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#上市辅导方法与实操APP-Python与C++综合解决方案下面是一个完整的上市辅导方法与实操APP的实现方案,结合Python和C++的优势,涵盖金融建模、合规分析、流程管理等多个方面:```mermaidgraphTDA[上市辅导系统]-->B[核心引擎]A-->C[应用平台]B-->D[C++金融计算引擎]B-->E[Python数据分析]B-->F[合规检查系统]C-->G[Web管理平台
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- Python 数据分析与机器学习入门 (一):环境搭建与核心库概览
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Python数据分析与机器学习入门(一):环境搭建与核心库概览本文摘要本文是Python数据分析与机器学习入门系列的第一篇,专为初学者设计。文章首先阐明了Python在数据科学领域的优势,然后手把手指导读者如何使用Anaconda搭建一个无痛、专业的开发环境,并介绍了强大的交互式工具JupyterNotebook的基本操作。最后,简要概览了NumPy、Pandas、Scikit-learn等核心库
- 物流数据行业分析(包含完整代码和流程)------python数据分析师项目Anaconda
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一、引言数据分析流程为明确目的、获取数据、数据探索和预处理、分析数据、得出结论、验证结论、结果展现。物流业务中对数据进行深入挖掘和分析的过程,旨在提高运输效率、降低运输成本、提高客户满意度,以及提高公司的竞争力。本案例物流数据分析目的:a、配送服务是否存在问题b、是否存在尚有潜力的销售区域c、商品是否存在质量问题二、详细流程1、数据预处理(数据清洗)(1)数据导入使用panda库读取数据,编码方式
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在当今数据驱动的时代,Python以其丰富的库和便捷的语法,成为数据分析领域的首选语言。本文将结合实际案例,分享Python数据分析的学习心得与实践经验,涵盖数据读取、清洗、分析及可视化等关键环节,希望能为大家的学习和工作提供帮助。一、数据分析必备库介绍在Python数据分析中,有几个核心库是必须掌握的,它们就像我们手中的“神兵利器”,能够高效完成各种数据分析任务。Pandas:用于数据处理和分析
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最近在学习《Python数据分析与挖掘实战》中的案例,写写自己的心得。代码分为两大部分:1.读取数据并进行聚类分析2.应用Apriori关联规则挖掘规律1.聚类部分函数分析:defprogrammer_1():datafile="C:/Users/longming/Desktop/chapter8/data/data.xls"processedfile="C:/Users/longming/Des
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这是Python数据分析实战基础的第一篇内容,主要是和Pandas来个简单的邂逅。已经熟练掌握Pandas的同学,可以加快手速滑动浏览或者直接略过本文。01重要的前言这段时间和一些做数据分析的同学闲聊,我发现数据分析技能入门阶段存在一个普遍性的问题,很多凭着兴趣入坑的同学,都能够很快熟悉Python基础语法,然后不约而同的一头扎进《利用Python进行数据分析》这本经典之中,硬着头皮啃完之后,好像
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在Python数据分析领域,NumPy、Pandas和xarray是最核心的三个库。本文将详细介绍它们的功能、用法和区别,并提供大量实用代码示例。一、NumPy:科学计算基础库NumPy是Python科学计算的基础包,提供了高性能的多维数组对象和各种计算工具。1.1基本数组操作importnumpyasnp#创建数组arr1=np.array([1,2,3,4])#一维数组arr2=np.arra
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本文链接:Python数据分析与可视化实践与python数据分析绘图表的实现,和实际的完整案例-CSDN博客学习Python数据可视化对于数据分析和数据科学领域是至关重要的,它有着许多作用,包括但不限于以下几个方面:1.数据理解与探索:可视化使得数据更加直观,通过图表和图形,可以更容易地观察数据的分布、趋势和模式。这有助于深入理解数据,识别异常值和发现潜在的关联性。2.决策支持:数据可视化为决策提
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大家好,小编来为大家解答以下问题,python数据分析与应用选择题答案,python数据分析与应用课后题,现在让我们一起来看看吧!文章目录一、选择题二、填空题三、判断题四、代码分析题五、程序题一、选择题1.sum(range(0,101)的结果是()A.5050B.5151C.0D.101A2.下面哪个不是python合法的标识符()A.int32B.70XLC.selfD.__name__B3.
