【GNPS_DatasetExplorer】是一个基于Python开发的数据集浏览工具，专为处理和分析GNPS（Global Natural Products Social Molecular Networking）平台产生的大规模生物化学数据而设计。它提供了一个直观的界面，让用户能够轻松探索、比较和理解复杂的数据集，尤其在天然产物研究和分子网络分析领域具有广泛应用。 在本地部署【GNPS_DatasetExplorer】时，可以使用`server-compose`，这是一个基于Docker的工具，允许用户通过简洁的YAML配置文件来定义、运行和管理多容器应用。Docker容器化技术确保了应用程序可以在任何环境中一致地运行，同时隔离了应用程序与底层操作系统，提高了部署的灵活性和可移植性。配置文件`docker-compose.yml`定义了服务（如Web服务器、数据库等）及其依赖关系，使得整个系统的启动和管理变得简单。 此外，项目还支持【Heroku】部署，Heroku是一个云端平台即服务（PaaS），特别适合快速部署和管理Web应用程序。通过`Procfile`，开发者可以声明应用程序的进程类型及其启动命令，Heroku会根据这个文件自动管理应用的生命周期。这使得【GNPS_DatasetExplorer】能够在Heroku平台上无缝运行，无需用户自己搭建和维护服务器基础设施。 在【GNPS_DatasetExplorer-master】这个压缩包中，可能包含的文件和目录有： 1. `src/`：源代码目录，包含了【GNPS_DatasetExplorer】的Python代码。 2. `requirements.txt`：列出项目所需的Python库和版本，用于安装依赖。 3. `Procfile`：Heroku部署所需，声明了应用的进程类型和启动命令。 4. `docker-compose.yml`：Docker容器配置文件，定义了本地部署所需的各个服务。 5. `README.md`：项目介绍和使用指南。 6. `data/`：可能包含示例数据或测试数据，供用户学习和测试。 7. `static/` 和 `templates/`：可能分别存放Web应用的静态资源（如CSS、JavaScript）和HTML模板文件。 使用【GNPS_DatasetExplorer】时，用户可以通过Web界面上传或导入GNPS数据集，然后进行可视化分析，例如查看质谱图、构建分子网络、比较不同样本之间的相似性等。这个工具对于科研人员来说，极大地简化了数据分析过程，提高了工作效率，并且通过支持本地和云端部署，满足了不同场景下的使用需求。

体素姿势 这是以下方面的官方实现： ， 屠含月，王春雨，曾文俊ECCV 2020（口服）（ ） 安装 克隆此仓库，我们将克隆multiview-multiperson-pose的目录称为$ {POSE_ROOT}。 安装依赖项。 资料准备 货架/校园数据集 从下载数据集，并将其分别提取到${POSE_ROOT}/data/Shelf和${POSE_ROOT}/data/CampusSeq1 。 我们已经将相机参数处理为我们的格式，您可以从此存储库下载它们。 它们分别位于${POSE_ROOT}/data/Shelf/和${POSE_ROOT}/data/CampusSeq1/ 。 由于两个数据集的注释有限且不完整，因此我们不使用该数据集训练模型。 相反，我们直接使用在COCO上训练的2D姿态估计器，并使用Panoptic数据集中的独立3D人类姿态来训练3D模型。 它位于${PO

导热系数的经验估计 使用经验模型（包括Clarke模型，Cahill-Pohl模型和Slack模型）估算导热系数。 基本方程式 克拉克模型 ， κ分钟= 0.85 K B＆（N A Nρ/ M平均）2/3（E /ρ）1/2 其中k B是玻尔兹曼常数， M avg和n分别是平均原子质量和晶胞中的原子数， E是杨氏模量， ρ是密度， N A是阿伏加德罗数。 卡西尔-Pohl的模型 ， ， κ分钟= K乙/2.48（N /Ω）2/3（V L + 2V T）， 或者 κ分钟= 1/2（π/ 6）1/3 K B＆第（n /Ω）2/3（V L + 2V T）， 其中k B是玻尔兹曼常数， Ω和n分别是晶胞的体积和晶胞中的原子数。从体积模量B和剪切模量G估算出的v l和v t以及纵向声速和横向声速分别如下： v l =（（B + 4G / 3）/ρ） 1/2 ， v t ＝（G /ρ） 1/2

