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QT实现可视化最短路径寻路功能

下载需积分: 9 | 622KB | 更新于2025-05-24 | 152 浏览量 | 0 下载量 举报 1 收藏
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根据提供的文件信息,我们可以挖掘以下知识点: ### 标题:“Drowline.rar” #### 知识点解释: 1. **文件压缩格式**:“RAR”是一种常见的压缩文件格式,它可以有效减小文件大小并进行多文件打包。RAR格式比ZIP格式更为复杂,压缩率更高,但通常需要专门的软件才能打开和创建。 2. **项目或程序的命名**:标题中的“Drowline”很可能是一个项目名或者程序的名称,它可能代表了项目的主要功能或目的。在这里,“Drowline”可能指代的是一项与绘制线条相关的功能。 ### 描述:“用QT实现可视化功能,实现点与点的最短路径寻找,并且使用定时器达到寻路功能” #### 知识点解释: 1. **QT框架**:QT是一个跨平台的C++图形用户界面应用程序开发框架。它广泛用于开发具有复杂界面的应用程序,同时也支持开发无需用户界面的后台程序。 2. **可视化功能**:在编程中,可视化功能通常涉及到图形界面的设计,其中包括各种图形元素(按钮、窗口、图表等)的展示。在QT中实现可视化功能,通常需要使用QT的Widget类或QML等技术。 3. **最短路径寻找算法**:这是图论中的一个经典问题,其目的是在图中的所有节点对之间找出一条路径,使得路径上的边的权重之和最小。常见的最短路径算法包括Dijkstra算法、Bellman-Ford算法、Floyd-Warshall算法以及A*搜索算法等。在QT中实现这个功能,需要对算法有一定的了解,并能将其转化为实际代码。 4. **定时器的使用**:在QT中,定时器(例如QTimer类)是一个非常重要的功能,它可以用来实现周期性的事件或者延时执行某些任务。在这个项目中,定时器可能被用来模拟寻路过程,或者按特定时间间隔更新图形界面以显示路径寻找的进度。 ### 标签:“QT c++” #### 知识点解释: 1. **QT与C++的关系**:QT框架主要使用C++语言进行编程。C++是QT的开发语言,这意味着开发者需要有扎实的C++编程基础来使用QT框架。 2. **C++编程**:C++是一种静态类型、编译式、通用编程语言。它支持面向对象、泛型和过程化编程风格,广泛用于系统/应用软件、游戏开发、实时物理模拟等。 ### 压缩包子文件的文件名称列表:“Drowline” #### 知识点解释: 1. **文件命名**:文件名“Drowline”表明这个文件可能包含了项目的源代码、资源文件、头文件以及相关的Qt Designer界面设计文件等。这些文件通常是开发项目时不可或缺的组成部分。 2. **资源文件**:在QT项目中,资源文件(如.qrc文件)用于包含程序中将要使用的图像、图标、其他二进制文件以及XML配置文件等资源。它们被打包到应用程序的可执行文件中,从而使得资源随程序一起分发。 3. **源代码和头文件**:源代码文件(通常是.cpp文件)包含了函数和类的定义,而头文件(.h或.hpp)则包含了函数声明、类声明以及宏定义等。在QT项目中,源代码文件和头文件是构建应用程序逻辑的基础。 综上所述,从给定的文件信息中我们可以提炼出的IT知识主要涉及QT框架的使用、C++编程技术、最短路径算法以及定时器的编程应用等多个方面。这些知识点在现代软件开发过程中具有重要的实用价值,尤其对于那些从事图形用户界面开发、数据结构与算法实现以及实时系统设计的IT专业人员来说,了解和掌握这些技术是必不可少的。

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x## deepHAR Code repository for experiments on deep architectures for HAR in ubicomp. Using this code you will be able to replicate some of the experiments described in our IJCAI 2016 paper: ``` @article{hammerla2016deep, title={Deep, convolutional, and recurrent models for human activity recognition using wearables}, author={Hammerla, Nils Y and Halloran, Shane and Ploetz, Thomas}, journal={IJCAI 2016}, year={2016} } ``` ## Disclaimer This code is still incomplete. At the moment only the bi-directional RNN will work on the opportunity data-set. ## Installation ``` git clone https://github.com/torch/distro.git ~/torch --recursive cd ~/torch; bash install-deps; ./install.sh # after installation, we need some additional packages #HDF5 luarock sudo apt-get install libhdf5-serial-dev hdf5-tools git clone https://github.com/deepmind/torch-hdf5 cd torch-hdf5 luarocks make hdf5-0-0.rockspec LIBHDF5_LIBDIR="/usr/lib/x86_64-linux-gnu/" # json luarocks install json # RNN support luarocks install torch luarocks install nn luarocks install dpnn luarocks install torchx luarocks install rnn # we use python3 pip3 install h5py pip3 install simplejson pip3 install numpy ``` ## Usage First download and extract the Opportunity dataset. Then use the provided python script in the `data` directory to prepare the training/validation/test sets. ``` cd data python3 data_reader.py opportunity /path/to/OpportunityUCIDataset ``` This will generate two hdf5-files that are read by the lua scripts, `opportunity.h5` and `opportunity.h5.classes.json`. To train the bi-directional RNN that we have found to work best on this set run the following commands: ``` cd models/RNN th main_brnn.lua -data ../../data/opportunity.h5 -cpu \ -layerSize 179 -maxInNorm 2.283772707 \ -learningRate 0.02516758 -sequenceLength 81 \ -carryOverProb 0.915735543 -numLayers 1 \ -logdir EXP_brnn ``` This will train a model only using your CPUs, which will take a while (make sure you have some form of BLAS library installed). On my laptop this will take approx. 5 min per epoch, and it will likely not converge before epoch 60. If your environment is set up for gpu-based computation, try using `-gpu 1` instead of the `-cpu` flag for a significant speedup. ## Other models The python-based `data_reader.py` is new and substitutes for the original but unmaintainable Matlab-scripts used previously. So far it only supports `opportunity` and sample-based evaluation, which will be addressed shortly.
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