的测试探针及相关材料在测试治具中的选用.zip

【项目资源】：包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。【项目质量】：所有源码都经过严格测试，可以直接运行。功能在确认正常工作后才上传。【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。【附加价值】：项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。【沟通交流】：有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。
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PyRHEED:RHEED分析和模拟

派瑞德 表中的内容 描述 该项目用于反射高能电子衍射（RHEED）数据分析和理论模拟。 RHEED是一种电子衍射技术，使用相对高能量（5〜30 keV）的电子束具有掠入射角。 它对表面非常敏感，穿透深度仅为几纳米。 由于电子的散射因子比X射线的散射因子高约四倍，因此RHEED特别适合表征难以用XRD检测到的2D材料，例如石墨烯。 RHEED的另一个优点是光点尺寸非常大（约1厘米），这使它能够测量材料特性的晶圆级平均值，包括晶格常数，晶粒取向分布甚至缺陷密度。 它是使用Python 3.6.6（64位）编写和测试的。 GUI是使用PyQt5创建的。 该simulate_RHEED模块利用图书馆阅读CIF文件并创建结构。 主要功能包括： RHEED原始图像处理使用和强度轮廓提取，通过 vecterization加快了速度。 二维相互空间图和极图的构建是自动的。 3D数据可以另存为* .vt

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Web前端开发：CSS与HTML设计模式深入解析

《Pro CSS and HTML Design Patterns》是一本专注于Web前端设计模式的书籍，特别针对CSS（层叠样式表）和HTML（超文本标记语言）的高级应用进行了深入探讨。这本书籍属于Pro系列，旨在为专业Web开发人员提供实用的设计模式和实践指南，帮助他们构建高效、美观且可维护的网站和应用程序。 在介绍这本书的知识点之前，我们首先需要了解CSS和HTML的基础知识，以及它们在Web开发中的重要性。 HTML是用于创建网页和Web应用程序的标准标记语言。它允许开发者通过一系列的标签来定义网页的结构和内容，如段落、标题、链接、图片等。HTML5作为最新版本，不仅增强了网页的表现力，还引入了更多新的特性，例如视频和音频的内置支持、绘图API、离线存储等。 CSS是用于描述HTML文档的表现（即布局、颜色、字体等样式）的样式表语言。它能够让开发者将内容的表现从结构中分离出来，使得网页设计更加模块化和易于维护。随着Web技术的发展，CSS也经历了多个版本的更新，引入了如Flexbox、Grid布局、过渡、动画以及Sass和Less等预处理器技术。 现在让我们来详细探讨《Pro CSS and HTML Design Patterns》中可能包含的知识点： 1. CSS基础和选择器： 书中可能会涵盖CSS基本概念，如盒模型、边距、填充、边框、背景和定位等。同时还会介绍CSS选择器的高级用法，例如属性选择器、伪类选择器、伪元素选择器以及选择器的组合使用。 2. CSS布局技术： 布局是网页设计中的核心部分。本书可能会详细讲解各种CSS布局技术，包括传统的浮动（Floats）布局、定位（Positioning）布局，以及最新的布局模式如Flexbox和CSS Grid。此外，也会介绍响应式设计的媒体查询、视口（Viewport）单位等。 3. 高级CSS技巧： 这些技巧可能包括动画和过渡效果，以及如何优化性能和兼容性。例如，CSS3动画、关键帧动画、转换（Transforms）、滤镜（Filters）和混合模式（Blend Modes）。 4. HTML5特性： 书中可能会深入探讨HTML5的新标签和语义化元素，如`<article>`、`<section>`、`<nav>`等，以及如何使用它们来构建更加标准化和语义化的页面结构。还会涉及到Web表单的新特性，比如表单验证、新的输入类型等。 5. 可访问性（Accessibility）： Web可访问性越来越受到重视。本书可能会介绍如何通过HTML和CSS来提升网站的无障碍访问性，比如使用ARIA标签（Accessible Rich Internet Applications）来增强屏幕阅读器的使用体验。 6. 前端性能优化： 性能优化是任何Web项目成功的关键。本书可能会涵盖如何通过优化CSS和HTML来提升网站的加载速度和运行效率。内容可能包括代码压缩、合并、避免重绘和回流、使用Web字体的最佳实践等。 7. JavaScript与CSS/HTML的交互： 在现代Web开发中，JavaScript与CSS及HTML的交云并用是不可或缺的。书中可能会讲解如何通过JavaScript动态地修改样式、操作DOM元素以及使用事件监听和响应用户交互。 8. Web框架和预处理器： 这本书可能会提到流行的Web开发框架和预处理器，比如Bootstrap、Foundation、Sass和Less等，它们是如何简化和加速开发流程的。 9. 测试和维护： 书中也可能包含关于如何测试网页以及如何持续优化和维护CSS和HTML代码的章节。例如，使用断言测试、自动化测试、性能分析工具等。 最后，鉴于文件名称列表中的“压缩包子文件”的表述，这可能是对“压缩包”文件的一种误译或误用，此处“压缩包”应该指的是包含该书籍PDF文件的压缩文件格式，如ZIP或RAR。而“Pro CSS and HTML Design Patterns.pdf”指的就是该书籍的PDF格式电子版文件。 以上所述，构成了《Pro CSS and HTML Design Patterns》一书可能包含的核心知识点。通过学习这些内容，Web前端开发者可以掌握更为高效和优雅的设计模式，从而在日常工作中更高效地解决实际问题。
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Zotero 7数据同步：Attanger插件安装&设置，打造文献管理利器

