pycharm安装教程破专业版解版

时间: 2025-01-27 09:48:32 浏览: 72
### PyCharm 专业版合法授权安装教程 #### 准备工作 为了顺利安装PyCharm专业版,需先确保计算机满足最低配置需求。建议操作系统为Windows、macOS或Linux的最新稳定版本,并已安装适用于所选操作系统的JRE(Java Runtime Environment)。此外,准备一张有效的信用卡或其他支付方式来购买官方许可。 #### 下载与激活 访问JetBrains官方网站 (https://www.jetbrains.com/pycharm/) 获取正版软件。点击页面上的“Buy now”按钮进入购物流程,在此过程中可以选择订阅计划并完成付款。成功下单后会收到一封含有许可证密钥及下载链接的电子邮件[^2]。 #### 安装过程 按照邮件中的指示下载对应平台的安装包文件(.exe/.dmg),运行它遵循向导提示逐步设置直至结束。对于Windows用户来说,默认路径通常是最优选项;而Mac OS X则可能需要拖拽应用程序图标至Applications文件夹内。 #### 配置环境变量(可选) 如果希望命令行能够直接调用`pycharm`指令,则可以在系统属性里添加相应的目录到PATH环境变量中去。不过这一步骤并非强制性的,仅当有特殊需求时才考虑执行。 #### 初始化与个性化调整 首次启动程序时会被引导创建新的项目或是导入已有工程。此时还可以自定义界面主题和其他偏好设定项以适应个人习惯。值得注意的是,初次加载可能会花费一些时间来进行索引构建等工作,请耐心等待[^1]。 ```bash # 如果需要通过命令行启动PyCharm Professional Edition, 可能要这样做: $ /path/to/pycharm/bin/pycharm.sh # Linux/Mac $ "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2023.x\bin\pycharm64.exe" # Windows ```
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内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。

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