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Python数据分析概述Python数据分析依赖的两个对象表格对象实现统计分析数据预处理Matplotlib数据可视化总结Python数据分析概述数据分析的概述数据分析:用适当的统计分析方法将收集来的大量数据进行分析,将他们加以汇总和理解并消化,以求最大化地开发数据的功能,发挥数据的作用。为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析的类别:描述性数据分析、探索性数据分析
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1.Python数据分析介绍及环境搭建1.1python数据分析简介【了解】1.1.1python做数据分析的优势可以独立完成数据分析的各种任务功能强大,有海量的开源包(pandas,numpy…)处理海量数据效率高开源免费1.1.2常用python数据分析开源库numpy:用于数组计算pandas:分析结构化数据的工具集series:类似一维数组的对象(一行数据或者一列数据)dataframe:
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数据分析的基本步骤(基于Python)一、引言在当今数字化时代,数据已成为企业、科研机构等组织的重要资产。有效地进行数据分析可以帮助我们从海量的数据中提取有价值的信息,从而支持决策制定、优化流程、发现趋势等。Python作为一种强大的编程语言,拥有丰富的数据分析库,如Pandas、NumPy、Matplotlib等,为数据分析工作提供了极大的便利。本文将详细阐述基于Python的数据分析基本步骤,
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Python是一种功能强大的编程语言,也是一种流行的数据分析工具,其数据可视化能力也非常强大,本章我们将结合实际案例介绍Python的主要数据可视化库,包括Matplotlib、Pyecharts、Seaborn、Plotly、Altair、NetworkX等。7.1Matplotlib7.1.1Matplotlib库简介Matplotlib是Python中最流行的数据可视化库之一,基于Numpy
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【Python数据分析】Pandas数据载入与预处理,看这一篇就够了!对于数据分析而言,数据大部分来源于外部数据,例如CSV文件、Excel文件以及数据库文件等等。我们要把各种格式的数据转换成Pandas可处理的Series和DataFrame数据格式,进行完数据分析与处理之后再重新存储到外部文件中,这就是Pandas的数据载入与预处理。数据载入其实对于读/写文件和存储文件来说,不同类型文件的函数
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引言:为什么说NumPy是Python数据分析的“基石”?在Python数据分析领域,有这样一句话:“没有NumPy,就没有Pandas、Matplotlib和Scikit-learn”。作为Python科学计算的核心库,NumPy(NumericalPython)凭借高效的多维数组(ndarray)和向量化运算能力,成为了所有数据分析工具的底层支撑。无论是处理百万级别的销售数据,还是实现复杂的机
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Python数据分析期末作业(50分)一、名称:国民经济核算季度数据分析可视化处理;二、需求:根据文件《国民经济核算季度数据.npz》提供的各年中每个季度的数据,完成如下操作处理:1、绘制直方图:(1)在一个画板中绘制2000年、2017年第一季度国民生产总值产业构成分布、行业构成分布直方图,其效果形式如下;(2)要求:?每个图形的标题、轴标签、刻度、图形颜色、柱形宽度与效果图中的完全一致;?在每
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数字化与智能化
Python数据分析python数据分析python数据的采集
一、数据的采集数据采集是系统性工程,需平衡技术、成本与合规性。在实际操作中,建议从最小可行采集方案(MVP)起步,逐步迭代优化,同时建立数据治理规范,确保长期可持续性。1.数据采集的核心目标全面性:覆盖关键维度,避免信息缺失。准确性:确保数据真实反映现实,减少误差。时效性:数据需满足实时或近实时需求(如金融交易监控)。合规性:遵守隐私保护(如GDPR)、数据安全等法律法规。2.数据来源分类(1)第
- 如何进行Python数据分析?正确的“入门之路”三部曲
白帽黑客麦叔
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前言Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言,由于他简单、易学、免费开源、可移植性、可扩展性等特点,Python又被称之为胶水语言。下图为主要程序语言近年来的流行趋势,Python受欢迎程度扶摇直上。由于Python拥有非常丰富的库,使其在数据分析领域也有广泛的应用。一、为什么要用Python做数据分析?在我看来,大概有3大理由。广度:各行各业都有自己的商业场景,每一个行业都需要使用数
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程序员网络安全学习面试
给大家的福利零基础入门对于从来没有接触过网络安全的同学,我们帮你准备了详细的学习成长路线图。可以说是最科学最系统的学习路线,大家跟着这个大的方向学习准没问题。同时每个成长路线对应的板块都有配套的视频提供:因篇幅有限,仅展示部分资料网络安全面试题绿盟护网行动还有大家最喜欢的黑客技术网络安全源码合集+工具包所有资料共282G,朋友们如果有需要全套《网络安全入门+黑客进阶学习资源包》,可以扫描下方二维码
- 【数据分析】第四章 pandas简介(1)
神秘敲码人
数据分析pythonpandas
4.1pandas:Python数据分析库pandas是一个专门为数据分析量身定制的开源Python库。在当今的Python数据科学界,无论是专业研究还是进行统计分析和决策,pandas都是每一位数据专业人士不可或缺的基础工具。这个强大的库由WesMcKinney于2008年开始设计和开发。到了2012年,他的同事SienChang也加入了开发团队。正是他们二人的共同努力,造就了Python社区中
- 戴尔笔记本win8系统改装win7系统
sophia天雪
win7戴尔改装系统win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述
第一步:使用U盘制作虚拟光驱:
1)下载安装UltraISO:注册码可以在网上搜索。
2)启动UltraISO,点击“文件”—》“打开”按钮,打开已经准备好的ISO镜像文
- BeanUtils.copyProperties使用笔记
bylijinnan
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BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
两者最大的区别是:
BeanUtils.copyProperties会进行类型转换,而PropertyUtils.copyProperties不会。
既然进行了类型转换,那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
- MyEclipse中文乱码问题
0624chenhong
MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式,也就是文件保存的格式。
在不对MyEclipse进行设置的时候,默认保存文件的编码,一般跟简体中文操作系统(如windows2000,windowsXP)的编码一致,即GBK。
在简体中文系统下,ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下,ANSI 编码代表 JIS 编码。
