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PyCharm 2018.3 汉化包

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简介：
PyCharm 2018.3汉化包为编程者提供了简体中文界面支持，便于国内用户更好地使用这款专业的Python集成开发环境。此汉化包提升了用户体验和工作效率，使开发者能够专注于代码编写与调试。 该汉化包需要与PyCharm版本对应，并放置在{projectDir}/lib文件夹（与resource.jar在同一目录）。无需删除resource_en.jar，在完成汉化后设置即可正常使用。

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  • PyCharm 2018.3 汉化包
    优质
    PyCharm 2018.3汉化包为编程者提供了简体中文界面支持，便于国内用户更好地使用这款专业的Python集成开发环境。此汉化包提升了用户体验和工作效率，使开发者能够专注于代码编写与调试。 该汉化包需要与PyCharm版本对应，并放置在{projectDir}/lib文件夹（与resource.jar在同一目录）。无需删除resource_en.jar，在完成汉化后设置即可正常使用。
     
  • IntelliJ IDEA 2018.3 汉化包
    优质
    IntelliJ IDEA 2018.3汉化包为用户提供官方集成开发环境(IntelliJ IDEA)的中文界面支持，方便国内开发者使用。 IntelliJ IDEA 2018.3汉化包已自测可用。解压后请按照txt文档中的指示进行操作，并重启IDEA即可完成安装。此版本为平方X制作的 IntelliJ IDEA 2018.3.2 (Ultimate Edition) 汉化版。
     
  • IntelliJ IDEA 2018.3版本的汉化包
    优质
    本汉化包适用于IntelliJ IDEA 2018.3版本，能够帮助中文用户更流畅地使用IDE的各项功能，提高开发效率。 对于IntelliJ IDEA 2018.3版本的汉化包安装，下载完成后，请将jar文件放置在lib文件夹内，而不是bin文件夹中。
     
  • PyCharm 2019 汉化包
    优质
    PyCharm 2019汉化包为编程人员提供了简体中文界面支持，便于国内开发者使用此强大的Python IDE进行高效开发。 1. 首先确定GPU的计算能力需达到3.0或以上。 2. 安装Visual C++ 2015运行库。 3. 安装Anaconda3，并将其路径添加到系统环境变量中。 4. 创建名为tensorflow-gpu的新环境。在命令提示符下输入：`conda create -n tensorflow-gpu python=3.6` 5. 切换至新建的tensorflow-gpu环境，运行命令 `activate tensorflow-gpu` 6. 在该环境中安装TensorFlow GPU版本，执行命令 `pip install tensorflow-gpu==1.4.0` 7. 安装CUDA 8.0及补丁。 8. 下载并解压cuDNN 6.0，并将其复制到CUDA的安装目录下。下载链接请参考NVIDIA官方文档或网站。 9. 安装PyCharm专业版，具体激活码可以在网上找到或者在相关论坛中获取评论区信息。 10. 打开PyCharm后，在File->Setting菜单里添加编译环境，并设置为已有的tensorflow-gpu环境。
     
  • PyCharm 2019.1 汉化包
    优质
    PyCharm 2019.1汉化包为Python集成开发环境PyCharm提供全面的中文语言支持，帮助用户轻松进行软件开发与调试。 将此文件放入软件安装路径下的 lib 目录中，并重启软件即可。请注意是 lib 而不是 bin。无需对文件进行重命名、解压或删除任何 jar 包，也不会覆盖现有的 jar 文件。
     
  • PyCharm 2017 汉化包
    优质
    PyCharm 2017汉化包为Python集成开发环境PyCharm提供全面的中文语言支持，帮助用户更便捷地进行代码编写与调试。 2017年PyCharm的汉化补丁通用版本。
     
  • PyCharm 2019 汉化包 resources_cn.zip
    优质
    resources_cn.zip是PyCharm 2019汉化包资源文件，内含中文翻译文件，帮助用户将开发环境界面切换为简体中文，提升编程体验。 支持PyCharm 2019及以下版本的汉化方法如下：（1）在启动PyCharm之前，将resources_cn.jar 文件复制到安装目录下的lib文件夹内。（2）打开PyCharm软件后即可看到已经完成汉化的界面。操作非常简单。