в більшості сучасних операційних систем шляхом простої компіляції програми для кожної операційної системи без зміни початкового коду. Включає в себе всі основні класи, які можуть знадобитися при розробці прикладного програмного забезпечення, починаючи від елементів графічного інтерфейсу і закінчуючи класами для роботи з мережею, базами даних і XML. Qt є повністю об'єктно-орієнтованим, легко розширюваним і підтримує техніку компонентного програмування.
Відмітна особливість Qt від інших бібліотек - використання Meta Object Compiler (MOC) - попередньої системи обробки вихідного коду (загалом-то, Qt - це бібліотека не для чистого C + +, а для його особливого наречия, з якого і «переводить» MOC для подальшої компіляції будь-яким стандартним C + + компілятором). MOC дозволяє у багато разів збільшити міць бібліотек, вводячи такі поняття, як слоти і сигнали. Крім того, це дозволяє зробити код більш лаконічним. Утиліта MOC шукає в заголовних файлах на C + + описи класів, що містять макрос Q_OBJECT, і створює додатковий вихідний файл на C + +, що містить метаоб'ектний код [12].
Qt дозволяє створювати власні плагіни і розміщувати їх безпосередньо в панелі візуального редактора. Також існує можливість розширення звичної функціональності віджетів, пов'язаної з розміщенням їх на екрані, відображенням, перемальовуванням при зміні розмірів вікна.
Одним з вагомих переваг проекту Qt є наявність якісної документації [12]. Статті документації забезпечені великою кількістю прикладів. Вихідний код самої бібліотеки добре форматувати, детально коментувати і легко читається, що також спрощує вивчення Qt.
2.2.2 Бібліотека класів BPNeuralNetwork
Для моделювання штучної нейронної мережі застосовувалися можливості самопісний бібліотеки BPNeuralNetwork. Вона являє собою бібліотеку класів, що реалізують штучну нейронну мережу, що моделює персептрон. Вона містить класи Neuron, Layer і NeuralNet, які моделюють сутності нейрон, шар і нейронна мережа відповідно. Оскільки бібліотека написана із застосуванням об'єктно-орієнтованої парадигми, то вона надає можливості для розширення її функціональності шляхом успадкування перерахованих класів і розробки власних реалізацій нейронних мереж. Так, до складу бібліотеки входять класи NeuronBP, LayerBP і NeuralNetBP, які реалізують окремий випадок персептрона - багатошаровий персептрон по Румельхарту.
Навчання такого персептрона проводиться за методом зворотного поширення помилки, що є градієнтним алгоритмом навчання з учителем.
На малюнку 2.1 представлена ??UML-діаграма бібліотеки BPNeuralNetwork.
2.2.3 Модель прямого введення ОС Windows Raw Input
В операційній системі Microsoft Windows пасткою, або хуком (hook) називається механізм перехоплення подій з використанням особливої ??функції (таких як передача повідомлень Windows, введення з миші або клавіатури) до того, як вони дійдуть до програми. Ця функція може потім реагувати на події і, в деяких випадках, змінювати чи скасовувати їх [13].
Ця модель перехоплення повідомлень має ряд недоліків з точки зору розробників додатків. Так, для отримання вводу від нестандартного пристрою додаток повинен виконати значне число операцій: відкрити пристрій, періодично його опитувати, піклува...
