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本次用的数据集是opencv给出的教程里面的第一个数据集:The AT&T Facedatabase,又称为ORL人脸数据库,40个人,每人10张照片。照片在不同时间、不同光照、不同表情(睁眼闭眼、笑或者不笑)、不同人脸细节(戴眼镜或者不戴眼镜)下采集。所有的图像都在一个黑暗均匀的背景下采集的,正面竖直人脸(有些有轻微旋转)。

括号中是表格的格式,上述指令表明,表格中有三列,第一列的名称(表头)是id,这一列储存的数据类型是int,第二列名称是name,数据类型是字符数组,最多有30个字符(和char(30)的区别在于,varchar的实际长度是变化的,而char的长度始终是给定的值),第三列的名称是age,数据类型是int。更新(修改)的语句是update...set...,其中student是表格名称,name是表头

这里来简单介绍下百度的REST API文档,首先是获取Access Token。获取到了后,再发送请求,进行语音识别。这个就是百度AI语音识别服务的API,这个识别还是比较准确的。

win10 64位QT5.12.6MinGW 32TCP网络调试助手,在网络相关开发、嵌入式开发里使用较多,主要用来测试网络传输,调试等等。这个版本设计的比较早,没有加入多线程处理连接上来的客户端,一般的调试场景已经满足。对于基本的QT网络开发入门学习借鉴已经足够了。

QPolygon继承自是QVector 。表示多边形的点集。除了QVector提供的功能外,QPolygon还提供了一些特定于点的功能。从给定的矩形构造一个多边形。如果closed为true,则多边形的第五个点设置为rectangle.topLeft()。从点集构造一个多边形。构造一个多边形,含有size个空点(QPoint(0,0))。构造一个多边形,不含点。多边形的外接矩形。如果多边形为空则返

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表示如果接收者和发送者在同一个线程,则自动使用Qt::DirectConnection类型。如果接收者和发送者不在一个线程,则自动使用Qt::QueuedConnection类型。使用QApplication::postEvent()实现向界面发送事件,从而能够封装一个自定义类。然后在子线程定义信号函数,通过信号槽机制,向界面组件emit发射信号,从而实现间接操作.在QThread线程中不能直接创

如果应用程序加载大图像但是将其显示在一个小尺寸元素中,可以将“sourceSize”属性设置为要渲染的元素的大小,以确保图像的较小比例版本保留在内存中,而不是原图片尺寸大小,这样可以节省内存消耗。接前一篇文章, QML 性能优化建议(一),这里接着来介绍性能优化建议的第二部分:通用接口元素,在这里会介绍一些常见的元素,如:图片、布局之类的写法。这里需要注意的是,如果所最终呈现出来效果中需要

从最底层看,插件可以看成一个动态链接库(Windows 上的 DLL 文件,Linux 上的 SO 文件,Mac 上的 DYLIB 文件)。在一个类中实现ExtensionSystem::IPlugin接口。下文中,我们将把这个类称为“插件类”。使用Q_EXPORT_PLUGIN宏导出插件类。为这个插件提供一个 pluginspec 文件,用于描述插件的元信息。向其它插件暴露一个或多个对象。搜寻其

提供一种读取和写入JSON文档的方法,可以通过它的的成员函数array()或object()检索文档中包含的数组或对象,然后读取JSON数据,或者修改数据。QJsonObject: 封装了一个JSON对象,可以使用它的成员函数size()、insert()和remove()来对修改JSON数据.QJsonArray: 封装了一个JSON数组,用来实现JSON数组的1.解析JSON-示例最终只能读取