/i.s3.glbimg.com/v1/AUTH_08fbf48bc0524877943fe86e43087e7a/internal_photos/bs/2018/L/j/ipKA8TRPyt4ptaG1DGww/t-m-01.png) # 1. Zotero 7数据同步简介 在数字时代，管理研究数据变得日益重要，而Zot
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卷积神经网络的基础理论200字

<think>我们正在回答用户关于卷积神经网络(CNN)基础理论的询问。根据提供的引用资料，我们可以概述CNN的基本结构和工作原理。引用[1]提到CNN是一种前馈神经网络，信息从输入单向流动到输出。引用[2]指出CNN在图像处理等领域应用广泛，通过层次结构和参数调整实现模式识别。引用[3]说明CNN包含卷积层，使用卷积核提取局部特征，减少参数量，提高效率。引用[4]则提到了训练过程，包括前向传播、误差计算和反向传播（梯度下降）。因此，我们将从以下几个方面概述CNN：1.CNN的基本结构（卷积层、池化层、全连接层）2.卷积操作的工作原理（局部感受野、权重共享）3.训练过程（前向传播、损失函数、反
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轻便实用的Java库类查询工具介绍

标题 "java2库类查询" 和描述表明，所提及的工具是一个专门用于查询Java库类的应用程序。此软件旨在帮助开发者快速地查找和引用Java的标准开发工具包（SDK）中包含的所有应用程序编程接口（API）类。通过这样的工具，开发者可以节省大量在官方文档或搜索引擎上寻找类定义和使用方法的时间。它被描述为轻巧且方便，这表明其占用的系统资源相对较少，同时提供直观的用户界面，使得查询过程简洁高效。 从描述中可以得出几个关键知识点： 1. Java SDK：Java的软件开发工具包（SDK）是Java平台的一部分，提供了一套用于开发Java应用软件的软件包和库。这些软件包通常被称为API，为开发者提供了编程界面，使他们能够使用Java语言编写各种类型的应用程序。 2. 库类查询：这个功能对于开发者来说非常关键，因为它提供了一个快速查找特定库类及其相关方法、属性和使用示例的途径。良好的库类查询工具可以帮助开发者提高工作效率，减少因查找文档而中断编程思路的时间。 3. 轻巧性：软件的轻巧性通常意味着它对计算机资源的要求较低。这样的特性对于资源受限的系统尤为重要，比如老旧的计算机、嵌入式设备或是当开发者希望最小化其开发环境占用空间时。 4. 方便性：软件的方便性通常关联于其用户界面设计，一个直观、易用的界面可以让用户快速上手，并减少在使用过程中遇到的障碍。 5. 包含所有API：一个优秀的Java库类查询软件应当能够覆盖Java所有标准API，这包括Java.lang、Java.util、Java.io等核心包，以及Java SE平台的所有其他标准扩展包。 从标签 "java 库 查询 类" 可知，这个软件紧密关联于Java编程语言的核心功能——库类的管理和查询。这些标签可以关联到以下知识点： - Java：一种广泛用于企业级应用、移动应用（如Android应用）、网站后端、大型系统和许多其他平台的编程语言。 - 库：在Java中，库是一组预打包的类和接口，它们可以被应用程序重复使用。Java提供了庞大的标准库，以支持各种常见的任务和功能。 - 查询：查询指的是利用软件工具搜索、定位和检索信息的过程。对于Java库类查询工具来说，这意味着可以通过类名、方法签名或其他标识符来查找特定的API条目。 最后，压缩包文件列表包含了两个文件：“java.dit”和“Java.exe”。其中“Java.exe”很可能是程序的可执行文件，而“java.dit”可能是一个数据文件，用于存储Java类的索引或数据。由于文件名后缀通常与文件类型相关联，但“dit”并不是一个常见的文件扩展名。这可能是一个特定于软件的自定义格式，或是一个打字错误。 总结来说，"java2库类查询" 是一个针对Java开发者的实用工具，它提供了一个轻量级、易用的平台来查询和定位Java标准库中的所有类和API。此工具对优化开发流程，减少查找Java类文档的时间大有裨益，尤其适合需要频繁查阅Java API的开发者使用。
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【Zotero 7终极指南】：新手必备！Attanger插件全攻略与数据同步神技

# 1. Zotero 7与Attanger插件的介绍 在当今的学术研究和知识管理领域，高效的文献管理工具至关重要。Zotero 7作为一个流行的参考文献管理软件，因其强大的功能和用户友好的界面而受到专业人士的青睐。而Attanger插件则为Zotero 7带来了更多定制化和高级功能，极大地增强