线性回归（Linear Regression）是回归任务中最常见的算法，利用回归方程对自变量和因变量进行建模，且因变量和自变量之间是线性关系而得名，从而可以根据已知数据预测未来数据，如房价预测、PM2.5预测等。
Xlsx是python用来构造xlsx文件的模块，可以向excel2007+中写text，numbers，formulas 公式以及hyperlinks超链接。
Confluence 的开发者 Atlassian 已公告此漏洞，并将其归类为损坏的访问控制问题。他们强调需要立即采取行动，并建议用户升级到最新版本以保护他们的系统。Atlassian 将该漏洞的严重级别评定为 Critical CVSS 10。
Apple 引入了新的结构体 UIFont.Width，这代表了一种新的宽度样式。
请点击上面“思影科技”四个字，选择关注我们，思影科技专注于脑影像数据处理，涵盖（fMRI,结构像,DTI,ASL,EEG/ERP,FNIRS,眼动）等，希望专业的内容可以给关注者带来帮助，欢迎留言讨论，也欢迎参加思影科技的课程，可添加微信号siyingyxf或19962074063进行咨询。(文末点击浏览）
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做一个文本编辑控件，设置字体的格式等功能必不可少。 RichTextBox作为.Net提供的富文本控件，成为很多人做文本编辑器的首选。本文将要讨论就是针对RichTextBox控件的设置粗体、斜 体、下划线等功能的相关问题。
如果你不知道事件总线是什么，那么没有关系，下面我们先来看这么一个场景： 你是否在开发的过程中遇到过想在Activity-B中回调Activity-A中的某个函数，但Activity又不能手动创建对
1 使用细节 将一段文档传入BeautifulSoup 的构造方法,就能得到一个文档的对象,； 可以传入一段字符串或一个文件句柄，比如： from bs4 import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(open("index.html")) soup = BeautifulSoup("<html>data</html>") 2 对象的种类 2.1 种类说明 Beautiful Soup将HTML文档转换成一个树形结构,每个节点都是Python对象； 所有对象为4种:
要想使用python绘制一般二维的空间数据可视化，Basemap这个库就不得不提，虽将不再进行维护，但其较完整的绘图体系，对绝大多数的地理空间数据可视化绘制已足够满足需求，下面，将结合实例对Python-Basemap的常用设置进行讲解。
虽然功能性磁共振成像(fMRI)研究主要集中在灰质上，但最近的研究一致发现，血氧水平依赖(BOLD)信号可以在白质中可靠地检测到，功能连接(FC)已被组织成白质中的分布式网络。然而，尚不清楚这种白质FC是否反映了潜在的电生理同步。为了解决这个问题，我们使用了16例耐药癫痫患者的颅内立体脑电图(SEEG)和静息状态功能磁共振成像(fMRI)数据。我们发现BOLD FC与SEEG FC在白质中相关，并且这一结果在每个参与者的广泛频段范围内是一致的。通过纳入扩散谱成像数据，我们还发现SEEG和fMRI的白质FC与白质结构连通性相关，表明解剖纤维束是白质功能同步的基础。这些结果为白质BOLD FC的电生理和结构基础提供了证据，它可能是精神和神经疾病的潜在生物标志物。
CBOW 是一个非常优秀的Word Embedding模型，其原理非常简单，本文章尝试深入模型内部，探索这个模型的性能和表现。
返回一个列表，如果正则表达式中没有分组，则列表中包含的是所有匹配的内容，如果正则表达式中有分组，则列表中的每个元素是一个元组，元组中包含子分组中匹配到的内容，但是没有返回整个正则表达式匹配的内容
CKEditor 5插件通过npm包分发，并以模块化方式实现，这意味着单个插件可能包含多个JavaScript文件。
