Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #380 · 21 окт.

Регулярно приходится писать и ревьюить код, где используется PySide2-6. Заметил, что в подавляющем большинстве случаев настройка создаваемых базовых виджетов происходит через методы. Думаю, всем знаком такой способ. Простой пример с кнопкой: button = QPushButton("Click Me") button.setMinimumWidth(300) button.setFlat(True) button.setStyleSheet("font-size: 20pt") button.setToolTip("Super Button") button.clicked.connect(lambda: print("Button clicked")) Но есть и альтернативный способ - настройка через свойства. Это просто ключевые аргументы конструктора класса. Хоть они и не указаны в документации как аргументы, но они есть) Этот код делает тоже самое но с помощью Property button = QPushButton( "Click Me", minimumWidth=300, flat=True, styleSheet="font-size: 20pt", toolTip="Super Button", clicked=lambda: print("Button clicked"), ) Где это может быть полезно ▫️ Это выглядит более аккуратно и коротко, уже повод использовать ▫️ Может использоваться в заполнении лейаута, когда нам не нужно никакое другое взаимодействие с виджетом и поэтому сохранять его в переменную не требуется. Например, лейбл или кнопка. widget = QWidget(minimumWidth=400) layout = QHBoxLayout(widget) layout.addWidget(QLabel("Button >", alignment=Qt.AlignRight)) layout.addWidget(QPushButton("Click Me", clicked=lambda: print("Button clicked"))) widget.show() Либо так widget = QWidget(minimumWidth=400) layout = QHBoxLayout(widget) for wd in ( QLabel("Button >", alignment=Qt.AlignRight), QPushButton("Click Me", clicked=lambda: ...) ): layout.addWidget(wd) widget.show() ▫️ Можно хранить настройки в каком-то конфиге или генерировать на лету, после чего передавать как kwargs. kwargs = {"text": "Hello " * 30, "wordWrap": True} my_label = QLabel(**kwargs) Как получить полный список доступных свойств? Эта функция распечатает в терминал все свойства виджета и их текущие значения def print_widget_properties(widget): meta_object = widget.metaObject() for i in range(meta_object.propertyCount()): property_ = meta_object.property(i) property_name = property_.name() property_value = property_.read(widget) print(f"{property_name}: {property_value}") #tricks#qt

Hashtags

#tricks #qt

Резултати

Пронајдени 2 слични објави

Пребарај: #tencentai

当前筛选 #tencentai清除筛选

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8145 · 27.07.2025 г., 10:50

Најди слично Погледај

🌍 Hunyuan3D World Model 1.0 — первая в индустрии open-source модель для генерации интерактивных 3D‑миров Команда Tencent Hunyuan представила модель, способную создавать полноценные трёхмерные сцены всего по одному описанию — тексту или изображению. 🧠 Что умеет: — Генерация 3D-сред из текста или картинки — Поддержка редактирования и симуляций в стандартных CG-пайплайнах (Blender, Unity, Unreal) — Подходит для игр, VR, цифрового контента и прототипирования живых миров Вы просто пишете: "Japanese garden at sunset" — и модель генерирует трёхмерную сцену с деревьями, прудом и мягким освещением. Эта модель может серьёзно повлиять на будущее генеративного 3D — от геймдева до виртуальных миров. 📌 Полностью открытая модель: 🟢Проект: https://3d-models.hunyuan.tencent.com/world 🟢 Онлайн-демо: https://3d.hunyuan.tencent.com/sceneTo3D 🟢GitHub: https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanWorld-1.0 🟢 Hugging Face: https://huggingface.co/tencent/HunyuanWorld-1 @ai_machinelearning_big_data #3DGeneration#GenerativeAI#TextTo3D#Hunyuan3D#TencentAI#GameDev#VirtualReality

Hashtags

#3dgeneration #generativeai #textto3d #hunyuan3d #tencentai #gamedev #virtualreality

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9070 · 25.11.2025 г., 12:11

Најди слично Погледај

⚡️ HunyuanOCR: открытая OCR-модель, которая рвёт бенчмарки при размере всего 1B Tencent выложила в open-source новую модель HunyuanOCR. Это компактная, быстрая и полностью готовая end-to-end система для OCR, построенная на мультимодальной архитектуре Hunyuan. Главное - при размере только 1 миллиард параметров она показывает результаты уровня крупных моделей и стоит в разы дешевле в запуске. ⚡ Топ по бенчмаркам • 860 на OCRBench среди всех моделей до 3B • 94.1 на OmniDocBench - лучший результат в задачах распознованяисложных документов 🌐 Что умеет HunyuanOCR Модель закрывает практически все типы OCR задач • текст на улицах, витринах, табличках • рукописный текст и художественные шрифты • сложные документы: таблицы, формулы, встроенный HTML и LaTeX • субтитры в видео • перевод текста на фото end-to-end сразу на 14 языков Это не каскадный пайплайн, а единое решение Один запрос и одно инференс-прогон дают готовый результат. Это быстрее, надёжнее и удобнее, чем традиционные OCR-цепочки. 📌 Project Page web: https://hunyuan.tencent.com/vision/zh?tabIndex=0 mobile: https://hunyuan.tencent.com/open_source_mobile?tab=vision&tabIndex=0 🔗GitHub https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanOCR 🤗 Hugging Face https://huggingface.co/tencent/HunyuanOCR 📄 Technical Report https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanOCR/blob/main/HunyuanOCR_Technical_Report.pdf @ai_machinelearning_big_data #HunyuanOCR#TencentAI#OCR#VisionAI#DeepLearning#Multimodal#AIModels#OpenSourceAI#ComputerVision#DocumentAI

Hashtags

#hunyuanocr #tencentai #ocr #visionai #deeplearning #multimodal #aimodels #opensourceai #computervision #documentai