ReadMe_Psychtoolbox安装

python setuptool 范例-回复Python Setuptools范例：从安装到使用的一步一步指南引言：Python是一种功能强大的编程语言，它提供了丰富的库和工具，使开发人员能够更高效地编写和管理代码。

而Setuptools则是Python生态系统中常用的一个工具，它提供了一种简单和方便的方式来构建、打包和分发Python项目。

本文将介绍如何使用Setuptools，从安装开始到实际使用这个工具的各个方面。

第一步：安装Setuptools首先，我们需要安装Setuptools。

在命令行中运行以下命令：pip install setuptools如果你使用的是Python 3.4以上的版本，Setuptools已经包含在Python标准库中，所以你不需要安装它。

否则，你需要通过pip来安装Setuptools。

第二步：创建项目结构在开始使用Setuptools之前，我们需要为我们的项目创建一个合适的目录结构。

我们可以按照以下方式创建我们的项目目录：myproject/myproject/__init__.py` mymodule.py` setup.py在上述例子中，我们创建了一个名为myproject的目录，该项目目录下又包含了一个相同的子目录和一个setup.py文件。

__init__.py是一个空文件，用于标记该目录是一个Python包。

mymodule.py文件是我们实际的Python模块文件，其中包含了一些可供其他模块调用的代码。

第三步：编写setup.py文件在使用Setuptools之前，我们需要创建一个setup.py文件，并在其中定义我们的包的元数据和其他相关配置。

打开setup.py文件，并按照以下步骤进行编辑：步骤1：导入必要的模块首先，我们需要从setuptools模块中导入setup函数，以便在我们的setup()函数中使用它。

在文件的开头添加以下代码：pythonfrom setuptools import setup步骤2：设置包的元数据在setup()函数中，我们需要提供一些关键的信息，以描述我们的包。

sdmtoolbox用法（原创版）目录1.sdmtoolbox 简介2.sdmtoolbox 基本用法3.sdmtoolbox 高级用法4.sdmtoolbox 示例正文【sdmtoolbox 简介】sdmtoolbox 是一个 Python 库，用于处理软件定义网络（SDN）控制器和网络设备之间的通信。

它提供了丰富的功能，可以帮助开发者轻松地实现 SDN 应用程序。

【sdmtoolbox 基本用法】要开始使用 sdmtoolbox，首先需要安装它。

在终端中运行以下命令即可完成安装：```pip install sdmtoolbox```安装完成后，可以通过导入 sdmtoolbox 库并创建一个 API 实例来使用它。

以下是一个简单的示例：```pythonfrom sdmtoolbox import sdm_apiapi = sdm_api.Api()```【sdmtoolbox 高级用法】sdmtoolbox 提供了许多高级功能，如创建和删除流表项、添加和删除流、发送和接收数据包等。

以下是一些示例：- 创建流表项：```pythontable = api.create_table(1, "my_table")```- 添加流：```pythonentry = api.create_entry(1, "my_table", "my_entry", 1, 2, "ip", "ip", 1)```- 发送数据包：```pythonpacket = api.create_packet(1, "my_table", "my_entry", b"abcdef01234567")```- 接收数据包：```pythonpacket = api.receive_packet(1, "my_table", "my_entry")```【sdmtoolbox 示例】以下是一个完整的 sdmtoolbox 示例，演示了如何创建一个流表项并使用它发送和接收数据包：```pythonfrom sdmtoolbox import sdm_api# 创建 API 实例api = sdm_api.Api()# 创建流表项table = api.create_table(1, "my_table")# 添加流entry = api.create_entry(1, "my_table", "my_entry", 1, 2, "ip", "ip", 1)# 创建数据包packet = api.create_packet(1, "my_table", "my_entry", b"abcdef01234567")# 发送数据包api.send_packet(1, "my_table", "my_entry", packet)# 接收数据包packet = api.receive_packet(1, "my_table", "my_entry")print("Received packet:", packet)# 删除流表项api.delete_entry(1, "my_table", "my_entry")# 删除流表api.delete_table(1, "my_table")```通过以上示例，您可以看到如何使用 sdmtoolbox 实现 SDN 应用程序的基本功能。