xsd2xml 这是一个简单的python脚本，如果您有xsd，可以帮助您生成一些xml。 它使用库解析给定的架构文档，然后填充一些硬编码的值。 请检查以下示例。 XSD <? xml version = " 1.0 " encoding = " utf-8 " ?> < xs xss=removed> < xs xss=removed xss=removed> < xs xss=removed> < xs> < xs> < xs : element name = " empno " type = " xs:string " /

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在Python程序设计中，循环结构是实现重复执行任务的重要工具。循环分为两类：for循环和while循环。for循环通常用于遍历序列（如列表、元组、字符串）或区间，而while循环则用于根据特定条件重复执行代码块，直至条件不再满足。 在本课程中，我们详细学习了while循环的使用，包括如何构建无限循环，以及如何在循环中使用break语句跳出。我们讨论了无限循环的概念，即当while语句中的条件表达式永远为真（即布尔值True）时，循环会无限进行下去，形成所谓的死循环。我们了解到在循环体内部使用break语句可以用来提前结束循环，即使循环条件依然成立。 课程内容还涉及到二重循环结构，即循环中嵌套另一个循环，这在处理多维数据结构时非常有用。例如，在处理二维数组或矩阵时，外层循环遍历行，内层循环遍历列。 此外，课程通过具体的编程示例，展示了如何利用循环结构来解决实际问题。例如，通过循环输入字符，并在输入特定结束符时退出循环；或者利用循环来计算数学表达式的值，如级数求和问题。在这个过程中，我们学习了如何观察表达式规律，通过循环逐步逼近问题的答案。我们还学习了循环体内语句的先后顺序对程序逻辑的影响，以及初值和变量的作用。 课程还涵盖了如何使用循环结构来求解近似值，例如计算π的近似值。这种情况下，循环会继续执行直到满足特定的精度要求，即某项小于给定的小数界限值。我们了解了在循环中如何更新变量，以及如何调整循环条件来确保程序的正确终止。 课程通过求解特定条件下整数集合的问题，展示了循环结构在进行条件判断时的应用。例如，找出1至100之间能被7整除但同时不能被5整除的所有整数。这类问题需要在循环体内嵌套使用条件判断语句（如if语句），通过循环逐一检查满足条件的元素。 通过这些具体的编程示例，我们可以看到循环结构的强大功能和灵活性。它不仅可以帮助我们处理重复性的任务，还能通过嵌套循环结构实现复杂的数据处理和逻辑判断，是编程中不可或缺的一部分。

