PySide——Python图形化界面入门教程(五) ——QListWidget 翻译自:http://pythoncentral.io/pyside-pyqt-tutorial-the-qlistwidget/ Qt具有简洁和方便的几个部件,用来作单列表选择,我们称之为列表框.最灵活的方法是使用一个是Qlistview,它提供了一个必须由程序员定义UI视图.高度灵活的列表模式:一个简单的方法是使用QListWidget,它具有一个预先定义的基于项目的模型,用来处理常见的列表框.我们本节从简单的…

工具作用: mtr可以做路由图供我们分析哪里出现故障或者是否存在有网络拥塞的情况 1. 首先安装mtr 工具 使用yum  安装 :  yum  install mtr -y  2. 使用 我经常在工作中使用参数 -n  不用主机解释 -c   发送多少个数据包 --report  结果显示,并不动态显示. 例如:下面看一下到国外的IP 的情况,从下边可以看到有一些节点有丢包,有一些节点有延时的情况.一般建议做多几次路由图进行分析.    …

此作业要求参见:https://edu.cnblogs.com/campus/nenu/2018fall/homework/2484 项目地址:https://coding.net/u/wuyy694/p/pinball 一.小组介绍 组名:杨老师粉丝群 组长:乔静玉 组员:吴奕瑶.公冶令鑫.杨磊.刘欣.刘佳瑞.卢帝同.张宇 二.Scrum立会(master:刘佳瑞) 1.立会照片 2.时间跨度 开始时间:2018年12月9日  11:04 结束时间:2018年12月9日  11:32 共28分…

此作业要求参见:https://edu.cnblogs.com/campus/nenu/2018fall/homework/2195 Scrum立会master:段晓睿 一.小组介绍 组长:付佳 组员:张俊余 李文涛 孙赛佳 田良 于洋 刘欣 段晓睿 队名:可以低头,但没必要 二.Scrum立会 要求1:工作照片 要求2:时间跨度 2018年10月14日 10:36开始至  2018年10月14日 10:58结束,共计22分钟. 要求3:地点 信息科学与技术学院230教室(二阶)东侧最后两排位置…

此作业要求参见:https://edu.cnblogs.com/campus/nenu/2018fall/homework/2387 项目地址:https://coding.net/u/wuyy694/p/pinball 一.小组介绍 组名:杨老师粉丝群 组长:乔静玉 组员:吴奕瑶.公冶令鑫.杨磊.刘欣.刘佳瑞.卢帝同.张宇 二.Scrum立会(master:刘欣) 1.立会照片 2.时间跨度 开始时间:2018年11月18日  16:02 结束时间:2018年11月18日  16:36 共计3…

此作业要求参见:https://edu.cnblogs.com/campus/nenu/2018fall/homework/2250 一.小组介绍 组名:杨老师粉丝群 组长:乔静玉 组员:吴奕瑶.公冶令鑫.杨磊.杨金铭.刘佳瑞.卢帝同.张宇 二.Scrum立会(master:杨磊) 1.时间跨度 开始时间:2018年10月21日  11:03 结束时间:2018年10月21日  11:38 共计35分钟 2.地点 东北师范大学二食堂三楼楼梯口进门处第一.二排 3.立会内容 开会前一天做了什么.…

#include <stdio.h> #define maxsize 5000 char buf[maxsize]; char *head = buf; char *new(int size) { //分配元素字长 //可用内存分配完毕 if (maxsize - (buf - head) < size) return 0; head += size; return head - size; } int *arr; int *arr2; char *str; int main() { a…

箱线图通过绘制观测数据的五数总括,即最小值.下四分位数.中位数.上四分位数以及最大值,描述了变量值的分布情况.箱线图能够显示出离群点(outlier),离群点也叫做异常值,通过箱线图能够很容易识别出数据中的异常值. 箱线图提供了识别异常值的一个标准: 异常值通常被定义为小于 QL - l.5 IQR 或者 大于 Qu + 1.5 IQR的值,QL称为下四分位数, Qu称为上四分位数,IQR称为四分位数间距,是Qu上四分位数和QL下四分位数之差,其间包括了全部观察值的一半. 箱线图的各个组成部分的…

写在前面 3 年的硕士生涯一转眼就过去了,和社交网络也打了很长时间交道.最近突然想给自己挖个坑,想给这 3 年写个总结,画上一个句号.回想当时学习 R 语言时也是非常戏剧性的,开始科研生活时到处发邮件要源代码,发完最后一封本以为又是无功而返,很意外的收到了秒回的邮件,邮件中附上了由 R 语言编写的实验代码.当时过于开心,因为终于有热心的作者回复了,以至于没有仔细考虑,想都没想对着满是警告的代码开始了 R 语言学习之旅.之后的几天陆陆续续的收到了其他作者的回复,实验代码多是使用 Python 构建…

一:导入R包及需要画热图的数据 library(pheatmap) data<- read.table("F:/R练习/R测试数据/heatmapdata.txt",head = T,row.names=1,sep="\t") 二:画图 1)pheatmap(data)#默认参数 2)pheatmap(data,clustering_distance_rows = "correlation")#聚类线长度优化 3)pheatmap(data…