哈⼯⼤⾃然语⾔处理⼯具箱之ltp在windows10下的安装使⽤教程ltp是哈⼯⼤出品的⾃然语⾔处理⼯具箱, pyltp是python下对ltp(c++)的封装.在linux下我们很容易的安装pyltp, 因为各种编译⼯具⽐较⽅便. 但是在windows下需要安装vs并且还得做⼀些配置, 因为我服务的⼈都是在windows下办公, 需要让他们能够在windows下使⽤ltp, 所以才有了这篇笔记. 我的⽅案有两个:在win10 的bash下安装ltp, 然后启动ltp的server, 通过http协议来实现在windows下python调⽤ltp的⽅法.安装编译好的wheel(⽬前只有python3.6/3.5 amd64)(我推荐这种⽅案)我在⽂章最下⾯还引⽤了⼀种⽅法, 就是使⽤官⽅已经编译好的可执⾏exe⽂件, 直接在命令⾏(如cmd)下调⽤.第⼀种⽅案: bash下安装基本环境windows 10bash for windowspython 3.6安装bash on ubuntu on windows这个⼤家⾃⾏百度, 安装很简单.安装编译环境sudo apt install cmakesudo apt install g++安装过程⼤概⼗⼏分钟.下载ltp源码下载源码, 这是github地址.解压到你能记住的位置编译cd到源码⽬录, ⽐如我的⽬录:cd /mnt/d/bash-sites/ltp-3.4.0运⾏编译命令:./configuremake编译过程⼤概花费⼗⼏分钟. 现在我的⽬录⾥多了⼀个bin⽂件夹:drwxrwxrwx 0 root root 512 Jan 31 15:42 ./drwxrwxrwx 0 root root 512 Jan 31 15:30 ../-rwxrwxrwx 1 root root 800 Jan 31 15:30 appveyor.yml*-rwxrwxrwx 1 root root 0 Jan 31 15:30 AUTHORS*drwxrwxrwx 0 root root 512 Jan 31 15:53 bin/drwxrwxrwx 0 root root 512 Jan 31 15:42 build/-rwxrwxrwx 1 root root 29301 Jan 31 15:30 ChangeLog.md*drwxrwxrwx 0 root root 512 Jan 31 15:30 cmake/-rwxrwxrwx 1 root root 1439 Jan 31 15:30 CMakeLists.txt*drwxrwxrwx 0 root root 512 Jan 31 15:30 conf/-rwxrwxrwx 1 root root 131 Jan 31 15:30 configure*-rwxrwxrwx 1 root root 902 Jan 31 15:30 COPYING*drwxrwxrwx 0 root root 512 Jan 31 15:30 doc/-rwxrwxrwx 1 root root 79976 Jan 31 15:30 Doxyfile*drwxrwxrwx 0 root root 512 Jan 31 15:30 examples/-rwxrwxrwx 1 root root 1028 Jan 31 15:30 .gitignore*drwxrwxrwx 0 root root 512 Jan 31 15:42 include/-rwxrwxrwx 1 root root 85 Jan 31 15:30 INSTALL*drwxrwxrwx 0 root root 512 Jan 31 15:53 lib/-rwxrwxrwx 1 root root 965 Jan 31 15:30 Makefile*-rwxrwxrwx 1 root root 6639 Jan 31 15:30 NEWS.md*-rwxrwxrwx 1 root root 4750 Jan 31 15:30 README.md*drwxrwxrwx 0 root root 512 Jan 31 15:30 src/-rwxrwxrwx 1 root root 3048 Jan 31 15:30 subproject.d.json*drwxrwxrwx 0 root root 512 Jan 31 15:31 thirdparty/drwxrwxrwx 0 root root 512 Jan 31 15:31 tools/-rwxrwxrwx 1 root root 1372 Jan 31 15:30 .travis.yml*配置server⼀开始我启动server遇到了这个错误.[INFO] 2018-01-31 15:54:39 Loading segmentor model from "ltp_data/cws.model" ...[ERROR] 2018-01-31 15:54:39 /mnt/d/bash-sites/ltp-3.4.0/src/ltp/LTPResource.cpp: line 50:LoadSegmentorResource(): Failed to load segmentor model[ERROR] 2018-01-31 15:54:39 /mnt/d/bash-sites/ltp-3.4.0/src/ltp/Ltp.cpp: line 78: load(): in LTP::wordseg, failed to load segmentor resource[ERROR] 2018-01-31 15:54:39 /mnt/d/bash-sites/ltp-3.4.0/src/server/ltp_server.cpp: line 172: main(): Failed to setup LTP engine.因为缺少了模型⽂件, 在这⾥下载最新的模型⽂件.解压到/mnt/d/bash-sites/ltp-3.4.0/ltp_data/下, 这是ltp默认的数据模型存放位置.然后就能顺利启动服务器啦.syd@DESKTOP-J02R2VJ:/mnt/d/bash-sites/ltp-3.4.0$ ./bin/ltp_server --port 9090[INFO] 2018-01-31 15:56:36 Loading segmentor model from "ltp_data/cws.model" ...[INFO] 2018-01-31 15:56:36 segmentor model is loaded.[INFO] 2018-01-31 15:56:36 Loading postagger model from "ltp_data/pos.model" ...[INFO] 2018-01-31 15:56:36 postagger model is loaded[INFO] 2018-01-31 15:56:36 Loading NER resource from "ltp_data/ner.model"[INFO] 2018-01-31 15:56:36 NER resource is loaded.[INFO] 2018-01-31 15:56:36 Loading parser resource from "ltp_data/parser.model"[INFO] 2018-01-31 15:56:37 parser is loaded.[INFO] 2018-01-31 15:56:37 Loading srl resource from "ltp_data/pisrl.model"[dynet] random seed: 493907432[dynet] allocating memory: 2000MB[dynet] memory allocation done.[INFO] 2018-01-31 15:56:39 srl resource is loaded.[INFO] 2018-01-31 15:56:39 Resources loading finished.[INFO] 2018-01-31 15:56:39 Start listening on port [9090]...测试随便写个请求, 看看效果:import requestsimport jsonuri_base = "http://127.0.0.1:9090/ltp"data = {'s': '我认为他叫汤姆去拿外⾐和鞋⼦。

