PyCharm使⽤教程（详细版-图⽂结合） ⽬录 PyCharm的使⽤贯穿整个Python的学习，所以单独拿出来出教程不合适，说多了对于新⼿来说也还是不明⽩，这⾥我们先从学习开始前⼤ 家需要⽤到PyCharm的⼀些功能讲起，后⾯的中我们会带着给⼤家讲更⾼级⼀点的⽤法。 上⼀节课我们已经安装好PyCharm了，这⾥就不多说了，先从创建项⽬讲起。 ⼀、创建项⽬ 1.我们每次新开发⼀个项⽬之前都要创建⼀个环境，这⾥打开PyCharm直接点击Create New Project。 2.选择项⽬路径 3.点击Create开始创建，这样我们不仅新建了⼀个项⽬⽬录，同时也配置好了开发环境。然后进⼊IDE的⼯作界⾯，点击file，再点new创建 ⼦⽬录或者⽂件。 4.如果创建⽂件直接点击下图箭头所指的Python file，如果是创建⼦⽬录可以选择下图中的1或者2，这两个的区别是1是普通⽬录，2是带 包的⽬录，可以被直接import，这⾥不多说，后⾯的虚拟环境中会详细讲解。 ⼆、运⾏ 上⾯的项⽬和⽂件我们都创建好了，为了演⽰⽅便，我这⾥在新建问价test.py中写了⼀段代码。 import rando

主要介绍了如何使用python爬虫爬取要登陆的网站,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

看看本教程开始： http : //www.behindthesciences.com/signal-processing/tutorialhowtocreateawaveformwvfilewithmatlab联系我们以获得进一步的帮助:)

使用Prophet进行时间序列预测-附件资源

lstm**内容概要**： 本文深入浅出地介绍了如何使用MATLAB结合LSTM（长短期记忆网络）进行时间序列预测。文章首先解释了深度学习和LSTM的基本概念，接着详细阐述了在MATLAB环境中建立、训练和测试LSTM模型的步骤。最后，文章探讨了如何利用训练好的模型来预测未来的时间序列数据，如股票价格或天气变化等。 **适用人群**： 这篇文章适合对深度学习和时间序列预测感兴趣但没有深入技术背景的读者。无论是数据科学的学生、对技术感兴趣的企业家，还是任何想要了解现代数据预测技术的人，都能从中获得有价值的信息。 **使用场景及目标**： 使用场景包括但不限于金融市场分析、气象预报、能源消耗预测等领域。目标是让读者了解如何利用MATLAB和LSTM模型来分析时间序列数据，从而做出更准确的预测。 **其他说明**： 文章采用通俗易懂的语言，旨在让即使是没有编程经验的人也能理解深度学习和LSTM的基本原理，并学会如何在MATLAB中应用这些技术。此外，文章还强调了MATLAB在处理复杂计算和数据分析时的便利性和强大功能，为读者提供了一个实用的工具来探索和利用时间序列预测的潜力。

根据日常使用编写的入门TeeChart手册，是https://blog.csdn.net/qq_43627907/article/details/107678058?spm=1001.2014.3001.5501的电子版，包含TeeChart.dll、TeeChart8.ocx、TeeChart.WPF.dll三个版本。

1）首先，需要移除系统注册相关软件 ∘ 查看相关软件：rpm -qa | grep subscription-manager ∘ 移除相关软件：yum remove subscription-manager 2）为了使用CentOS提供的yum源，需要删除系统自带的yum ∘ rpm -aq | grep yum | xargs rpm -e –nodeps 3）从Centos上下载安装yum ∘ wget http://vault.centos.org/6.0/os/x86_64/Packages/Python-iniparse-0.3.1-2.1.el6.noarch.rpm ∘ wget

包含楚琳Web打印控件、源码、楚琳Web打印设计的使用说明.doc

# 使用决策树和随机森林预测员工的离职率 python 帮助人事部门理解一个员工为何离职，预测一个员工离职的可能性。 ## 画出决策树的特征的重要性 ## importances = dtree.feature_importances_ # print(importances) # print(np.argsort(importances)[::-1]) feat_names = df.drop(['turnover'],axis=1).columns indices = np.argsort(importances)[::-1] # argsort()返回的是数据从小到大的索引值 plt.figure(figsize=(12,6)) plt.title("Feature importances by Decision Tree") plt.bar(range(len(indices)), importances[indices], color='lightblue', align="center") plt.step(range(len(indices)), np.cum

首先贴一张验证码上来做案例： 第一步先通过二值化处理把干扰线去掉： from PIL import Image # 二值化处理 def two_value(): for i in range(1,5): # 打开文件夹中的图片 image=Image.open('./Img/'+str(i)+'.jpg') # 灰度图 lim=image.convert('L') # 灰度阈值设为165，低于这个值的点全部填白色 threshold=165 table=[] for j in range(256): if j<