TGINSIGHT SIMILAR POSTS
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
Пребарај: #wu
@geomapers · Post #427 · 03.09.2025 г., 10:19
geospatial-data-catalogs Репозиторийgeospatial-data-catalogs содержит список общедоступных пространственных данных, хранящихся на платформах облачных вычислений, таких как AWS, Google Earth Engine, Microsoft Planetary Computer, Common Metadata Repository. Список пространственных данных хранится в форматах TSV (значения, разделенные табуляцией) и JSON. Обновляется ежедневно. #wu#данные
@YXHMd · Post #3440 · 10.07.2025 г., 03:23
中文名: Wake Up, Girls! 七人的偶像（Wake Up, Girls! 七位偶像） 话数: 1 导演: 山本寛 脚本: 待田堂子 分镜: 山本寛 ☺️评分：7.0 推荐 💙故事简介 Green Leaves娱乐是活动于仙台的弱小艺能事务所。仅有的人才也被挖走后,作为社长的丹下打算组建新的偶像组合。 在丹下的命令在作为经纪人的松田开始在市区里寻觅人才,并在公园中邂逅了一位哼着歌的少女。被少女美妙的歌声打动,松田想要邀请少女加入,但当听到“偶像”这个词汇时少女的脸上布满了阴霾,并转身离去。 松田不知道,其实这位少女就是国民人气偶像团体「Ｉ-１俱乐部」的前主力成员岛田真梦,但因为某件事她已经退出了「Ｉ-１俱乐部」…… 💔OneDrive：打开表格 😱百度网盘：点击下载 😄往期番剧汇总表格：打开 🔐解压:blackcatunderthemoon 引索：#W#WU 标签：#原创#剧场版#偶像 🗣请不要在讨论中打开链接，请使用频道消息的链接或者表格，讨论中的链接是失效的，百度网盘是自提取，如果没有自提取复制链接可以看到提取码，禁止在线解压
@geomapers · Post #415 · 27.07.2025 г., 16:52
GeoAI: Искусственный интеллект для пространственных данных GeoAI — пакет Python для применения методов искусственного интеллекта в анализе и визуализации пространственных данных. 🤖 GeoAI содержит инструменты для обработки, анализа и визуализации пространственных данных с помощью передовых методов машинного обучения. Как сказано в документации: “Независимо от того, работаете ли вы со спутниковыми снимками, облаками точек лидара или векторными данными, GeoAI предлагает интуитивно понятные интерфейс для применения передовых моделей ИИ.” 📖Документация GeoAI Среди возможностей GeoAI: 📊 Визуализация пространственных данных ● Интерактивная многослойная визуализация векторных, растровых и облачных данных ● Настраиваемые стили и символика ● Возможности визуализации временных рядов данных 🛠 Подготовка и обработка данных ● Упрощенный доступ к спутниковым и аэрофотоснимкам Sentinel, Landsat, NAIP и другим открытым данных ● Инструменты для загрузки, создания мозаик и предварительной обработки данных дистанционного зондирования ● Автоматизированная генерация обучающих датасетов с чипами изображений (image chips) и соответствующими метками ● Утилиты преобразования векторных данных в растровые и наоборот, оптимизированные для рабочих процессов ИИ ● Методы дополнения (augmentation) данных, специфичные для пространственных данных ● Поддержка интеграции данных Overture Maps и других открытых данных для обучения и проверки 🖼 Сегментация изображений ● Интеграция с моделью Segment Anything Model (SAM) компании Meta для автоматического извлечения признаков ● Специализированные алгоритмы сегментации, оптимизированные для спутниковых и аэрофотоснимков ● Оптимизированные рабочие процессы для сегментации зданий, дорог, растительности и водных объектов ● Возможность экспорта в стандартные форматы геоданных: GeoJSON, Shapefile, GeoPackage, GeoParquet 🔍 Классификация изображений ● Предварительно обученные модели для классификации земного покрова и землепользования (land cover & land use) ● Утилиты трансферного обучения (transfer learning) для тонкой настройки моделей на основе собственных данных ● Поддержка разновременной классификации для обнаружения изменений (change detection) ● Инструменты оценки точности и валидации 🌍 Дополнительные возможности ● Анализ рельефа с извлечением признаков при помощи ИИ ● Классификация и сегментация облаков точек ● Обнаружение объектов на авиационных и спутниковых снимках ● Утилиты геопривязки для результатов ИИ-моделей Пакет разработан профессором Q. Wu. Для него мы завели на канале именной хештег: #wu 📹Руководства по GeoAI на YouTube #python#wu#софт#ИИ
@libertaeragione · Post #3858 · 14.06.2023 г., 08:02
#RepubblicaCeca#Taiwan Per la prima volta dopo il de-riconoscimento di Taiwan da parte della maggioranza degli Stati della comunità internazionale, un Capo di Stato di un Paese #NATO partecipa ad un evento pubblico con un Ministro degli Esteri taiwanese. Si tratta del Presidente ceco Petr #Pavel e del Ministro taiwanese Joseph #Wu (#DPP|Centro-sinistra): Reuters la definisce una “svolta diplomatica”. @OsservatorioEsteri