InnoSetup 的官网地址、中文语言文件下载

本文介绍了如何解决老版本InnoSetup使用新版中文语言包时遇到的问题,包括转换文件编码避免错误提示,以及使用老版本InnoSetup避免360误报病毒的方法。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

官网地址:http://www.jrsoftware.org/files/istrans/

中文语言文件下载: https://github.com/jrsoftware/issrc/blob/master/Files/Languages/Unofficial/ChineseSimplified.isl

对老版本 Inno Setup 的支持:

    老版本,比如 Inno Setup 5.2.3 ,使用该语言文件时会报错:text is not inside a section

原因很简单,老版本只支持ANSI格式的文件,而最新版本的语言文件是UTF-8的

解决方法:用记事本打开,另存时选择格式为 ANSI。

 

另外,对于用最新版本的 Inno Setup 打包,用360扫描安装文件会报毒(更改了压缩方式等也不行),换用老版本的就不报了。

在 Python 中,可以使用 statsmodels 模块中的 OLS 类来进行OLS回归模型的拟合和预测。下面是一个简单的示例代码: ```python import numpy as np import pandas as pd import statsmodels.api as sm # 生成随机数据 np.random.seed(123) X = np.random.rand(100) Y = 2*X + 0.5 + np.random.normal(0, 0.1, 100) # 将数据存放在DataFrame对象中 data = pd.DataFrame({'X': X, 'Y': Y}) # 添加截距项 data = sm.add_constant(data) # 拟合OLS回归模型 model = sm.OLS(data['Y'], data[['const', 'X']]) result = model.fit() # 输出回归结果 print(result.summary()) ``` 在上面的代码中,我们首先生成了一个简单的随机数据集,其中 X 是自变量,Y 是因变量。然后,我们将数据存放在了一个 pandas 的 DataFrame 对象中,并使用 sm.add_constant() 函数添加了截距项。接着,我们使用 sm.OLS() 函数拟合了OLS回归模型,并将结果保存在了 result 变量中。最后,我们使用 result.summary() 方法输出了回归结果的详细信息。 需要注意的是,在使用 statsmodels 进行OLS回归模型拟合时,需要显式地添加截距项,否则结果会有偏差。此外,我们还可以使用 result.predict() 方法来进行预测,即: ```python # 进行预测 new_data = pd.DataFrame({'X': [0.1, 0.2, 0.3]}) new_data = sm.add_constant(new_data) prediction = result.predict(new_data) # 输出预测结果 print(prediction) ``` 在上面的代码中,我们首先生成了一个新的数据集 new_data,然后使用 result.predict() 方法对其进行预测,并将结果保存在了 prediction 变量中。最后,我们使用 print() 函数输出了预测结果。
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