pycharm社区版在哪修改host=0.0.0.0 --port=8000

时间: 2024-05-17 12:15:48 浏览: 17
要修改PyCharm社区版中的host为0.0.0.0并设置端口号为8000,需要打开PyCharm并进入项目的设置。具体步骤如下: 1. 打开PyCharm并进入项目。 2. 点击“File”菜单,然后选择“Settings”。 3. 在左侧菜单栏中选择“Build, Execution, Deployment”选项,然后选择“Console”子选项。 4. 在右侧面板中,找到“Python Console”部分,并找到“Show command line afterwards”选项。 5. 在“Show command line afterwards”选项下方的文本框中,输入以下代码:-m flask run --host=0.0.0.0 --port=8000 6. 点击“OK”按钮保存更改。 这样就可以将PyCharm社区版中的host修改为0.0.0.0并设置端口号为8000了。
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pycharm社区版在哪修改host=0.0.0.0

要修改PyCharm社区版中的host为0.0.0.0,需要打开PyCharm并进入项目的设置。具体步骤如下: 1. 打开PyCharm并进入项目。 2. 点击“File”菜单,然后选择“Settings”。 3. 在左侧菜单栏中选择“Build, Execution, Deployment”选项,然后选择“Console”子选项。 4. 在右侧面板中,找到“Python Console”部分,并找到“Show command line afterwards”选项。 5. 在“Show command line afterwards”选项下方的文本框中,输入以下代码:-m flask run --host=0.0.0.0 6. 点击“OK”按钮保存更改。 这样就可以将PyCharm社区版中的host修改为0.0.0.0了。

pycharm下面这段代码的作用是什么:u = np.zeros((nH, nW)) u[0, :] = 0.0 u[-1, :] = 0.0 u[:, 0] = 0.0 u[:, -1] = 1.0

### 回答1: 这段代码主要的作用是初始化一个二维的numpy数组u,并将其四周的值进行设定。其中,nH和nW分别是数组的行数和列数。 具体来说,代码中第一行使用np.zeros函数创建一个值全为0的nH行nW列的二维数组u。第二行将数组的第一行的所有元素都设定成0.0。第三行将数组的最后一行的所有元素都设定成0.0。第四行将数组的第一列的所有元素都设定成0.0。第五行将数组的最后一列的所有元素都设定成1.0,这里的1.0可以根据实际需求进行修改。 因此这段代码的作用是设置一个具有特定边界条件的初始状态的二维数组u。 ### 回答2: 这段代码使用PyCharm中的NumPy库创建了一个名为u的二维数组,数组的大小由nH和nW决定。代码分为四行,分别给数组u的头行、尾行、首列和尾列赋予了不同的值。具体作用如下: 1. 第一行代码np.zeros((nH, nW))创建了一个大小为nH×nW的二维数组u,并将其所有元素初始化为0。 2. 第二行代码u[0, :] = 0.0将数组u的第一行所有列的值都设为0.0。这可能用于给第一行赋予特定初值,比如边界条件或初始化某个特定矩阵模型的起始状态。 3. 第三行代码u[-1, :] = 0.0将数组u的最后一行所有列的值都设为0.0。这一行通常用于给最后一行赋予特定初值,比如边界条件或初始化某个特定矩阵模型的起始状态。 4. 第四行代码u[:, 0] = 0.0将数组u的第一列所有行的值都设为0.0。这可能用于给第一列赋予特定初值,比如边界条件或初始化某个特定矩阵模型的起始状态。 5. 最后一行代码u[:, -1] = 1.0将数组u的最后一列所有行的值都设为1.0。这一行通常用于给最后一列赋予特定初值,比如边界条件或初始化某个特定矩阵模型的起始状态。 总体来说,这段代码的作用是在给定nH和nW的情况下,通过给二维数组u的首尾行、首尾列赋予特定初值,实现了对数组u的初始化设置。 ### 回答3: 这段代码的作用是使用numpy库在PyCharm中创建了一个nH行nW列的二维数组u,并将其所有元素初始化为0。然后对数组u进行了一些操作: - u[0, :] = 0.0 将第一行的所有元素都赋值为0.0。 - u[-1, :] = 0.0 将最后一行的所有元素都赋值为0.0。 - u[:, 0] = 0.0 将第一列的所有元素都赋值为0.0。 - u[:, -1] = 1.0 将最后一列的所有元素都赋值为1.0。 这段代码的目的可能是在进行一些科学计算或模拟时,对数组u的边界进行初始化。根据赋值的具体数值可以推测其用途,比如将边界数值设置为0可能表示边界条件为固定值,而将最后一列的数值设置为1可能表示边界条件为指定的数值。这类初始化操作常用于模拟物理场景或解决偏微分方程等问题。

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修改一下这段代码在pycharm中的实现,import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim #from torchvision import datasets,transforms import torch.utils.data as data #from torch .nn:utils import weight_norm import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import precision_score from sklearn.metrics import recall_score from sklearn.metrics import f1_score from sklearn.metrics import cohen_kappa_score data_ = pd.read_csv(open(r"C:\Users\zhangjinyue\Desktop\rice.csv"),header=None) data_ = np.array(data_).astype('float64') train_data =data_[:,:520] train_Data =np.array(train_data).astype('float64') train_labels=data_[:,520] train_labels=np.array(train_data).astype('float64') train_data,train_data,train_labels,train_labels=train_test_split(train_data,train_labels,test_size=0.33333) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) start_epoch=1 num_epoch=1 BATCH_SIZE=70 Ir=0.001 classes=('0','1','2','3','4','5') device=torch.device("cuda"if torch.cuda.is_available()else"cpu") torch.backends.cudnn.benchmark=True best_acc=0.0 train_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) test_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) train_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True) test_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True)

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