PyCharm返回上一层

PyCharm是一款功能强大的Python集成开发环境（IDE），它提供了一个直观且高效的代码编辑和调试环境。当你在PyCharm中使用时，有时可能需要快速返回到上一层代码或者上一级目录。在PyCharm中，有几种方式可以帮助你实现这个操作：

1. **快捷键**：你可以使用`Ctrl + Shift + Up`（Windows/Linux）或`Cmd + Shift + Up`（Mac）的组合键，这通常会将你带到上一个方法、函数或者类定义的位置。

2. **导航面板**：在PyCharm的侧边栏，点击"Peek"（Windows/Linux）或"Quick Jump"（Mac），然后选择"Up"选项，可以让你直接回到上一级文件结构。

3. **Back/Forward按钮**：如果你正在使用内置的浏览器查看代码历史或者跳转到了其他文件，可以在工具栏的后退和前进按钮上点击，回到上一层的窗口。

4. **使用文件结构视图**：在顶部的"Project"或"File Explorer"（取决于你的PyCharm版本）中，你可以浏览文件和目录结构，直接点击父目录来返回上一层。

记住，这些操作可能会因PyCharm的版本和个人设置略有不同，确保你熟悉当前界面的布局和快捷方式。

相关问题

pycharm step

在Pycharm中，"Step Over"是在单步执行时，遇到子函数时不会进入子函数内单步执行，而是将子函数整个执行完再停止，也就是把子函数整个作为一步。这个功能可以通过点击"Debug"，然后在程序停在第一个断点的时候，点击菜单栏的"Run -> Resume Program"来实现跳转至下一个断点。另外，还有其他几个调试工具可以使用，比如"Step Into"是单步执行，遇到子函数就进入并继续单步执行；"Step Into My Code"是进入自己编写的函数，不进入系统函数；"Force Step Into"是强制进入，在调试的时候能进入任何方法；"Step Out"是当单步执行到子函数内时，用"Step Out"就可以执行完子函数余下部分，并返回到上一层函数；"Run to Cursor"是一直执行，到光标处停止。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【pycharm调试】Pycharm 断点跳转及 Step Over/Step Into/Step Out 等的使用](https://blog.csdn.net/weixin_41990278/article/details/106206166)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [PyCharm Debugger中Step Over、Step Into、Step Into My Code、Force Step Into、Step Out、Run to Cursor...](https://blog.csdn.net/The_Time_Runner/article/details/103493523)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [【知识点】pycharm-step over/step into/step into my code/step out/run to cursor的区别](https://blog.csdn.net/azheng02/article/details/129952626)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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多层感知机的从零开始实现pycharm

要从零开始在PyCharm中实现多层感知机（MLP），您需要进行以下步骤：

1. 导入所需的库：在代码的开头，导入所需的库，例如numpy和random。

2. 创建一个MLP类：创建一个名为MLP的类，并在初始化函数（__init__）中指定神经网络的结构，例如输入层节点数，隐藏层节点数和输出层节点数。还可以在初始化函数中指定学习率。

3. 初始化权重：在初始化函数中，使用numpy库创建一个随机初始权重矩阵来连接输入层和隐藏层，并创建另一个随机初始权重矩阵来连接隐藏层和输出层。这些权重矩阵的维度取决于输入层，隐藏层和输出层的节点数。

4. 定义激活函数：在MLP类中，定义一个激活函数，例如sigmoid函数或ReLU函数。这个函数将在训练和查询过程中使用。

5. 定义训练函数：在MLP类中，定义一个训练函数，该函数接收训练数据集作为输入，并使用梯度下降法更新权重。在训练函数中，根据MLP的结构和激活函数，计算隐藏层和输出层的输出，并计算相应的错误。然后使用这些错误和梯度下降法更新权重矩阵。

6. 定义查询函数：在MLP类中，定义一个查询函数，该函数接收测试数据集作为输入，并使用训练后的权重来预测输出值。在查询函数中，根据MLP的结构和激活函数，计算隐藏层和输出层的输出，并返回预测的输出值。

7. 创建MLP对象并进行训练和查询：在主程序中，创建一个MLP对象，并使用训练数据集调用训练函数来训练网络。然后使用测试数据集调用查询函数来测试网络的性能。

请注意，以上步骤只是一个基本的实现框架，您可能需要根据具体的需求和数据进行适当的修改和调试。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【深度学习】多层感知机（一）Python从零开始实现双层感知机](https://blog.csdn.net/qq_28869927/article/details/83281190)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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