TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #381 · 23 окт.

Установить свойства виджета в PySide можно не только через соответствующие методы и конструктор класса. Можно их изменять с помощью метода setProperty по имени. btn = QPushButton("Click Me") btn.setProperty("flat", True) Это аналогично вызову btn.setFlat(True) Если указать несуществующее свойство, то оно просто создается btn.setProperty("btnType", "super") Получить его значение можно методом .property(name) btn_type = btn.property("btnType") Когда это может быть полезно? ▫️Можно просто хранить какие то данные в виджете и потом их доставать обратно widget = QWidget() widget.setProperty('my_data', 123) print(widget.property('my_data')) ▫️ Назначая эти свойства разным виджетам можно потом отличить виджеты во время итераци по ним. Например, найти все кнопки со свойством my_data="superbtn". Но ведь вместо кастомного свойства можно использовать objectName, будет тот же результат. Да, но y ObjectName есть ограничение - только строки. ▫️ Если нам потребуется не просто поиск а, например, сортировка по числу, то свойства позволяют нам это сделать. Поддерживается любой тип данных widget.setProperty('my_data', {'Key': 'value'}) widget.setProperty('order', 1) all_widgets.sort(key=w: w.property('order')) Но ведь Python позволяет всё вышеперечисленное сделать простым созданием атрибута у объекта widget.order = 1 widget.my_data = 123 Да, но я думаю что не надо объяснять почему не стоит так делать. К тому же, если у виджета нет свойства то метод .property(name) вернет None, а отсутствующий атрибут выбросит исключение. ▫️ Действительно полезное применение кастомным свойствам - контроль стилей. Здесь атрибутами не обойтись, нужны именно свойства. Дело в том, что в селекторах стилей можно указывать конкретные свойства виджетов на которые следует назначать стиль. Просто запустите этот код from PySide2.QtWidgets import * if __name__ == "__main__": app = QApplication([]) widget = QWidget(minimumWidth=300) layout = QVBoxLayout(widget) btn1 = QPushButton("Action 1") btn2 = QPushButton("Action 2") btn3 = QPushButton("Action 3", flat=True) layout.addWidget(btn1) layout.addWidget(btn2) layout.addWidget(btn3) # добавим кастомное свойство одной кнопке btn1.setProperty("btnType", "super") # добавляем стили widget.setStyleSheet( """ QPushButton[btnType="super"] { background-color: yellow; color: red; } QPushButton[flat="true"] { color: yellow; } """ ) widget.show() app.exec_() С помощью селектора мы избирательно назначили стили на конкретные кнопки. Как получить список всех кастомный свойств? Функция получения списка кастомных свойств отличается от получения дефолтных. def print_widget_dyn_properties(widget): for prop_name in widget.dynamicPropertyNames(): property_name = prop_name.data().decode() property_value = widget.property(property_name) print(f"{property_name}: {property_value}") #tricks#qt

