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 1 слични објави

Пребарај: #mnn

当前筛选 #mnn清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #14659 · 01.05.2025 г., 15:30

#cplusplus#arm#convolution#deep_learning#embedded_devices#llm#machine_learning#ml#mnn#transformer#vulkan#winograd_algorithm MNN is a lightweight and efficient deep learning framework that helps run AI models on mobile devices and other small devices. It supports many types of AI models and can handle tasks like image recognition and language processing quickly and locally on your device. This means you can use AI features without needing to send data to the cloud, which improves privacy and speed. MNN is used in many apps, including those from Alibaba, and supports various platforms like Android and iOS. It also helps reduce the size of AI models, making them faster and more efficient. https://github.com/alibaba/MNN