Python程序设计中的循环结构是编程的基础概念之一，它允许程序重复执行一段代码直到满足某个特定条件。在Python中，主要有两种循环结构：while循环和for循环。 while循环是一种基于条件的循环控制结构，它通过设定一个条件表达式，只要该条件表达式的结果为真（True），循环体内的代码就会被执行。while循环的基本语法如下： ```python while 条件表达式: # 循环体 循环体内代码 ``` 需要注意的是，循环体内的代码执行过程中必须包含能够改变条件表达式结果的操作，否则可能会造成无限循环。比如，若循环条件一直为真，且没有中断循环的语句，就会发生无限循环，程序将无法正常终止。 接着，循环的正确设计策略通常包括三个步骤：首先确认需要循环执行的语句，其次将这些语句包裹在一个循环结构中，最后编写合适的循环继续条件以及控制循环的语句。 此外，在循环的使用过程中，一个常见的错误是所谓的“偏离1的误差”，即循环次数比预期多一次或少一次，这通常是因为循环条件设置不当，例如条件应该是“小于”而不是“小于等于”。 举个简单的例子，要显示字符串"Programming is fun!"一百次，可以使用如下while循环代码： ```python cnt = 0 while cnt < 100: print("Programming is fun!") cnt += 1 ``` 在Python中，for循环则通常用于执行固定次数的循环。for循环可以遍历任何序列（如列表、元组、字符串）中的元素。for循环的基本语法如下： ```python for 变量 in 序列: # 循环体 循环体内代码 ``` for循环特别适用于处理集合数据，如列表和字符串。它简洁易读，并且能够自动处理序列的遍历，无需手动设置循环计数器。 同时，Python中还有一些与循环相关的语句，如break和continue。break语句用于立即退出循环，不论循环条件是否为真；而continue语句则跳过当前循环的剩余代码，直接进入下一次循环迭代。 实际编程中，循环常常用于实现各种算法和数据处理任务。例如，在上面的PPT内容中提到了斐波那契数列的计算，可以通过while循环来实现： ```python a = 0 b = 1 while a < 1000: print(a, end=" ") a, b = b, a + b ``` 循环在实现交互式程序中也有广泛应用，例如随机数生成、猜数字游戏等。在猜数字游戏中，可以利用while循环让用户不断猜测，直到猜中为止： ```python from random import randint rnd = randint(1, 100) cnt = 0 while 1: try: x = eval(input("请输入您猜测的数字：")) cnt += 1 if x > rnd: print("遗憾！太大了") elif x < rnd: print("遗憾！太小了") else: print(f"恭喜！您猜对了，共猜了{cnt}次。") break except ValueError: print("请输入一个有效的整数。") ``` 通过这些例子，我们可以看到循环结构在Python程序设计中的重要性和多样性，以及如何利用循环解决实际问题。

Python程序设计中的循环结构是程序执行过程中重复执行某段代码的一种基本结构。循环结构分为两种：一种是while语句，另一种是for语句。在编写程序时，通常会遇到需要反复执行特定任务的情形，这时就可以使用循环结构来简化代码和提高执行效率。 在Python中，顺序结构是程序流程按顺序执行的一种模式，它是程序中最简单和最基本的结构。在顺序结构中，程序从上到下逐行执行，每一行代码只有在上一行执行完毕后才会执行。 选择结构（分支结构）是指程序流程可以根据条件判断来选择不同的执行路径。在选择结构中，程序会根据条件判断的结果来决定接下来执行哪一部分代码，通常使用if、elif和else等关键字来实现。 循环结构允许程序根据条件反复执行一段代码，直到满足特定条件为止。循环结构又分为两种类型：条件循环（while循环）和迭代循环（for循环）。条件循环是基于条件表达式进行循环的，只要条件为真，循环就会继续执行；而迭代循环是遍历一个序列（如列表、元组、字符串等）中的元素，对每个元素执行循环体中的代码。 在实际应用中，循环结构可以用于处理重复的任务，例如计算数列求和、统计报表数据、处理用户输入以及实现复杂的算法等。 例如，如果需要计算一系列数字的总和，可以使用while循环来询问用户是否继续输入下一个数字，然后根据用户输入的数字来计算总和。在这个过程中，程序需要判断用户输入的是不是继续输入的信号（如“yes”或“no”），如果是，则继续执行循环；如果不是，则停止循环。 另一个例子是计算列表中所有正偶数的和，可以通过for循环遍历列表中的每个元素，通过判断每个元素是否满足为正偶数的条件，如果满足，则累加到总和变量中。 此外，Python中循环结构的设计还包括了else子句的使用。在while循环中可以添加else子句，如果循环正常结束（即不是通过break语句终止的），则执行else子句中的代码。这一点是Python循环结构的一个独特之处，允许程序员在循环完成之后执行一些额外的操作。 循环结构的流程图是一种图形化表示循环过程的工具，它有助于理解程序的执行流程。在流程图中，循环结构通常通过一个带有入口和出口的流程框来表示，条件判断位于入口处，循环体在流程框内部，循环结束后可以有额外的流程分支。 通过循环结构，Python程序员可以编写出更加简洁和高效的代码来解决各种重复性任务，这是程序设计中的一个重要环节。无论是对于初学者还是经验丰富的开发者，理解和掌握循环结构都是编写有效Python程序的关键。

