本压缩包包含一个xml样例文件和一个python原程序，实现了python 解析xml树形信息后，自动填充到 QTreeWidget 的每一个 QTreeWidgetItem 上，从而不用QtreeView的model模型，自动适应自定义树（Tree）形结构信息的方法。 程序文件主要包括两部分功能：一是使用python自带的xml.etree.ElementTree类读入和解析xml树形信息文件；二是使用 PyQt5 的 QTreeWidget 构建树，并将信息展示到Tree 的对应节点Item上。 初次接触xml和QTreeWidget的用户，可以结合我前面的文章，一起学习揣摩，从而达到灵活使用的目的。

粒子群算法(PSO)优化极限梯度提升树XGBoost时间序列预测，PSO-XGBoost时间序列预测模型，单列数据输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

数据库一般由B+树实现，B+树又是由B树演化来的。学习B树可以帮助理解数据库的数据结构，包括数据库索引。项目由VS2015创建，已经测试通过，代码参考了算法导论。大家共同学习进步！

主要介绍了python 中pyqt5 树节点点击实现多窗口切换问题,文中给大家介绍了python pyqt5 点击按钮来打开另一个窗口的方法，本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，具有一定的参考借鉴借鉴价值，需要的朋友可以参考下

下面通过实例代码给大家介绍python 中pyqt5 树节点点击实现多窗口切换问题，具体代码如下所示： # coding=utf-8 import sys from PyQt5.QtWidgets import * from PyQt5.QtCore import * from PyQt5.QtGui import * class Example(QWidget): def __init__(self): super().__init__() self.initUI() def initUI(self): hbox = QHBoxLayout(self) left = Q

遗传算法(GA)优化极限梯度提升树XGBoost回归预测，GA-XGBoost回归预测模型,多变输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

灰狼算法(GWO)优化极限梯度提升树XGBoost时间序列预测，GWO-XGBoost时间序列预测模型，单列数据输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

Delphi读取数据库内容显示在树形视图中..rar

针对掘进机行走机构液压系统故障发生具有模糊性的特点,提出了基于一种梯形模糊数运算的液压系统故障分析方法。考虑故障程度对系统的影响,将故障发生概率表述为模糊数,运用模糊集合论描述液压系统故障底事件和中间事件的发生概率。结合掘进机构液压系统油缸故障树分析应用实例,估算了顶事件的故障概率,取得了理想的效果。

水土流失是一个严重的环境问题，它通过降低土地生产力和水供应而对世界粮食生产产生不利影响。 本研究使用修正的土壤流失方程（RUSLE）模型并纳入地理信息系统（GIS）框架中，估算了巴西最重要的农业地区巴西塞拉多的年土壤流失率及其空间分布。 为此，根据RUSLE模型因子的功能确定土壤侵蚀的年增长率：降雨侵蚀力（R），土壤易蚀性（K），地形（LS），作物管理（C）和支持性保护措施（P）。 所有因素均来自文献。 将它们处理并集成到GIS中，生成年度土壤流失率地图。 所采用的方法显示出可接受的精度，并且有可能确定最容易受到水蚀的区域。 整个塞拉多的平均土壤流失率估计为12.8 t•ha-1•yr-1。 塞拉多的大部分地区处于低土壤流失区，分别占总表面积的79.91％，而中，高和非常高分别为15.70％，3.74％和0.66％。 造林区平均估计的土壤流失率为52.1 t•ha-1•yr-1。 在半年生，多年生和一年生作物种植中分别为29.3 t•ha-1•yr-1，而在牧场中则为13.3 t•ha-1•yr-1。 除一年生作物外，所有农场和造林地区的平均土壤流失率从中等到高。 这些结果表明，为了确