PyQt5的类存在与如下模块当中：QtCoreQtGuiQtWidgetsQtMultimediaQtBluetoothQtNetworkQtPositioningEnginioQtWebSocketsQtWebKitQtWebKitWidgetsQtXmlQtSvgQtSqlQtTestQtCore模块涵盖了包的核心的非GUI功能，此模块被用于处理程序中涉及到的 time、文件、目录、数据类型、
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2023-09-27 14:39:37
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最近用Python开发了一个可视化界面，开发过程如鱼得水，几乎没有BUG出现（项目简单）。但是在临近交付时发现，打包这个项目有点令人发愁。不过，一切难题最终被我“斩于马下”（踩过众多坑的我，今天就给大家重现一下我是怎么掉进坑里的！）为了方便大家阅读，我先介绍打包过程，然后再介绍我出现的问题和打包心得：一、打包能看到这篇博问的同学想必是通过百度搜索pyinstaller如何打包Python项目、Py
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2024-07-23 20:46:12
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一、我在进行我自己项目打包时遇到过的问题：二、原因：三、前期准备：.py入口文件的要求 这一步很麻烦，但是更麻烦的是，我没做这一步之前用了三天，使用了很多大佬的打包方式都不能成功，而且错误遇到的错误真的是玄学。。。。，而且还是没解决。加了这一步之后，用了一下午就打包成功（害，惭愧，我还是太弱了.）原项目入口py在GUI 修改后：入口文件在最外部打包是一个说复杂也不复杂的事情，我这篇文章完全是为了
最近自己的这个命令行工具管理的项目差不多做到了尾声，需要转移到虚拟环境中进行打包，涉及到了使用pyinstaller，引出了环境切换，资源存放，查找模块等一系列问题，做一下记录。（一）首先进入到项目根目录，创建一个名为venv的虚拟环境python3 -m venv venv然后启用虚拟环境source venv/bin/activate安装PyQt5pip3 install pyqt5 pyin
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2023-09-15 17:42:21
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打包发布所需环境1.安装pip 2.安装pyinstaller 3.安装pywin32 打包命令pyinstaller -F main.py 问题打包失败，exe还没有或还不能运行1.maximum recursion depth exceededRecursionError: maximum recursion depth exceeded意思是：超过最大递归深度 解决： 打
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2024-08-02 19:28:41
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文章目录前言效果资源下载核心代码编程思路Camera.pyWidget.py资源下载 前言 通过PyQt与Opencv-python实现多线程显示摄像头信息至QLabel，可以同时拉伸窗口，摄像头显示区域自适应拉伸区域。 与Qt+Opencv实现同样功能的代码思路一致，仅仅是通过python语言实现。 工程环境： （1）win10， （2）Anaconda3管理python虚拟环
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2024-09-04 22:59:40
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### Pyqt 打包深度学习项目环境
在深度学习项目中，常常需要使用 Python 的 PyQt 库来进行界面设计。然而，当我们需要将这个项目打包成可执行文件时，就会面临一些挑战。本文将介绍如何使用 PyInstaller 打包深度学习项目，并保持 PyQt 界面的完整性。
首先，我们需要安装 PyInstaller：
```markdown
pip install pyinstaller
原创
2024-05-20 07:05:39
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前言本节我们学习如何使用Pyinstaller打包pyqt5应用程序,pyqt5的打包要比之前文章中讲述的tkinter的打包稍微复杂点，主要区别在于pyqt5打包需要导入Qt相关库，笔者开始打包时候遇到错误，网上众说纷纭，有说把python3版本调到python3.5.2的，也会有说pyinstaller3.6安装包版本有问题，需要用源码安装…一、基础知识1.pyinstaller简介PyIns
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2023-08-25 14:06:54
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1.Pyinstaller 通常我们都需要将算法部署到软件上，但python是解释型语言，与C++/C不同，部署起来有一定的难度。 目前主流的方法是采用pyinstaller进行软件的打包，也不排除将python封装成函数或者API，用其他的语言来调用。 1.首先要安装pyinstaller库，直接pip 安装 pip install pyinstaller2.直接打包,其中-F表
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2024-01-11 09:31:40
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#python模型打包 生成mnist.pt文件import torchfrom torch import jitfrom MLP.net import Net#
