PyCharmisaddictive,withpowerfulandconfigurablecodecompletion,superbeditingtools,top-notchsupport,diverseplugins,andavibrantecosystemtoboot.LearninghowPyCharmworksandmaximisingthesynergyofitspowerfultoolswillhelpyoutorapidlydevelopapplications.FromleveragingthepoweroftheeditortounderstandingPyCharm’sinternals,thisbookwillgiveyouacomprehensiveviewofPyCharmandallowyoutomakeyourownchoicesaboutwhichworkflowandtoolsarebestforyou.YouwillstartbygettingcomfortablewithPyCharmandmakingitlookexactlylikeyouwant.Youcancustomizethetoolsandtaskbarstosuitindividualdevelopers’codingstyles.Youalsolearnhowtoassignkeyboardshortcuts.Youwillmasterdebuggingbyinsertingbreakpoints,collectingruntimedata,anddebuggingfromtheconsole.YouwillunderstandhowPyCharmworksunderneathandhowpluginssuchasCodemap,Vim,Bitbucket,Assetscompressor,markdown,bashfile,shortcuttranslator,and.gitignoreleveragethepoweroftheIntelliJplatform.YouwillbecomecomfortableusingtheVCSinterfaceinPyCharmandseethebenefitsofusingitforsomesimpletasksaswellassomemorecomplextaskssuchaspartialco妹妹itsusingchangelists.Youwilltakeanin-depthlookatthevarioustoolsinPyCharm,improvingyourworkflowdrastically.Finally,youwilldeploypowerfulPyCharmtoolsforDjango,Flask,GAE,andPyramidDevelopment,becomingwellacquaintedwithPyCharm’stoolsetforwebdevelopmentwithpopularplatforms.Packedwithinsidertricks,thisbookwillhelpyouboostproductivitywithPyCharm.WhatYouWillLearnUnderstandtheinternalworkingsoftheIntelliJPlatformLeveragePyCharm’spowerfulsearchtools,andlearnwhichonesarethebestforyouandyourworkflowCustomizePyCharm’senhancedPythoninterpreteranditsinbuiltterminalDevelopwebapplicationsquicklyandeasilywithdifferentframeworkssuchasFlaskandDjangoUnderstand

当前最成功的三种图像去噪方法Matlab运转程序比较，包括著名的BLS-GSM，Nonlocalmeans以及BM3D(BlockMatching3D)方法。
运转目录下的Denoising_Demo.m即可得到结果。

200组数据，可用于机械学习、深度学习（TV、Radio、Newspaper、Sales）

将能够增强图像纹理信息的分数阶微分算子与变分偏微分方程相结合，运用于图像去噪，提出一种基于分数阶偏微分算子的去噪模型。
该模型能够在抑制噪声的同时，更好地保持图像的纹理细节信息。
由于分数阶微分算子的阶数必须通过大量的实验人为确定，因而选择通过计算局部方差来反应图像局部纹理复杂度，自适应地确定分数阶微分的阶数。
实验表明：自适应分数阶偏微分算子不仅继承了TV模型的优点，并且在保持图像细节信息上的能力更强。

KnapsackProblemsByHansKellerer,UlrichPferschy,DavidPisinger.pdf，分组背包成绩详细解；

（含源码及报告）本程序分析了自2016年到2021年（外加）每年我国原油加工的产量，并且分析了2020年全国各地区原油加工量等，含饼状图，柱状图，折线图，数据在地图上显示。
运转本程序需要requests、bs4、csv、pandas、matplotlib、pyecharts库的支持，如果缺少某库请自行安装后再运转。
文件含6个excel表，若干个csv文件以及一个名字为render的html文件（需要用浏览器打开），直观的数据处理部分是图片以及html文件，可在地图中显示，数据处理的是excel文件。
不懂可以扫文件中二维码在QQ里面问。

翻译文献tvregv2:VariationalImagingMethodsforDenoising,Deconvolution,Inpainting,andSegmentationtvregv2：用于去噪、反卷积、修复和分割的变分成像方式

雅虎研究院、计算广告鼻祖AndreiBroder关于计算广告的一个幻灯片，相信对计算广告有了解的同学应该都晓得这个人。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。