pyBigWig 一个用C语言编写的python扩展，用于快速访问bigBed文件以及对bigWig文件的访问和创建。 该扩展使用进行本地和远程文件访问。 目录 有关统计数据和缩放级别的注释 检索范围内单个碱基的值 检索范围内的所有间隔 检索bigBed条目 将标题添加到bigWig文件 将条目添加到bigWig文件 关闭bigWig或bigBed文件 脾气暴躁的 远程文件访问 空文件 关于坐标的说明 星系 安装 您可以使用以下命令直接从github安装此扩展程序： pip install pyBigWig 或与conda conda install pybigwig -c conda-forge -c bioconda 要求 必须安装以下非python要求： libcurl（和curl-config配置） zlib 这些文件的标头和库是必需的。 用法 基本用法如下：

anaconda配置python环境

相信大家在开发项目时，有遇到过需要支持解压缩所有类型的压缩包的需求（起码大部分常用压缩包），本代码利用了python作为开发语言所写的一个解压缩包脚本，支持对绝大多数的压缩包解压操作，有需要的可以下下来试试，注意一定要配好环境变量

ADBSploit 一个基于python的工具，用于通过ADB开发和管理Android设备 目前正在开发中 屏幕记录 流屏幕录像 提取联系人 提取短信 提取短信应用聊天记录WhatsApp / Telegram / Line 安装后门 和更多... 安装 # First Download or clone repo git clone https://github.com/mesquidar/adbsploit.git # Move to the directory cd adbsploit # Install it python setup.py install # Excute adbsploit # Enjoy!! 要求 的Python 3.X 用法 执行命令：设备 然后通过以下方式选择设备：选择 您可以使用以下命令连接到设备：connect 键入帮助以获取更多信息 功能性 v0

内容概要：通过数据集电力变压器油温数据详细的介绍双向LSTM，以及其机制，运行原理，以及如何横向搭配单向的LSTM进行回归问题的解决。 所需数据：在本次的模型所需的数据是电力变压器油温数据，由国家电网提供，该数据集是来自中国同一个省的两个不同县的变压器数据，时间跨度为2年，原始数据每分钟记录一次（用 m 标记），每个数据集包含2年 * 365天 * 24小时 * 60分钟 = 1,051,200数据点。 每个数据点均包含8维特征，包括数据点记录日期，预测目标值OT(oil temperature)和6个不同类型功率负载特征。 适合人群：时间序列和深度学习初学者本文的模型比较简单，易于理解。 阅读建议：可以大致阅读以下，本文件只是一个简单实现版本，并不复杂。 能学到什么：能够从本文件当中读懂深度学习的代码实现过程，对于时间序列有一个简单的了解， (PS:如果你使用你自己的数据进行预测需要将时间列和官方数据集保持一致，因为在数据处理部分我添加了一部分特征工程操作，提取了一些时间信息,因为LSTM不支持时间格式的数据输入,需要转化为数字) 如果大家不懂的地方可以看我的文章部分有详细的讲解。

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PyDAS - 几个微分代数系统求解器的 Python 包装器 介绍 PyDAS 为 Python 代码提供了一种方法，可以利用 Python 代码中的几个著名的基于 Fortran 的微分代数系统求解器。 可用的求解器——DASSL、DASPK 和 DASKR——都可从公开获得，并随 PyDAS 分发。 PyDAS 为每个求解器提供了一个 Python 扩展类型，它反过来提供了设置求解器选项、提供残差和雅可比函数以及运行求解器的 Pythonic 方法。 DASSL、DASPK 和 DASKR 求解器都比提供的 ODE 求解器功能中使用的求解器 VODE 强大得多。 执照 版权所有 (c) 2010 约书亚 W. 艾伦 ( )。 特此授予获得本软件副本和相关文档文件（“软件”）副本的任何人免费许可，不受限制地处理本软件，包括但不限于使用、复制、修改、合并的权利、发布、分发、再许可和

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一、技术说明 Python语言、Django框架、requests爬虫模块、网易头条新闻、 二、项目介绍 1. 前台页面模块及用户功能：分为游客登录与用户登录两种登录状态，已登录用户可以查看首页、推荐页、热点新闻、个人中心，未登录访客只能可以看到首页、热点新闻。已登录用户包含的具体功能有：注册、登录、注销、信息修改、密码修改、新闻评论、新闻浏览记录查看、热点推荐查看、个性化推荐新闻查看等功能。未登录用户包含的具体功能有：注册、登录、首页中热点新闻推荐查看等功能。 2. 后台数据管理模块：管理员可登录后台管理系统，具体功能有：用户管理、新闻管理、评论管理、浏览记录管理等。 3. 数据获取模块：利用python网络爬虫，抓取相关新闻网站的新闻资源，包括新闻标题、发布时间、发布内容等。然后使用JieBa库进行中文分词、计算分词的TF-IDF值，得到相应关键字写入数据库中。 4. 新闻推荐模块：用户在注册时需要选择标签，计算新闻关键词与用户选择标签的相似度，相似度高者推荐给用户。显示在推荐页面内供用户浏览。 5、新闻进行评论后，没有提示，直接刷新页面即可展示。

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