如何运行Dear Life的生命周期

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0 下载量 144 浏览量 更新于2024-10-28 收藏 1.92MB RAR 举报
资源摘要信息:"如何运行RAR压缩包中的文件？" RAR是一种流行的压缩文件格式，它能够有效地减小文件大小以便于存储和传输。要运行RAR压缩包中的文件，用户需要先使用适当的解压缩软件将其解压到硬盘上。这里我们以RAR压缩包中的文件标题"Dear Life"作为示例进行说明。首先，确保您的计算机上安装了支持RAR格式的解压缩软件，如WinRAR、7-Zip等。然后，按照以下步骤进行操作： 1. 下载并安装解压缩软件：如果您的计算机上还没有安装解压缩软件，需要先从软件的官方网站或者其他可信赖的资源下载安装包，并进行安装。 2. 寻找RAR文件：在您的硬盘、网络驱动器或其他存储介质上找到名为"How-to-run.rar_Dear Life"的RAR压缩文件。 3. 双击打开RAR文件：在文件管理器中找到"How-to-run.rar_Dear Life"文件，双击该文件，通常会通过已安装的解压缩软件打开它。 4. 解压缩文件：打开RAR文件后，查看文件列表，确保其中包含了名为"How to run"的文件或文件夹。选择该文件或文件夹，然后点击解压缩按钮（通常是一个向下的箭头图标），选择一个目标文件夹用于存放解压后的文件。 5. 查看解压内容：解压缩完成后，您可以打开之前选择的目标文件夹查看解压出的文件或文件夹。 6. 运行文件：如果解压出的文件是可执行的（例如.exe文件），在文件管理器中双击它即可运行。如果是脚本文件或者需要在特定环境下运行的程序，请按照相应的指导或说明进行操作。 7. 注意事项：在运行未知来源的文件之前，一定要确保您的计算机具备有效的病毒防护措施，并尽量从可信赖的来源下载和安装软件。此外，如果解压缩过程中出现错误，可能是RAR文件已损坏或软件没有正确安装，这时应尝试重新下载RAR文件或重新安装解压缩软件。 在描述中提到的"Dear sir Skaching of Life cycle"，这部分信息可能是指一个具体软件或程序的生命周期管理说明。软件生命周期（Software Development Lifecycle, SDLC）是指软件从提出概念、设计、开发、测试、部署、维护到退役的全过程。"Skaching"可能是某个特定软件或工具的名称，用于管理或跟踪软件的生命周期。因此，在运行"How to run"文件时，可能需要考虑其在整个软件生命周期中的作用和上下文，确保按照正确的生命周期管理流程操作。 由于标签"dear_life"并没有提供额外的具体信息，我们无法确定它所指代的具体内容。不过，根据上下文，它可能与RAR压缩文件的名称或者软件生命周期管理有关，这需要结合具体的使用场景和文件内容来进一步判断。在没有更多明确信息的情况下，我们无法提供更深入的知识点分析。

linux-kernel-howto.rar_KERNEL-HOWTO._Linux Kernel How_linux_linu

2022-09-19 上传
"Linux-kernel-howto.rar"中的"KERNEL-HOWTO_Linux Kernel How_linux_linu"文档详细介绍了这一过程，本文将基于这份文档，为你揭示Linux内核裁剪的奥秘。 Linux内核裁剪的主要目的是减少内核的大小，提高系统性能，...

how-to-read.rar_how to do research

2022-09-21 上传
"how-to-read.rar_how to do research"这一压缩包，内含文档《how to read.doc》，为我们揭示了如何进行有效研究的宝贵经验。 首先，科研始于阅读。在《如何阅读》一文中，作者强调了阅读的重要性，指出它是获取...

how-to-realise-network-camera-.rar_How To Network_网络摄像机

2022-09-19 上传
基于TQ2440开发板的Linux-2.6.30.4的网络摄像机的实现

Error: Package: libselinux-devel-2.5-15.el7.x86_64 (/libselinux-devel-2.5-15.el7.x86_64) Requires: libselinux(x86-64) = 2.5-15.el7 Installed: libselinux-2.5-14.1.el7.x86_64 (@anaconda/7.6) libselinux(x86-64) = 2.5-14.1.el7 You could try using --skip-broken to work around the problem You could try running: rpm -Va --nofiles --nodigest

2023-06-09 上传
Here's how you can do that: 1. Check if any other packages on your system depend on the currently installed version of libselinux by running the following command: ``` rpm -q --whatrequires ...

