经典自适应算法 用LMS算法求最佳权值

labview主VI和子VI的传值、全局变量传值、引用传值

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LabVIEW 用动态注册事件传输命令，设置控件值（在发出命令和写入命令的VI中）

LabVIEW 值信号属性触发事件结构，动态注册事件2（值信号跨VI触发事件结构）

1、df=DataFrame([{‘A’:’11’,’B’:’12’},{‘A’:’111′,’B’:’121′},{‘A’:’1111′,’B’:’1211′}]) print df.columns.size#列数 2 print df.iloc[:,0].size#行数 3 print df.ix[[0]].index.values[0]#索引值 0 print df.ix[[0]].values[0][0]#第一行第一列的值 11 print df.ix[[1]].values[0][1]#第二行第二列的值 121 以上这篇python DataFrame获取行数、列数、索引及第几行

codic算法，可用于计算任意弧度的正弦值 ，余弦值，具备误差估计等功能,计算准确，方便使用，，误差极小，功能也较为强大，写了好久，亲测可用

已知一个元素,在一个list中找出相似的元素 使用场景: 已知一个其它来源的字符串, 它有可能是不完全与我数据库中相应的字符串匹配的,因此,我需要将其转为适合我数据库中的字符串 使用场景太绕了, 直接举例来说吧 随便举例: 按青岛城市的城区来说, 我数据库中存储的城区是个list:[‘市北区’, ‘市南区’, ‘莱州市’, ‘四方区’]等 从其它的数据来源得到一个城区是:市北 我怎么得到与市北相似相近的市北区 解决方案: In [1]: import difflib In [2]: cityarea_list = ['市北区', '市南区', '莱州市', '四方区'] # 正常情况下,我是

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