原创
2022-11-01 17:44:52
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文章目录图像处理-创作PixelRNN练习生成模型自动编码器宝可梦生成 图像处理-创作有关generation model，这里有一篇很好的reference。在这篇reference里开头引用Richard Feynman的话。这句话来自Richard Feynman办公室黑板上一句话：“why i cannot creater, i do not understand”。所以一个东西，不知道
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2024-01-08 22:00:22
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自定义槽由于我打算用QT编辑器来设计Qt界面，所以少不了ui转py的这一步骤。
但是每次转ui时，都会自动覆盖原来的文件，这样的话，如果需要在源文件的基础上添加自定义槽，就很麻烦了。
于是突发奇想，把界面类在逻辑代码文件里面再次继承，这样的话，ui哪怕不断的刷新，槽也不会被覆盖掉，这样就方便许多。
于是新建类来做测试：class Test_Windows():
def __init__(self
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2023-12-26 07:07:36
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# 深度学习模型打包成docker
深度学习技术在计算机视觉、自然语言处理等领域得到了广泛的应用，但是在部署模型时常常面临着一些挑战，比如依赖环境的管理、跨平台的兼容性等问题。为了解决这些问题，我们可以将深度学习模型打包成Docker镜像，以实现模型的快速部署和迁移。
## Docker简介
Docker 是一种轻量级的容器化技术，通过将应用程序和依赖项打包到一个独立的容器中，实现了跨平台、
原创
2024-07-07 04:06:40
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作者 | 陈雨洁单位 | 湖南大学研究方向 | 药物组合本公去年9月曾报道哈佛医学院Feixiong Cheng博士发表在Nature Communication上的工作，该工作首次基于网络研究了药物组合的基本原则。参见“Nat. Commun | 基于网络的药物组合预测”。今天给大家介绍后续的一个研究工作“ Network-principled deep generative models fo
创建菜单栏、工具栏和状态栏可以直接通过代码实现，也可以通过Qt Designer中的属性编辑器等实现。通过两种方法的学习可以加深理解，更好的掌握PyQt5。一、菜单栏与状态栏状态栏的设置比较简单，在设置菜单栏的同时，就可以实现状态栏显示的设置。1.1 下拉菜单与子菜单菜单栏位于窗体标题栏的下方，通过QMenu类可添加菜单栏的小控件，创建上下文菜单和弹出菜单。每个Qmenu对象都可以包含QActio
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2023-12-31 21:40:00
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QtCore 模块包括了核心的非GUI功能，该模块用来对时间、文件、目录、各种数据类型、流、网址、媒体类型、线程或进程进行处理。QtGui 模块包括图形化窗口组件和及相关类。包括如按钮、窗体、状态栏、滑块、位图、颜色、字体等等。QtHelp 模块包含了用于创建和查看可查找的文档的类。QtNetwork 模块包括网络编程的类。这些类可以用来编写TCP/IP和U
在现代的深度学习应用中，结合图形用户界面（GUI）的框架，如PyQt，能够有效提升用户交互体验。对比不同版本的PyQt及其在深度学习领域的实现，可以帮助开发者选择最佳的技术堆栈。
### 版本对比
首先，我们来看看PyQt的不同版本所带来的特性差异。具体来说，PyQt5与PyQt6在某些功能和实现上有显著不同。在PyQt6中，很多过时的模块被移除，同时引入了新特性，令开发体验更加流畅。
```
第二十章 列表视图、树形视图、表格视图20.1 列表视图QListView20.2 树形视图QTreeView20.3 表格视图QTableView20.4 小结在前一张所讲的列表控件QListWidget，树形控件QTreeWidget和表格控件QTableWidget是基于项(item-based)的控件，它们分别与QListWidgetItem，QTreeWidgetItem以及QTable
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2024-04-25 12:54:10
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PYQT作为界面程序包，为Pythoner快速构建界面，提供了便利性。特别是结合Pycharm扩展工具（QTdesigner）能够通过“拖拖拽拽”的方式构建简单界面。通过UIC将UI文件快速转化为PY文件，节省了时间。 PYQT的项目实践，必须参照MVC模式，才能形成多人工作合力，关于MVC的实践，会另起它文进行总结归纳，本文重点总结归纳PYQT项目中，因耗时操作产生界面卡顿现象时，如何通过分线
背景生成模型从某个分布中获取输入训练样本, 并学习表示该分布的模型作用产生真实数据, 艺术创作, 超分辨率图片2.帮助我们发现数据集中的隐变量3.异常检测4.生成模型可以以多种方式被应用到强化学习中5.进行隐变量表示的推理, 这些隐变量表示可以用做通用特征变分自编码器VAEAE与VAEAE: 通过编码器输出单个值来刻画每个隐变量VAE:将变量表示为可能的取值范围(概率分布)编码器输出隐
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2024-08-15 16:17:43
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