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

Matlab实现基于MIC-BP-Adaboost最大互信息系数数据特征选择算法结合Adaboost-BP神经网络的数据分类预测 Matlab实现基于MIC-BP-Adaboost最大互信息系数数据特征选择算法结合Adaboost-BP神经网络的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 1.最大互信息系数MIC(数据特征选择算法)的分类预测，MIC特征选择分类预测，多输入单输出模型。 2.多特征输入模型，直接替换数据就可以用。 3.语言为matlab。分类效果图，混淆矩阵图。 4.分类效果图，混淆矩阵图。 5.MIC-BP-Adaboost最大互信息系数数据特征选择算法结合Adaboost-BP神经网络的数据分类预测。 运行环境matlab2018及以上。 经过特征选择后，保留9个特征的序号为： 1 3 5 7 8 9 10 11 12

使用YOLO模型结合pyqt图形界面可视化目标检测，拥有摄像头，图片，视频检测三大模块。

基于神经网络的自适应PID控制器 通过将RBF（BP）神经网络和PID控制器相结合，建立了神经网络PID控制器，采用传递函数进行系统建模，通过自动调整PID参数，实现了对方波信号的跟踪。 程序有注释

我们在LHC的到目前为止有限约束的质量范围内，使用LHC处包含的双光子截面测量，得出了双光子共振的新界限。 对于10至65 GeV的质量，此界限为耦合到胶子和光子的轴突状颗粒设置了当前的最佳限制。 我们还估计了在7、8和14 TeV的相同质量区域中专用双光子LHC搜索的指示敏感性。 作为我们分析的副产品，我们对低质量dijet和diphoton搜索中CMS过量的轴状颗粒解释进行了评论。

随着IT产品作为重要的信息工具，在中小型企业中得到广泛的普及后，人们在强调IT工具对于提高工作效率之余的同时，中小型企业到底采用何种存储设备对于确保数据安全更为合适成为当前的热门话题。近期人们又开始热议作为中小型企业，是选购专业、功能强大的文件服务器，还是选购专用于数据存储/备份，在存储/备份功能方面强大、操作简单的NAS产品作为公司重要数据的存储备份设备呢?

Badboy是一个强大的工具，被设计用于测试和开发复杂的动态应用。Badboy功能丰富（包括一个捕获/重播接口，强大的压力测试支持，详细的报告、图形）使得测试和开发更加容易。

首先，我们需要在vue工程中安装video.js相关依赖。 npm install --save video.js npm install --save videojs-contrib-hls 然后，我们需要引入videojs的css文件，例如在main.js中引入 import 'video.js/dist/video-js.css' 接着，我们在需要播放视频的页面引入js对象 import videojs from 'video.js' import 'videojs-contrib-hls' 指定一个video容器，例如： <video id=my-video class=

主要介绍了Spring Boot中自定义注解+AOP实现主备库切换的相关知识,本篇文章的场景是做调度中心和监控中心时的需求，后端使用TDDL实现分表分库，需要的朋友可以参考下

对于J /ψ横向动量在8.5–150 GeV和速度范围内的快速J /ψ介子和W±玻色子的W±→μν和J /ψ→μ+μ− | y J /ψ| <2.1，使用LHC在2012年记录的ATLAS数据。 数据是在质子-质子质心能量为s $$ \ sqrt {s} $$ = 8 TeV的情况下获得的，对应的积分光度为20.3 fb -1。 瞬态J /ψ加W±横截面与包含的W±横截面之比表示为J /ψ横向矩的函数的差分测量，并与使用不同双部分散射横截面的理论预测值进行了比较 部分。