大脑的内在功能组织在成年后会发生变化。年龄差异在多个空间尺度上被观察到，从分布式大脑系统的模块化和全局分离的减少，到网络特异性的去分化模式。然而，我们尚不确定去分化是否会导致大脑功能随着年龄的增长发生不可避免的，局限性的经验依赖的整体变化。我们采用多方法策略在多个空间尺度上调查去分化。在年轻（n=181）和年老（n=120）的健康成年人中收集多回波（ME）静息态功能磁共振成像。在保留群体水平的脑区和网络标签的同时，实现了对个体变异敏感的皮层分割以用于每个被试的精确功能映射。ME-fMRI处理和梯度映射识别了全局和宏观网络的差异。多变量功能连接方法测试了微观尺度的连边水平差异。老年人表现出较低的BOLD信号维度，与整体网络去分化相一致。梯度基本上是年龄不变的。连边水平的分析揭示了老年人中离散的、网络特异的去分化模式，视觉和体感网络在功能连接内更为整合，默认和额顶控制网络表现出更强的连接，以及背侧注意网络与跨模态区域更为整合。这些发现强调了多尺度、多方法来表征功能性大脑老化结构的重要性。
在 Android 中，若需要使得某个TextView加载字体包，使用以下方式即可：
在工作中经过会遇到大量格式一致，内容不同的Excel表格文件，需要将这里面的内容整理到一个Excel文件中的情形。
前言： 日常测试流程中，时常需要将测试结果输出为报告文档予以公示。而如果能够将报告文档生成的过程自动化实现，省去每次编辑表格、格式、图片的时间，无疑是一项可观的效率提升。 针对这一目标，小编了解并尝试了通过python中的docx模块进行word文档自动化生成，于此将其基本方法与实现过程同大家交流分享。 安装： 由于小编使用的是python3，实践过程中发现，如果直接使用pip命令安装模块： pip install docx import模块会因版本问题报错，应前往：https://www.lf
上一篇文章我们介绍了tkinter单选框的实现，单选框的各选项之间的关系是互斥的，选择了A选项，就不能选B选项；复选框就不一样，各个选项之间是并列的，我选了A还可以选B和C选项，我们在大学选课以及我们在啊购物时选购商品就是类似的情况。
想写这个东西其实是因为最近要写个命令行的工具，但是有个问题是什么呢？就是传统的那个黑漆漆的窗口看起来很蛋疼。并且完全看不到重点，于是就想起来这么一个东西。相对来说针对*nix的系统方法会比较通用一些，而windows下这个东西需要用到专门的Windows相关的api来实现。
最近一有时间就在整理自己常用的代码片段，并做成了私人pip包，正好整理到了装饰器的部分，所以就想着写篇文章来总结一下。写这篇文章的目的是为了让大家对装饰器有一个更深入的了解，而不是简单的使用。同时也是自己对装饰器掌握的一个总结，希望能够帮助到大家。
本文旨在深入探讨强化学习在生成式预训练语言模型中的应用，特别是在对齐优化、提示词优化和经验记忆增强提示词等方面的具体实践。通过对现有研究的综述，我们将揭示强化学习在提高生成式语言模型性能和人类对话交互的关键作用。虽然这些应用展示了巨大的潜力，但也将讨论现有方法的挑战和可能的未来发展方向。
如下代码使用itext生成pdf文件，通过设置中文字体避免乱码。 /** AsianTest.java */ import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import com.lowagie.text.*; import com.lowagie.text.pdf.PdfWriter; import com.lowagie.text.pdf.BaseFont; import com.lowagie.text.Font; impo
在上一节我们介绍了 BeautifulSoup 的使用，它是一个非常强大的网页解析库，可有没有觉得它的一些方法使用有点不适应？有没有觉得它的 CSS 选择器功能没有那么强大？
emm，不考虑兼容性的话，答案是可以利用文字的 -webkit-text-stroke 属性，给文字二次加粗。
如果你还不清楚 Fabric.js 有什么用，我强烈推荐你阅读 《Fabric.js 从入门到目中无人》 。该文能让你的前端技术再点亮一个技能点。
在上一节中，我们介绍了 Beautiful Soup 的用法，它是一个非常强大的网页解析库，你是否觉得它的一些方法用起来有点不适应？有没有觉得它的 CSS 选择器的功能没有那么强大？
Link: https://bmcgenet.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12863-018-0710-z#Sec22
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）对监督学习下二分类问题提供了一个绝妙的解决方案。通过对偶函数和核函数求解，将适用范围从二维线性推广到多维非线性模型，使用相关方法变形，也可用于多分类问题和回归问题。
