pycharm中数字键失灵

通过MobaXterm的X11远程打开的Pycharm无法正常输入引号或者数字键失灵的问题可能是由于键盘布局不一致导致的。实体键盘和电脑系统默认设置的键盘布局可能不同，而通过MobaXterm远程连接的Pycharm也可能有自己的键盘布局。解决此问题的方法是在MobaXterm的设置中将键盘布局设置为与你实体键盘一致的布局，比如选择us（美国布局）。这样就可以解决无法输入引号或者数字键失灵的问题。

相关问题

pycharm的返回键

在PyCharm中，返回键通常指的是"Backspace"键，它用于删除光标前面的字符。当你在编辑代码时，可以使用返回键来删除不需要的字符或者代码片段。

此外，PyCharm还提供了其他一些与返回键相关的功能：
1. "Ctrl + Backspace"：删除光标前面的一个单词。
2. "Shift + Backspace"：删除光标后面的字符。
3. "Alt + Backspace"：恢复最后一次删除的字符。

这些快捷键可以帮助你更高效地编辑代码。如果你有其他关于PyCharm或者代码编辑的问题，请随时提问。

pycharm手写数字识别

以下是使用PyCharm进行手写数字识别的步骤：

1. 安装PyCharm：首先，你需要在你的计算机上安装PyCharm。你可以从JetBrains官方网站下载并安装PyCharm Community Edition（免费版本）或者Professional Edition（付费版本）。

2. 创建新项目：打开PyCharm，点击"Create New Project"（创建新项目）按钮。选择一个合适的项目名称和位置，并选择Python解释器。

3. 导入所需库：在PyCharm的项目中，你需要导入一些必要的库，例如TensorFlow和OpenCV。你可以使用以下命令在PyCharm的终端中安装这些库：

pip install tensorflow opencv-python

4. 下载训练数据集：手写数字识别需要一个训练数据集来训练模型。你可以从MNIST数据库中下载手写数字数据集。在PyCharm的项目中创建一个新的文件夹，将数据集保存在该文件夹中。

5. 编写代码：在PyCharm中创建一个新的Python文件，并编写代码来加载数据集、构建模型、训练模型和进行预测。你可以使用TensorFlow提供的API来实现这些功能。以下是一个简单的示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist

# 加载数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 构建模型
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

# 进行预测
predictions = model.predict(x_test)

6. 运行代码：在PyCharm中点击运行按钮，运行你的代码。你将看到模型开始训练，并且在训练完成后进行预测。

请注意，以上只是一个简单的示例，你可以根据自己的需求和数据集进行适当的修改和调整。