TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #62 · 4 апр.

Когда разрабатываете свой GUI с помощью PyQt для какого-либо софта бывает необходимо позаимствовать цвета из текущего стиля интерфейса. Например, чтобы правильно раскрасить свои виджеты, подогнав их по цвету. Ведь бывает, что ваш GUI используется в разных софтах. Причём некоторые со светлой темой а другие с тёмной. По умолчанию стили наследуются, но если вы задаёте какую-либо раскраску для части виджета через свой styleSheet, то требуется ссылаться на цвета текущего стиля. Как это сделать? Как получить нужный цвет из палитры имеющегося стиля? Это достаточно просто, нужно использовать класс QPalette и его роли. Например, мне нужно достать цвет текста из одного виджета и применить его в другом как цвет фона (не важно зачем именно так, просто захотелось😊). Получаем палитру виджета и сразу достаём нужный цвет, указав его роль. from PySide2.QtGui import QPalette color = main_window.palette().color(QPalette.Text) теперь можем использовать этот цвет в стилях my_widget.setStyleSheet(f'background-color: {color.name()};') Готово, мы динамически переопределили дефолтный стиль используя текущий стиль окна! На самом деле есть запись покороче, в одну строку и без лишних переменных. Не очень-то по правилам CSS, но Qt это понимает. my_widget.setStyleSheet('background-color: palette(Text);') Этот способ не подходит если вам нужно как-то модифицировать цвет перед применением в своих стилях. В этом случае потребуется первый способ. Зато он прекрасно сработает в файле .qss, то есть не придётся в коде прописывать раскраску отдельных элементов через ссылки на палитру, всё красиво сохранится в отдельном файле .qss! QListView#my_widget::item:selected { background: palette(Midlight); } Про имеющиеся роли можно почитать здесь🌍 #qt#tricks

Hashtags

Резултати

Пронајдени 2 слични објави

Пребарај: #geoscience

当前筛选 #geoscience清除筛选
Earth&Climate Tech

@earth_climate_tech · Post #306 · 30.05.2023 г., 21:20

Машинное обучение в геонауках. Обзор 70 years of machine learning in geoscience in review - статья почти 3-х летней давности, но от этого не теряющя актуальности. В этой работе дается обзор развития машинного обучения в геонауках за последние 70 лет 👴, со времен когда еще и машинным обученем это никто не называл. Кригинг, деревья, метод опорных векторов и далее к сверточным сетям и генеративным моделям глубокого обучения. Отсутствует только обзор популярных в последние годы больших языковых и генерационных моделей. В общем такое краткое изложение того с чего все начиналось и к чему пришли, применяя статистику и программирование для понимания земных процессов. Ко всему прочему это еще и прекрасный обзор литературы 📚. Или идеальная вводная лекция для курса "Машинное обучение в геонауках/поиске ресурсов" #ML#AI#geoscience#paper

Earth&Climate Tech

@earth_climate_tech · Post #347 · 13.07.2023 г., 16:00

Будущее геоученых и геоинженеров Что если энергетический переход состоится? Что будут делать геоученые и геоинженеры, огромная доля которых работает в нефтегазовой промышленности? На этот вопрос отвечает статья в журнале Earth Science Systems and Society. Авторы выделяют несколько ключевых областей занятости кроме "нефтянки" (которая никуда не денется): • Подземные методы и технологии декарбонизации с упором на использование энергии, ее хранение и управление отходами. • Поиски и добыча критических элементов и металлов в рамках концепции устойчивой добычи полезных ископаемых. • Междисциплинарные задачи в науках о Земле, включая отраслевую политику и практику, а также политические, экономические и социальные темы. Статья с подробностями тут. P.S. Еще у нас есть твиттер. Но пока нет Threads :). #EnergyTransition@ClimateChange#NetZero#Geoscience