Window-->Preferences-->General -
- 发送邮件
不懂事的小屁孩
send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment;
import org.apache.commons.mail.EmailException;
import org.apache.commons.mail.HtmlEmail;
import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
- 动画合集
换个号韩国红果果
htmlcss
动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程
1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果
css
.wrap{
width: 340px;height: 340px;
position: absolute;
top: 30%;
left: 20%;
overflow: hidden;
bor
- 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入
蓝儿唯美
sql注入
NTT研究表明,尽管SQL注入(SQLi)型攻击记录详尽且为人熟知,但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。
信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明,目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的,要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析,指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中,SQLi攻击占
- java笔记2
a-john
java
类的封装:
1,java中,对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节(尤其是私有数据)
2,目的:使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据(如属性),从而使软件错误能够局部化,减少差错和排错的难度。
3,简单来说,“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。
4,封装的特性:
4.1设置
- [Andengine]Error:can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx”
aijuans
学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了,以前也没注意,只当是一个不理解的bug,因为所有的texture,textureregion都没有问题,但是就是提示错误。
昨天和美工要图片,本来是要背景透明的png格式,可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改,因为没有png这个保存选项。
我就看了一下,和她要了psd的文件,还好我有一点
- 自己写的一个繁体到简体的转换程序
asialee
java转换繁体filter简体
今天调研一个任务,基于java的filter实现繁体到简体的转换,于是写了一个demo,给各位博友奉上,欢迎批评指正。
实现的思路是重载request的调取参数的几个方法,然后做下转换。
- android意图和意图监听器技术
百合不是茶
android显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递
显式意图:调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图,显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。
隐式意图;不指明调用的名称,根据设
- spring3中新增的@value注解
bijian1013
javaspring@Value
在spring 3.0中,可以通过使用@value,对一些如xxx.properties文件中的文件,进行键值对的注入,例子如下:
1.首先在applicationContext.xml中加入:
<beans xmlns="http://www.springframework.
- Jboss启用CXF日志
sunjing
logjbossCXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties:
<system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
- 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码
bit1129
centos
编译必需的软件
Firebugs3.0.0
Maven3.2.3
Ant
JDK1.7.0_67
protobuf-2.5.0
Hadoop 2.5.2源码包
Firebugs3.0.0
http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
- struts2验证框架的使用和扩展
白糖_
框架xmlbeanstruts正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验,通常有两种方式:
1、在Action类中通过validatexx方法验证,这种方式很简单,在此不再赘述;
2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证,当用户提交表单请求后,struts会优先执行xml文件,如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。
本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
- 记录-感悟
braveCS
感悟
再翻翻以前写的感悟,有时会发现自己很幼稚,也会让自己找回初心。
2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了;
2. 要改变自己,不能这样一直在原来区域,要突破安全区舒适区,才能提高自己,往好的方面发展;
3. 多反省多思考;要会用工具,而不是变成工具的奴隶;
4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
- 编程之美-数组中最长递增子序列
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class LongestAccendingSubSequence {
/**
* 编程之美 数组中最长递增子序列
* 书上的解法容易理解
* 另一方法书上没有提到的是,可以将数组排序(由小到大)得到新的数组,
* 然后求排序后的数组与原数
- 读书笔记5
chengxuyuancsdn
重复提交struts2的token验证
1、重复提交
2、struts2的token验证
3、用response返回xml时的注意
1、重复提交
(1)应用场景
(1-1)点击提交按钮两次。
(1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作,导致重复提交表单。
(1-3)刷新页面
(1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。
(1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。
(2)解决方法
(2-1)禁掉提交按钮
(2-2)
- [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性
comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验
至今给我们大家留下很多迷团.....
