Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

QML Qvariant из пользовательского класса

У меня есть собственный класс С++: Media.h:

#ifndef MEDIA_H
#define MEDIA_H

class Media
{

public:
    explicit Media();
    virtual ~Media();

    void setAllMedia(QString id, QString type, QString media, QString meta);


signals:


private slots:


private:
    QString _id;
    QString _type;
    QString _media;
    QString _meta;
};

#endif

в другом файле QML у меня есть код, который считывает очень хорошие значения из варианта QML, например: main.ml:

property variant medias:[[]]
...
medias = [{
    "id": "7",
    "type": "image",
    "media": "1451138132567e9c544fc64.png",
    "meta": null
}, {
    "id": "8",
    "type": "image",
    "media": "1451150881567ece21bb77e.png",
    "meta": null
}, {
    "id": "9",
    "type": "video",
    "media": "1451150924567ece4c68775.png",
    "meta": null
}]

Проблема в том, что мне нужно динамически создать массив вариантов мультимедиа из C++ и отправить его в QML.

У меня есть несколько сигналов для отправки массива медиа из C++ в QML, но этот массив находится внутри QList<Media>. Как я могу преобразовать его в QVariant, чтобы его можно было прочитать в QML?


Ответы:


Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..