grid() 方法相比 pack() 方法来说要更加灵活，以网格的方式对组件进行布局管理，让整个布局显得非常简洁、优雅。
该文介绍了如何利用DocX在C#中创建具有超链接、图像和表格的Word文档，以及如何设置文档的标题和页脚。
出库单打印出三色单，这个很普遍，以下用PHP来实现出库单的打印预览，主要用到tcpdf插件，整合到laravel项目中。tcpdf插件可以到官网下载最新的版本。我这里用的是最新版本，
Excel是当今最流行的电子表格处理软件，支持丰富的计算函数及图表，在系统运营方面广泛用于运营数据报表，比如业务质量、资源利用、安全扫描等报表，同时也是应用系统常见的文件导出格式，以便数据使用人员做进一步加工处理。
介绍 有一种快速的方法可以在你的 Linux 中找到所有已安装的字体。 在本文中，我们将使用fc-list命令列出Linux 系统上的所有字体和样式。 列出所有字体 要列出 Linux 系统上所有已安装的字体，请运行以下命令 > fc-list /usr/share/fonts/urw-base35/NimbusMonoPS-Italic.otf: Nimbus Mono PS:style=Italic /usr/share/fonts/urw-base35/D050000L.t1: D050000L:st
这里主要是指你有多个云主机，为了避免误操作，最好打开 zsh 的时候，能够显示 ip，否则操作了哪个都不知道，可以参考下面这个方法。
准确描述血氧水平依赖(BOLD)信号变化的时间过程对功能性MRI数据的分析和解释至关重要。虽然多项研究表明白质(WM)在任务诱发下表现出明显的BOLD反应，但尚未对WM自发信号波动的时间过程进行全面的研究。我们测量了WM内一组区域的功率谱，这组区域的的静息态时间序列是独立成分分析显示为同步活动。根据它们的功率谱，在每个成分中，体素明显地分为两类:一组显示出一个单独的峰，而另一组在更高的频率上有一个额外的峰。它们的分组具有位置特异性，其分布反映了独特的神经血管和解剖结构。重要的是，两类体素在功能整合中的参与存在差异，这体现在两类体素在区域间连接数量上的差异。综上所述，这些发现表明，WM信号在本质上是异质性的，并依赖于局部的结构-血管-功能关联。
本篇文章主要介绍一款十分好用的终端工具XShell及其使用教程，包括：使用XShell连接服务器、使用XShell服务器上传文件、XShell改变字体颜色以及解决计算机中丢失MSVCP110.dll问题的方法。
在用ggplot2绘图时，经常发现图片中的中文无法显示或者中文字体格式不对，这种情况下，展现的图片是残缺不全的，为了解决R语言图片保存时，无法显示中文的问题，现对showtext()和Cairo包进行简单的运用。
虽然小伙伴们喜欢空间绘图方面的居多(毕竟这方面的小伙伴居多)，但商业图表的绘制也不能放下哦！本期就推出一篇商业图表的仿制教程。主要涉及内容如下：
DateFrame自带的plot虽然能画图，但是如果希望能控制更灵活，比如：设置title的字体大小，x轴的标签不希望横着放(或旋转指定角度)等，还可以直接调用plt底层的方法
复制上面的内容保存为zjdark.vim,然后放在macvim或gvim的安装目录下的colors文件夹下，重启vim选择该主题即可
解析库使用篇： 解析库re的使用：正则表达式 解析库XPath的使用 解析库Beautiful Soup的使用 解析库pyquery的使用
GUI程序的开发方式太多了，这里肯定就是Python语言了，至于为什么，就不多描述了；
研究目的：颞叶癫痫（TLE）影响大规模的灰质和白质网络，这些变化导致许多患者出现言语记忆障碍。在本研究中，作者通过多模态影像探究颞叶癫痫患者大脑的改变，并评估不同成像技术对研究言语记忆损伤的敏感性。该研究发表在Epilepsia杂志。
多项式回归（Polynomial Regression）顾名思义是包含多个自变量的回归算法，也叫多元线性回归，多数时候利用一元线性回归（一条直线）不能很好拟合数据时，就需要用曲线，而多项式回归就是求解这条曲线。
今天这篇推文小编就汇总一下有关Venn Diagram(韦恩图) 的绘制方法，主要内容包括：
Rich 是一个 Python 库，可以为你在终端中提供富文本和漂亮、精美的格式。
每门编程语言都会遇到操作Excel！本文主要说下Python对Excel操作时合并单元格的情况。
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