Streamlit是一款基于Python的数据可视化和应用开发框架，它允许数据科学家和工程师快速创建交互式的、美观的应用程序，无需深入学习前端技术。这个“streamlit-example”项目是一个学习和实践Streamlit的好例子，让我们来深入探讨一下Streamlit的核心特性和如何使用它。 Streamlit的工作原理是通过读取Python脚本来构建应用程序的界面。在你的项目中，`streamlit-example-main`很可能包含了运行Streamlit应用的主文件。通常，这个文件会有一个或多个`streamlit.write()`函数，用于输出各种类型的数据显示。 1. **安装与启动**： - 安装Streamlit库：在命令行或终端中运行`pip install streamlit`。 - 运行应用：找到`streamlit-example-main`中的主Python文件（如`app.py`），然后运行`streamlit run app.py`。这将在本地启动一个Web服务器，你可以通过浏览器访问应用程序。 2. **核心组件**： - `streamlit.write()`: 这个函数是Streamlit的基础，它可以输出文本、HTML、图像、图表等。 - `streamlit.pyplot()`: 用于展示matplotlib生成的图表。 - `streamlit.plotly()`: 支持Plotly库的交互式图表。 - `streamlit.altair()`: 显示Altair库的静态或交互式图表。 - `streamlit.dataframe()`: 直接展示Pandas DataFrame。 - `@streamlit.component`: 创建自定义的UI组件。 3. **数据交互**： - Streamlit支持用户输入，例如`streamlit.text_input()`和`streamlit.number_input()`，可以创建文本框和数字输入框。 - 使用`streamlit.checkbox()`和`streamlit.radio()`让用户选择选项。 - `streamlit.selectbox()`允许用户从下拉菜单中选择。 4. **状态管理**： - Streamlit的`st.cache()`装饰器可以缓存函数结果，提高性能。 - `st.session_state`用于在页面刷新时保持用户的状态。 5. **布局控制**： - 使用`streamlit.column()`和`streamlit.row()`可以控制页面的布局。 - `st.beta_container()`提供更灵活的布局选项，比如网格系统。 6. **部署**： - Streamlit提供了一键部署到免费的Streamlit Sharing服务，只需运行`streamlit share`命令。 - 也可以将应用部署到Heroku、Google Cloud或AWS等云平台。 7. **社区和扩展**： - Streamlit有活跃的社区，用户可以分享代码和应用，找到很多有用的示例。 - 通过社区创建的库（如streamlit-aggrid、streamlit-dashboards等）可以增强Streamlit的功能。 通过这个`streamlit-example`项目，你可以学习如何使用这些组件和功能，逐步创建自己的数据可视化解析或应用。记得探索源代码，理解每个部分的作用，这将帮助你更好地掌握Streamlit的使用技巧。在实践中不断迭代，你会发现Streamlit是一个强大且易用的工具，能帮助你快速将数据分析转化为引人入胜的交互式应用。

使用Jonker-Volgenant算法的线性分配问题求解器 该项目是对的重写，该支持python 3并更新了核心代码。 由于使用了英特尔AVX2内在函数优化了增行减少阶段，因此性能是原始性能的两倍。 它是Python 3的本机模块，不适用于Python 2.x，否则请坚持使用pyLAPJV。 是两个基数相等的集合之间的双射，从而优化了从固定成本矩阵中提取的各个映射成本之和。 例如，当我们想将结果拟合到矩形规则网格中时，自然就会出现。 有关LAP为何重要的详细信息，请参阅此真棒笔记本： 。 本文描述了Jonker-Volgenant算法： R. Jonker和A. Volgenant，“用于密集和稀疏线性分配问题的最短增强路径算法”，《计算》 ，第1期，第1期。 1987年第38卷，第325-340页。 尽管上有简短的描述，但该论文尚未公开。 尽管复杂度相同-O（n 3 ），但实