psychopy指导语-回复Psychopy是一款非常强大的心理学实验软件工具，它可以帮助研究人员设计和运行心理学实验。

本篇文章将一步步介绍如何使用Psychopy进行实验设计和运行。

第一步：了解Psychopy的基本操作和功能Psychopy是一个开源的心理学实验软件，它集成了一系列实验设计和运行工具。

在开始使用Psychopy之前，我们需要先下载并安装最新版本的软件。

一旦安装完成，你就可以启动软件并开始使用了。

第二步：创建一个新项目在Psychopy中，每个实验都是一个项目。

在创建新项目之前，切记先确定实验的目标和研究问题。

一旦你明确了实验的目标，可以按照以下步骤创建新项目：- 在Psychopy的主界面上点击"File"，然后选择"New..."。

- 在弹出的对话框中，输入项目名称和存储路径，然后点击"OK"。

第三步：设计实验任务在Psychopy中设计实验任务可以通过两种方式来实现：可视化接口或Python代码。

这两种方式各有优劣，你可以根据自己的需要选择其中一种。

使用可视化接口设计实验任务的步骤如下：1. 点击Psychopy主界面上的"Builder"按钮，进入可视化接口。

2. 在Builder界面上，你可以通过拖拽组件来创建实验任务的各个部分，如刺激呈现、响应收集和实验流程等。

3. 可以根据需要定制每个组件的属性和参数，如呈现持续时间、刺激类型和键盘响应等。

4. 最后，点击"File"，然后选择"Save"保存实验任务。

使用Python代码设计实验任务的步骤如下：1. 点击Psychopy主界面上的"Coder"按钮，进入代码编辑界面。

2. 在代码编辑界面上，你可以使用Python代码来编写实验任务的各个部分，如刺激呈现、响应收集和实验流程等。

一、如何建立多用户提醒大家一句，别一直使用root用户，因为root用户在系统中有着至高无上的权力，一不小心就可能破坏系统。

比如我们想删除/temp目录下的文件却将命令不小心输成“rm / temp（在‘/’后多了一个空格）”，那么就极可能删去根目录下的所有文件。

再者，“Linux 是一个真正意义上的多任务、多用户系统”，不体会一下Linux的特色岂不可惜。

为了方便自己和别人使用，就在Linux系统下多建几个用户吧。

输入“adduser newuser”，回车，屏幕对命令没有一点儿反应，错啦？不，实际上，系统已接受了新用户。

你应该接着输入命令“passwd newuser”，屏幕将提示输入口令，再次输入确认，一个新的用户就增加成功，真简单。

马上登录试一试吧。

Linux提供了六个虚拟控制台，用ALT+F1~F6切换（在X-window下用CRTL+ALT+F1~F6切换），每个控制台均可以用不同的用户登录，运行不同的程序。