优化代码 def module_split(self, save_on=True): """ split module data :param save_on: :return: """ for ms in range(self.mod_num): m_sn = self.module_list[ms] module_path = os.path.join(self.result_path_down, m_sn) cols_obj = ChuNengPackMustCols(ms, self.mod_cell_num, self.mod_cell_num) # 传入当前的module序号（如0,1,2,3,4），电芯电压个数，温度NTC个数。 aim_cols = [i for i in cols_obj.total_cols if i in self.df.columns] print(m_sn, aim_cols) self.modules[m_sn] = rename_cols_normal(self.df.loc[:, aim_cols], ms, self.mod_cell_num) print("after change cols name:", ms, m_sn, self.modules[m_sn].columns.tolist()) self.modules[m_sn].dropna(axis=0, how='any', subset=['soc'], inplace=True) volt_col = [f'volt{i}' for i in range(self.mod_cell_num)] temp_col = [f'temp{i}' for i in range(self.mod_cell_num)] self.modules[m_sn].dropna(axis=0, how='any', subset=volt_col, inplace=True) self.modules[m_sn] = stat(self.modules[m_sn], volt_col, temp_col) self.modules[m_sn].reset_index(drop=True, inplace=True) print(self.modules[m_sn]['discharge_ah'].iloc[-1]) self.module_cap[m_sn] = [self.modules[m_sn]['discharge_ah'].iloc[-1], self.modules[m_sn]['charge_ah'].iloc[-1], self.modules[m_sn]['soh'].iloc[-1]] self.module_peaks[m_sn] = list(quick_report(self.modules[m_sn], module_path, f'quick_report_{m_sn[:8]}')) # check soc status mod_soc = self.modules[m_sn]['soc'] self.module_soc_sig[m_sn] = [np.nanmedian(mod_soc), np.max(mod_soc), np.min(mod_soc)] if save_on: single_variables_plot(mod_soc, module_path, f'{m_sn[:8]}_soc_distribution_box.png', 'box', 'SOC') single_variables_plot(mod_soc, module_path, f'{m_sn[:8]}_soc_distribution_violin.png', 'violin', 'SOC')

2023-05-25 上传
print("after change cols name:", ms, m_sn, self.modules[m_sn].columns.tolist()) # Drop rows with NaN values in 'soc' and voltage columns volt_col = [f'volt{i}' for i in range(self.mod_cell_num)] ...

修改错误：import pandas as pd # 1. 读取指定表格 df1 = pd.read_excel('result-new.xlsx', sheet_name='Sheet1') df2 = pd.read_excel('基础数据-new.xlsx', sheet_name='本外币') df3 = pd.read_excel('基础数据-new.xlsx', sheet_name='人民币') # 标的表索引列位置及数据位置 grouped = df2.groupby(df2.columns[1]).agg({df2.columns[2]: 'sum', df2.columns[5]: 'sum'}).reset_index() grouped1 = df3.groupby(df2.columns[1]).agg({df3.columns[2]: 'sum', df3.columns[5]: 'sum'}).reset_index() # 合并表1和表2的结果 result = pd.merge(df1, grouped, grouped1, left_on=df1.columns[1], right_on=grouped.columns[0], how='left') # 输出结果到文件 result.to_excel('531本外币比年初.xlsx', index=False)

2023-06-01 上传
import pandas as pd # 读取指定表格 df1 = pd.read_excel('result-new.xlsx', sheet_name='Sheet1') df2 = pd.read_excel('基础数据-new.xlsx', sheet_...result.to_excel('531本外币比年初.xlsx', index=False)