关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了
在这里,我的意思是,现在
- easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符
daizj
oracleORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误,如下:
C:\Users\Administrator>sqlplus username/
[email protected]:1521/orcl
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012
Copyright (c) 198
- 简单排序:归并排序
dieslrae
归并排序
public void mergeSort(int[] array){
int temp = array.length/2;
if(temp == 0){
return;
}
int[] a = new int[temp];
int
- C语言中字符串的\0和空格
dcj3sjt126com
c
\0 为字符串结束符,比如说:
abcd (空格)cdefg;
存入数组时,空格作为一个字符占有一个字节的空间,我们
- 解决Composer国内速度慢的办法
dcj3sjt126com
Composer
用法:
有两种方式启用本镜像服务:
1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中(系统全局配置)。见“例1”
2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中(针对单个项目配置)。见“例2”
为了避免安装包的时候都要执行两次查询,切记要添加禁用 packagist 的设置,如下 1 2 3 4 5
- 高效可伸缩的结果缓存
shuizhaosi888
高效可伸缩的结果缓存
/**
* 要执行的算法,返回结果v
*/
public interface Computable<A, V> {
public V comput(final A arg);
}
/**
* 用于缓存数据
*/
public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
- 三点定位的算法
haoningabc
c算法
三点定位,
已知a,b,c三个顶点的x,y坐标
和三个点都z坐标的距离,la,lb,lc
求z点的坐标
原理就是围绕a,b,c 三个点画圆,三个圆焦点的部分就是所求
但是,由于三个点的距离可能不准,不一定会有结果,
所以是三个圆环的焦点,环的宽度开始为0,没有取到则加1
运行
gcc -lm test.c
test.c代码如下
#include "stdi
- epoll使用详解
jimmee
clinux服务端编程epoll
epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中,很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中,有了一种替换它的机制,就是epoll。相比于select,epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中,它是采用轮询来处理的,轮询的fd数目越多,自然耗时越多。并且,在linu
- Hibernate对Enum的映射的基本使用方法
linzx0212
enumHibernate
枚举
/**
* 性别枚举
*/
public enum Gender {
MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2);
private Gender(int i) {
this.i = i;
}
private int i;
public int getI
- 第10章 高级事件(下)
onestopweb
事件
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- 孙子兵法
roadrunners
孙子兵法
始计第一
孙子曰:
兵者,国之大事,死生之地,存亡之道,不可不察也。
故经之以五事,校之以计,而索其情:一曰道,二曰天,三曰地,四曰将,五
曰法。道者,令民于上同意,可与之死,可与之生,而不危也;天者,阴阳、寒暑
、时制也;地者,远近、险易、广狭、死生也;将者,智、信、仁、勇、严也;法
者,曲制、官道、主用也。凡此五者,将莫不闻,知之者胜,不知之者不胜。故校
之以计,而索其情,曰
- MySQL双向复制
tomcat_oracle
mysql
本文包括:
主机配置
从机配置
建立主-从复制
建立双向复制
背景
按照以下简单的步骤:
参考一下:
在机器A配置主机(192.168.1.30)
在机器B配置从机(192.168.1.29)
我们可以使用下面的步骤来实现这一点
步骤1:机器A设置主机
在主机中打开配置文件 ,
- zoj 3822 Domination(dp)
阿尔萨斯
Mina
题目链接:zoj 3822 Domination
题目大意:给定一个N∗M的棋盘,每次任选一个位置放置一枚棋子,直到每行每列上都至少有一枚棋子,问放置棋子个数的期望。
解题思路:大白书上概率那一张有一道类似的题目,但是因为时间比较久了,还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子,并且消耗k步的概率(k≤i∗j),因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上,同理