赶快为家人和朋友建个用户吧。

二、在Linx命令行下依次运行：cd/tar xzvf rmp-2.3.11.tar.gzcd rpm-2.3.11./configuremakemake installmkdir /var/local /var/local/lib /var/local/lib/rpm /var/lib/rpm这样，你就完成了RPM的安装,以后便可以在网上或光盘上寻找软件的RPM安装版。

然后使用RPM进行安装，RPM的使用方法很简单：1. 用RPM安装软件包：rpm -ivh 软件文件名例如rpm -ivh fvwm95-2.0.43a.chinese-1.i386.rpm 屏幕上就会输出该软件包的名称和安装的进度条:fvwm95 ###############当进度条走到底，中文fvwm95（一种X-Window的界面）就安装完了，再运行X-Window，啊，全中文的fvwm95就在我的眼前。

gittoolbox 插件用法Git Toolbox是一个用于优化和简化Git操作的插件。

它提供了一些有用的功能和工具，使得在Git仓库中进行版本控制更加高效和便捷。

Git Toolbox插件的使用方式很简单。

首先，确保你已经安装了IntelliJ IDEA或者Android Studio这两个主要的集成开发环境。

然后，按照以下步骤来使用Git Toolbox插件：1. 在IDE中安装Git Toolbox插件。

打开IDE的“设置”或“首选项”面板，选择“插件”选项，然后搜索并安装“Git Toolbox”插件。

2. 在IDE的工具栏中找到Git Toolbox图标，点击打开插件的界面。

3. 在Git Toolbox界面的顶部，你可以看到当前项目的Git仓库状态。

它会显示当前分支、未跟踪的文件、已修改的文件等等。

这对于快速了解当前项目的状态非常有帮助。

4. 在右侧的工具栏中，你可以找到一些常用的Git操作。

例如，你可以使用"Commit"按钮来提交当前的修改，使用"Push"按钮来将本地提交推送到远程仓库，使用"Pull"按钮来拉取远程仓库的更新等等。

这些按钮都是直观且易于使用的，使得Git操作更加简单快捷。

5. 在Git Toolbox界面的底部，你可以找到一些其他功能选项。

例如，你可以通过点击"Log"按钮来查看项目的提交历史记录，通过点击"Branches"按钮来管理分支，通过点击"Stash"按钮来管理保存的代码片段等等。

通过使用Git Toolbox插件，你可以更轻松地进行Git操作，提高开发效率，并确保项目的版本控制过程更加流畅和可靠。

它为开发人员提供了直观易用的界面和便捷的功能，使得Git的使用变得简单而高效。

无论是在个人项目还是团队协作中，Git Toolbox都是一个强大而实用的插件。

sdmtoolbox用法SDM Toolbox是一款功能强大的软件开发工具，主要用于嵌入式系统的设计、开发和测试。

本文将详细介绍SDM Toolbox的安装与配置、主要功能及用法，并通过实战案例帮助读者更好地掌握这款工具。

一、SDM Toolbox简介SDM Toolbox是由美国国家仪器（National Instruments）公司推出的一款集成开发环境（IDE），适用于嵌入式系统的设计与开发。

它具有丰富的功能，可以大大提高开发效率，降低开发成本。

SDM Toolbox支持多种编程语言，如C、C++、Python等，同时还提供了丰富的硬件驱动和库，便于开发者快速实现各种嵌入式应用。

二、SDM Toolbox安装与配置1.下载安装包：访问National Instruments官网，根据您的需求选择合适的版本下载。

2.安装过程：运行安装包，按照提示完成安装。

需要注意的是，在安装过程中，确保安装路径中不要含有中文字符，以免出现兼容性问题。

3.配置：安装完成后，打开SDM Toolbox，根据实际需求配置硬件驱动、编译器等。

如有需要，可以参考官方文档或在线教程进行详细配置。

三、SDM Toolbox主要功能及用法1.项目管理：SDM Toolbox支持项目管理，可以方便地组织和管理项目文件。

2.代码编辑：支持多种编程语言，提供智能提示、代码自动补全等功能，提高编程效率。

3.调试：支持实时调试，可以实时监控程序运行状态，快速定位和修复问题。

4.仿真：提供丰富的硬件仿真功能，可在不实际搭建硬件的情况下进行功能验证。

5.绘图：支持创建各种图表，便于展示数据分析结果。

6.库管理：提供丰富的库和驱动，方便开发者快速实现各种功能。

四、SDM Toolbox实战案例以下以一个简单的示例说明SDM Toolbox的用法：假设我们要实现一个基于Arduino的温度控制系统，步骤如下：1.创建项目：在新建项目中添加源文件（如main.cpp）、配置文件（如config.h）等。