checking whether the compiler supports GNU C++... yes checking whether g++ accepts -g... yes checking for g++ option to enable C++11 features... none needed checking dependency style of g++... gcc3 checking how to run the C preprocessor... gcc -std=gnu11 -E checking for x86_64-w64-mingw32-ranlib... no checking for ranlib... ranlib checking for x86_64-w64-mingw32-dlltool... no checking for dlltool... no checking for x86_64-w64-mingw32-ar... no checking for x86_64-w64-mingw32-lib... no checking for x86_64-w64-mingw32-link... no checking for ar... ar checking the archiver (ar) interface... ar checking dependency style of gcc -std=gnu11... gcc3 checking for x86_64-w64-mingw32-as... no checking for as... as checking whether dlltool supports --temp-prefix... yes checking whether to build a w32api package for Cygwin... no checking whether to build the Win32 libraries... yes checking whether to build the Win64 libraries... yes checking whether to build the WinARM32 libraries... no checking whether to build the WinARM64 libraries... no checking whether to use genlib... no checking whether to enable globbing... no checking whether to enable private exports... no checking whether to enable delay import libs... no checking what to provide as libmsvcrt.a... msvcrt-os checking whether to include support for Control Flow Guard... no checking whether to enable experimental features... no checking whether the compiler supports -municode... no checking for stdio.h... yes checking for stdlib.h... yes checking for string.h... yes checking for inttypes.h... yes checking for stdint.h... yes checking for strings.h... yes checking for sys/stat.h... yes checking for sys/types.h... yes checking for unistd.h... yes checking for _mingw_mac.h... no

2023-06-10 上传
这些都是 configure 脚本在检查编译器及相关工具是否存在和支持特定的选项和功能。其中包括： - 检查编译器是否支持 C++11 特性，检查是否需要特定的选项来启用这些特性； - 检查 gcc 的依赖风格；...

arser = argparse.ArgumentParser(description="Run GHCN.") parser.add_argument('--data_path', type=str, default='./data/', help='Input data path') parser.add_argument('--model_path', type=str, default='checkpoint.pt', help='Saved model path.') parser.add_argument('--dataset', type=str, default='Cora', help='Choose a dataset from {Cora, CiteSeer, PubMed}') parser.add_argument('--split', type=str, default='full', help='The type of dataset split {public, full, random}') parser.add_argument('--trim_prob', type=float, default=0.2, help='The probability to trim adj, 0 not trim, 1 trim') parser.add_argument('--seed', type=int, default=123, help='Random seed') parser.add_argument('--epoch', type=int, default=1000, help='Number of epochs to train') parser.add_argument('--lr', type=float, default=0.005, help='Initial learning rate') parser.add_argument('--weight_decay', type=float, default=5e-4, help='Weight decay (L2 norm on parameters)') parser.add_argument('--k', type=int, default=10, help='k-hop aggregation') parser.add_argument('--hidden', type=int, default=64, help='Number of hidden units') parser.add_argument('--dropout', type=float, default=0.7, help='Dropout rate') parser.add_argument('--patience', type=int, default=100, help='How long to wait after last time validation improved') args = parser.parse_args() for arg in vars(args): print('{0} = {1}'.format(arg, getattr(args, arg))) 修改代码要求：如果dataset不等于{Cora, CiteSeer, PubMed}中的任何一项则不打印split

2023-05-31 上传
parser.add_argument('--patience', type=int, default=100, help='How long to wait after last time validation improved') args = parser.parse_args() if args.dataset in {'Cora', 'CiteSeer', 'PubMed'}: ...

class MainWindow(QMainWindow): def init(self, user_id): super().init() self.user_id = user_id self.initUI() # 打开串口 self.ser = serial.Serial('COM7', 9600, timeout=1) def initUI(self): # 创建用于显示员工信息的控件 self.info_label = QLabel("员工信息", self) self.info_label.move(100, 50) self.info_label.setStyleSheet("font-size: 24px; color: black; background-color: #eee; border-radius: 10px;") self.id_label = QLabel("员工ID：", self) self.id_label.move(70, 100) self.id_label.setStyleSheet("font-size: 18px; color: black;") self.name_label = QLabel("姓名：", self) self.name_label.move(70, 150) self.name_label.setStyleSheet("font-size: 18px; color: black;") self.six_label = QLabel("性别：", self) self.six_label.move(70, 200) self.six_label.setStyleSheet("font-size: 18px; color: black;") self.sfz_label = QLabel("身份证：", self) self.sfz_label.move(70, 250) self.sfz_label.setStyleSheet("font-size: 18px; color: black;") self.tel_label = QLabel("电话：", self) self.tel_label.move(70, 300) self.tel_label.setStyleSheet("font-size: 18px; color: black;") self.setFixedSize(800, 500) self.setWindowTitle('员工信息') # 查询员工信息 def query_employee(self, id): conn = pymysql.connect(host='39.99.214.172', user='root', password='Solotion.123', database='jj_tset') cursor = conn.cursor() cursor.execute("SELECT * FROM employee_table WHERE user_id='%s'" % id) result = cursor.fetchone() conn.close() return result # 读取数据 def read_data(self): data = self.ser.readline() if data: # 解析数据 id = data.decode().strip() # 查询员工信息 result = self.query_employee(id) if result: # 更新UI界面 self.id_label.setText("员工ID：" + result[0]) self.name_label.setText("姓名：" + str(result[1])) self.six_label.setText("性别：" + result[2]) self.sfz_label.setText("身份证：" + str(result[3])) self.tel_label.setText("电话：" + result[4]) print(result[0],result[1],result[2],result[3],result[4]) else: # 显示空白信息 self.id_label.setText("员工ID：") self.name_label.setText("姓名：") self.six_label.setText("性别：") self.sfz_label.setText("身份证：") self.tel_label.setText("电话：") # 定时读取数据 QTimer.singleShot(100, self.read_data) def closeEvent(self, event): # 关闭串口 self.ser.close()用多线程改写代码，防止主线程阻塞

