Ubuntu 18.04双系统安装教程-超详细（原系统Win7，解决安装完成后启动Ubuntu进入GRUB的问题）-附件资源

Qt超详细教程（带源码）

国信长天竞赛板各模块详细例程、各省赛和部分国赛试题及程序，包括最新十一届蓝桥杯省赛和国赛试题及例程。（本人只是把省赛到国赛参赛的训练过程提供给大家参考训练，个别赛题并未全部实现但绝对干货）

E:. │ 1.txt │ ├─千锋Python教程：第01章 第一个Python程序与数据存储及数据类型（9集） │ │ .DS_Store │ │ │ ├─code │ │ 1、数据存储.txt │ │ 2、第一个python程序.py │ │ 3、注释.py │ │ 4、输出与输入.py │ │ 5、Python数据类型.py │ │ 6、标识符.py │ │ 7、变量与常量.py │ │ │ ├─file │ │ │ MindManager_64bit_17.2.208.exe │ │ │ Python安装.pdf │ │ │ Python概述.pdf │ │ │ submit 2.0.rar │ │ │ │ │ ├─pycharm专业版 │ │ │ pycharm-professional-2017.2.3.exe │ │ │ Pycharm.txt │ │ │ │ │ └─python3.6 │ │ └─windows │ │ python-3.6.0-amd64.exe │ │ │ └─video │ 千锋Python教程：01.python概述和工具的安装.mp4 │ 千锋Python教程：02.数据存储与二进制操作1.mp4 │ 千锋Python教程：03.数据存储与二进制操作2.mp4 │ 千锋Python教程：04.第一个Python程序与注释及输入输出.mp4 │ 千锋Python教程：05.Python数据类型,标识符,变量与常量以及Number数据类型1.mp4 │ 千锋Python教程：06.Python数据类型,标识符,变量与常量以及Number数据类型2.mp4 │ 千锋Python教程：07.Python数据类型,标识符,变量与常量以及Number数据类型3.mp4 │ 千锋Python教程：08.数学功能与数字类型转换的使用1.mp4 │ 千锋Python教程：09.数学功能与数字类型转换的使用2.mp4 │ ├─千锋Python教程：第02章 运算符与表达式（7集） │ │ .DS_Store │ │ │ ├─code │ │ 1、运算符与表达式.py │ │ 2、运算符与表达式.py │ │ │ └─video │ 千锋Python教程：10.算术&赋值&位&关系运算符与表达式1.mp4 │ 千锋Python教程：11.算术&赋值&位&关系运算符与表达式2.mp4 │ 千锋Python教程：12.逻辑运算符与表达式1.mp4 │ 千锋Python教程：13.逻辑运算符与表达式2.mp4 │ 千锋Python教程：14.成员&身份运算符&字符串1.mp4 │ 千锋Python教程：15.成员&身份运算符&字符串2.mp4 │ 千锋Python教程：16.成员&身份运算符&字符串3.mp4 │ ├─千锋Python教程：第03章 字符串&布尔&空值（7集） │ │ .DS_Store │ │ │ ├─code │ │ 1、String(字符串).py │ │ 2、String的内置函数.py │ │ 3、布尔值和空值.py │ │ 4、变量的类型问题.py │ │ │ └─video │ 千锋Python教程：17.运算符&字符串1.mp4 │ 千锋Python教程：18.运算符&字符串2.mp4 │ 千锋Python教程：19.字符串的使用1.mp4 │ 千锋Python教程：20.字符串的使用2.mp4 │ 千锋Python教程：21.字符串的使用3.mp4 │ 千锋Python教程：22.字符串&布尔值&空值&变量的类型问题1.mp4 │ 千锋Python教程：23.字符串&布尔值&空值&变量的类型问题2.mp4 │ ├─千

MySQL安装与配置，超详细

首先来明确一下Python、PyCharm和Anaconda的关系 1、Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。 虽然Python3.5自带了一个解释器IDLE用来执行.py脚本，但是却不利于我们书写调试大量的代码。常见的是用Notepade++写完脚本，再用idle来执行，但却不便于调试。这时候就出现了PyCharm等IDE，来帮助我们调试开发。 2、PyCharm是一种Python IDE，带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具，比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。此外，该IDE提

代码使用tensorflow实现的神经网络二分类，数据集为糖尿病化验数据，其中前八列为特征，第九列为期望结果，准确率81.75%，内有详细的代码注解，适合新手学习使用

ORB-SLAM 它是一个完整的 SLAM 系统，包括视觉里程计、跟踪、回环检测，是一种完全基于稀疏特征点的单目 SLAM 系统，同时还有单目、双目、RGBD 相机的接口。资源包含ORB-SLAM2和ORB-SLAM3详细的中文注释版本的源码。

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