python catalyst库用法-回复Python Catalyst 库用法详解【什么是Catalyst库？】Catalyst是一个用于深度学习和强化学习的Python库，其主要特点是高效、灵活和易于使用。

它提供了一个丰富的工具箱，可以用来构建、训练和测试各种机器学习模型。

Catalyst库还包含了许多预定义的模型架构和损失函数，以及用于数据预处理和增强等功能。

在本文中，我们将逐步探讨Catalyst库的用法，帮助读者更好地了解和应用该库。

【安装Catalyst库】要使用Catalyst库，首先需要安装它。

可以使用pip命令在终端或命令行中安装Catalyst库。

具体操作步骤如下：pip install catalyst【使用Catalyst库】安装完成后，我们可以开始使用Catalyst库来构建机器学习模型。

下面将引导您一步一步了解Catalyst库的用法。

步骤1: 导入必要的库和模块首先，我们需要导入Catalyst库和其他必要的Python库和模块。

可以按照以下示例代码导入Catalyst库和其他库：pythonimport torchfrom torch import nnfrom torch.optim import Adamfrom torch.utils.data import DataLoaderfrom torchvision.datasets import MNISTfrom torchvision.transforms import ToTensorfrom catalyst import dl步骤2: 定义模型定义机器学习模型是使用Catalyst库的第一步。

可以使用torch.nn 模块中的各种类来构建模型。

下面是一个使用Catalyst库构建的简单的卷积神经网络（CNN）模型的示例：pythonclass SimpleCNN(nn.Module):def __init__(self):super(SimpleCNN, self).__init__()self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=3, padding=1)self.pool = nn.MaxPool2d(2)self.flatten = nn.Flatten()self.fc1 = nn.Linear(16*14*14, 10)def forward(self, x):x = self.conv1(x)x = self.pool(x)x = self.flatten(x)x = self.fc1(x)return xmodel = SimpleCNN()步骤3: 准备数据在使用Catalyst库之前，我们需要准备训练和测试数据。

Toolbox使⽤说明（快思聪编程系列）Toolbox使⽤说明Toolbox是快思聪公司新近推出的⼀款集成多种调试功能于⼀体的⼯具软件，它可以实现多种硬件检测，调试功能。

完全可替代Viewport实现相应的功能。

它提供了有Text Console，SMW Program Tree， Network Device Tree， Script Manager， System Info， File Manager， Network Analyzer，Video Test Pattern多个检测调试⼯具，其中Text Console主要执⾏基于⽂本编辑的命令；SMW Program Tree主要罗列出相应Simpl Windows程序中设计到的相关快思聪设备，并可对显⽰出的相关设备进⾏效验，更新Firmware，上传Project 等操作；Network Device Tree主要使⽤于显⽰检测连接到Cresnet⽹络上相关设备，可对⽹络上设备进⾏ID 设置，侦测设备线路情况；Script Manager主要⽤于运⾏脚本命令；System Info则⽤于显⽰联机的控制系统软硬件信息，也可对相应信息进⾏修改，刷新；File Manager显⽰控制系统主机内存⽂件系统信息，可进⾏修改，建⽴等管理操作；Video Test Pattern则⽤于产⽣⼀个测试图调较屏幕显⽰；Network Analyzer⽤于检测连接到Cresnet⽹络上所有设备的通信线路情况。

以上⼤致介绍了Toolbox中各⼯具软件的⽤途，下⾯将分别讲述⼀下各⼯具的实际⽤法。

⾸先按照提⽰信息将Toolbox安装到Crestron⽬录下，在PC开始菜单中找到Toolbox菜单项，激活显⽰如下图所⽰（图⼀）Toolbox运⾏窗⼝可以看到，Toolbox运⾏窗⼝中分为菜单栏，⼯具栏，状态栏及显⽰窗⼝四部分。

其中⼯具栏上所有快捷图标实现的功能都可对应的在菜单栏中找到相应选项。