2023-05-27 上传
Here's an example of how you could use multithreading to prevent the main thread from blocking: ```python from PyQt5.QtCore import Qt, QThread, QTimer, pyqtSignal class SerialThread(QThread): ...

优化以下代码 df_in_grown_ebv = pd.read_table(open(r"C:\Users\荆晓燕\Desktop\20230515分品种计算育种值\生长性能育种值N72分组 (7).txt"), delim_whitespace=True, encoding="gb18030", header=None) df_in_breed_ebv = pd.read_table(open(r"C:\Users\荆晓燕\Desktop\20230515分品种计算育种值\繁殖性能育种值N72分组 (7).txt"), delim_whitespace=True, encoding="gb18030", header=None) # df_in_grown_Phenotype.columns = ['个体号', '活仔EBV', '21d窝重EBV', '断配EBV'] # df_in_breed_Phenotype.columns = ['个体号', '115EBV', '饲料转化率EBV', '瘦肉率EBV', '眼肌EBV', '背膘EBV'] df_in_breed_ebv.columns = ['个体号', '活仔EBV', '21d窝重EBV', '断配EBV'] df_in_grown_ebv.columns = ['个体号', '115daysEBV', '饲料转化率EBV', '瘦肉率EBV', '眼肌EBV', '背膘EBV'] NBA_mean = np.mean(df_in_breed_ebv['活仔EBV']) NBA_std = np.std(df_in_breed_ebv['活仔EBV']) days_mean = np.mean(df_in_grown_ebv['115daysEBV']) days_std = np.std(df_in_grown_ebv['115daysEBV']) fcr_mean = np.mean(df_in_grown_ebv['饲料转化率EBV']) fcr_std = np.std(df_in_grown_ebv['饲料转化率EBV']) output = pd.merge(df_in_grown_ebv, df_in_breed_ebv, how='inner', left_on='个体号', right_on='个体号') # output['计算长白母系指数'] = 0.3 * (NBA - NBA_mean)/NBA_std - 0.3 * (days - days_mean)/days_std - 0.3 * (fcr-fcr_mean)/fcr_std + 0.1 * (pcl-pcl_mean)/pcl_std output['计算长白母系指数'] = 0.29 * (df_in_breed_ebv['活仔EBV'] - NBA_mean)/NBA_std - 0.58 * (df_in_grown_ebv['115daysEBV']- days_mean)/days_std - 0.13 * (df_in_grown_ebv['饲料转化率EBV']-fcr_mean)/fcr_std MLI_mean = np.mean(output['计算长白母系指数']) MLI_std = np.std(output['计算长白母系指数']) output['校正长白母系指数'] = 25 * ((output['计算长白母系指数'] - MLI_mean)/MLI_std) + 100 output.to_excel(r"C:\Users\荆晓燕\Desktop\20230515分品种计算育种值\权重3-N72权重指数_20230602.xlsx",index=False) print(NBA_mean) print(NBA_std) print(days_mean) print(days_std) print(fcr_mean) print(fcr_std) print(MLI_mean) print(MLI_std)

2023-06-03 上传
output = pd.merge(df_in_grown_ebv, df_in_breed_ebv, how='inner', on='个体号') output['计算长白母系指数'] = calculate_index(output[['活仔EBV']], output[['115daysEBV', '饲料转化率EBV']], NBA_mean, NBA_...
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