Hashtags

Резултати

Пронајдени 3 слични објави

Пребарај: #dag

当前筛选 #dag清除筛选
Ebm_base

@ebm_base · Post #131 · 20.08.2022 г., 17:18

ДОГИ, ДАГИ, РЕБРА И ГРАФИК ⠀ При проведение клин исследований необходимо учитывать много переменных, помимо лечения и исходов. И при стат анализе необходимо учитывать и контролировать некоторые из них, чтобы минимизировать различные bias и смещение результатов 🤔 ⠀ ❗С этим может помочь прямой ациклический граф (DAG, directed acyclic graph) ❗ ⠀ Это визуальное отображение потенциальных взаимодействий 🙈 Так как в наших конкретных предположениях имеется упорядоченность во времени, то циклы не возникают (ацикличный) и есть определенное направление (прямой) 👨🏻‍🎓 ⠀ На рис.1 (в карусели) видно, что DAG состоит из узлов (факторы) и ребер (связи/стрелочки). По своей сути это лишь абстракция, которая помогает принимать решение🤓 ⠀ В него можно включать как известные факторы с изученным воздействием, так и неизвестным (в т.ч. по которым у нас нет данных) с предположениями о воздействии (жаль, что нам их не проверить 😭) Выявив визуально потенциальные источники ошибок, мы проводим стат анализ с коррекцией или без (зависит от типа bias/смещения) 🤖 ⠀ На важно знать, что есть 2 типа пути (рис.2): 🔸 прямой (все стрелки направлены от вмешательства к исходу) 🔸 непрямой (остальные) ⠀ В идеале у нас должен быть открыт основной прямой путь и закрыты все непрямые (на усмотрение исследователей и некоторые прямые), тогда получим оценку без смещений. Но вот тут и начинаются сложности... 😬 Чтобы закрыть путь когда-то надо проводить коррекцию, а когда-то не надо (большая, сложная и нудная тема, вы же тут не за этим 🙉) ⠀ С неизвестными/ненаблюдаемыми факторами мы ничего сделать не может, только думать и делать выводы👽 ⠀ И моя любимая рубрика «Ограничения» 🎉 (даже у рисуночков они есть): 📍 DAG лишь показывают определенный набор предположений, которые могут быть неверными. 📍 Они не отображают величину отклонений или взаимодействие со случайными ошибками. 📍 Они могут стать очень сложными (повторяющиеся измерения и прочее), что делает интерпретацию трудоемкой (но мб она отражает опасения о потенциальных bias’ах?). ⠀ Как думаете должно это внедрятся в практику и стать нормой при публикации результатов? #DAG#ebm_causal

Mirracoin Новости

@MirraChannel · Post #157 · 26.06.2024 г., 10:26

#Crypto#IOTA#Nano#DeFi#DAG#база Что такое Directed Acyclic Graphs (DAG)? Directed Acyclic Graphs (DAG) — направленный ациклический граф. Это альтернативная блокчейну технология. DAG — это тип хранилища данных и механизма консенсуса, который отличается от Биткойна или Эфириума. Алгоритмы консенсуса в таких сетях могут использоваться привычные, однако способ записи информации кардинально другой. Технически это не цепочка блоков транзакций. Вместо этого транзакции представляются в виде графика или в виде дерева. DAG используется для решения задач: • Увеличение пропускной способности: В отличие от традиционного блокчейна, где блоки создаются последовательно, в DAG транзакции могут добавляться параллельно. Это позволяет обрабатывать больше транзакций за единицу времени. • Снижение комиссий: Благодаря высокой пропускной способности и эффективности, комиссии за транзакции в DAG-сетях обычно ниже. • Децентрализация: DAG помогает избежать централизации за счёт распределённого характера добавления транзакций. Каждая новая транзакция подтверждает несколько предыдущих, создавая саморегулирующуюся сеть. 📌Примеры проектов, использующих DAG: #IOTA: Создан для Интернета вещей (IoT), использует технологию Tangle, основанную на DAG. #Nano: Сфокусирован на быстрых и бесплатных транзакциях, применяет блок-решётки (block lattice), которые являются разновидностью DAG. #AVAX (Avalanche): Платформа с открытым исходным кодом для запуска децентрализованных приложений. DAG позволяет сети обрабатывать транзакции параллельно. 🔥 Использование DAG позволяет достичь новых уровней эффективности, скорости и децентрализации, открывая новые возможности применения технологии распределённого реестра. @MirraChannel😎

为什么 XELIS 能在巨头之中脱颖而出! 从 #Bitcoin(比特币) 到 #Kaspa 再到 #Monero(门罗币),每个项目都带来了创新…… 但 XELIS 将这一切融合在一起: ✅ DAG 架构 ✅ 保密交易(Confidential Transactions) ✅ 智能合约(Smart Contracts) ✅ 零知识证明(zk-Proofs) ✅ 5 秒出块 ✅ 无预挖 / 无风投 🧠 区块链的进化已经到来 —— 从设计之初就兼具 隐私性 与 可扩展性。 👉 主网升级时间:2025 年 12 月 13 日 17:00(UTC) 了解更多 🔗https://xelis.org/blog/Mainnet-SmartContracts-Launch #XELIS#DAG#DeFi#隐私#加密货币#区块链#BTC#XMR#Kaspa