软件简介httpwatchpro是一款强大的IE下网页分析软件，网络管理员的利器。
使用httpwatchpro9能制作出各类页游辅助工具。
打开要分析的网页，使用HttpWatch的Record来截获数据。
httpwatchstudiopro9.4新版本，支持WinXP及win7/8/8.1系统下的IE浏览器及火狐浏览器。
安装时确保httpwatch.lic和httpwatchpro.exe处于同一目录，安装过程自动导入授权文件。
软件介绍httpwatch是一款非常强大的网页抓包数据分析工具，支持、火狐等常用浏览器。
用户要做的就是进入对应的网站，软件就会自动对网站与浏览器之间的需求/回复的通讯情况进行分析，并在同一界面中显示相应日志的记录。
每一个HTTP记录都可以详细的分析其Cookies、消息头、字符查询等信息。
支持HTTPS及分析报告输出为XML、CSV等格式。
HttpWatch网页数据分析工具，可分析打开网页时网页上每个元素所用的时间以及具体的交互记录，包括Cookies、消息头、字符查询等信息，是分析网站服务器性能的必备工具。
功能特色1、集成在InternetExplorer工具栏、包括网页摘要、Cookies管理、缓存管理、消息头发送/接受、字符查询、POST数据和目录管理功能、报告输出2、能够收集并显示深层信息的软件。
它不用代理服务器或一些复杂的网络监控工具，就能够在显示网页同时显示网页请求和回应的日志信息3、可以显示浏览器缓存和IE之间的交换信息4、集成在InternetExplorer工具栏快捷键打开一个窗口Shift+F2窗口关闭Shift+F8窗口移除Shift+F3窗口隐藏/显示Shift+F7开始记录按Ctrl+F2停止记录按Ctrl+F3清除所有的请求按Ctrl+删除打开过滤器对话框按Ctrl+F9隐藏/显示摘要窗口Shift+F9隐藏/显示属性窗口Shift+F12打开过滤器按Ctrl+F7关掉过滤器按Ctrl+F8以前的亮点Ctrl+向上箭头下一个亮点Ctrl+向下箭头拯救按Ctrl+Shift+S导出到XML按Ctrl+Shift+X导出到CSV按Ctrl+Shift+C全部折叠按Ctrl+Shift+左箭头展开所有按Ctrl+Shift+右箭头清除缓存和cookieAlt+删除清除缓存Alt+C清除所有的cookiesAlt+K打开选项窗口Alt+O打开警告窗口Alt+W使用教程1、安装完毕后，以IE9为例，我们打开IE，选择查看-浏览器栏-选择“HttpWatchProfessional”，开始进行抓包操作。
2、抓包操作，例如：抓一个登入页面的包，快速的输入登入信息3、点击登入，完成后停止抓包。
这样整个登入的http交互都被详细记录下来了。
4、抓取完毕后，在下面的列表就会出现各种包以及参数和值

涡旋盘法是一种在航空航天工程中用于计算空气动力学特性，特别是翼型或机翼表面流场的方法。
NACA2412是一个经典的翼型，广泛应用于教学和研究。
这个翼型是由美国国家航空咨询委员会（NACA）设计的，其命名规则中的“2412”表示了翼型的厚度分布特性：2%的最大厚度位置位于弦长的12%处。
NACA系列翼型因其简单而实用的设计，被众多飞行器采用。
在这个项目中，我们看到与MATLAB相关的开发工作，这表明作者可能使用MATLAB编程语言来实现涡旋盘法对NACA2412翼型的流体力学计算。
MATLAB是一款强大的数值计算和数据可视化软件，尤其适合进行复杂的数学运算和算法开发。
在航空航天领域，MATLAB常用于仿真、优化和数据分析。
"Panel_Coordinates.m.zip"是压缩包内的文件，根据名字推测，它可能包含了一个名为"Panel_Coordinates"的MATLAB脚本或函数。
在流体动力学中，面板方法是一种常用的技术，通过将翼型表面划分为多个小的二维平面元素（面板），然后对每个面板应用边界层理论来近似翼型周围的流动情况。
"Coordinates"部分暗示这个脚本可能负责定义这些面板的几何坐标，这是计算流场前的重要步骤。
在MATLAB中实现涡旋盘法，通常包括以下步骤：1.**翼型坐标定义**：读取或生成NACA2412翼型的参数化坐标，这通常涉及解决NACA翼型的四个参数方程。
2.**面板划分**：将翼型表面划分为多个面板，每个面板具有自己的几何属性，如面积、中心位置等。
3.**涡旋强度分配**：为每个面板分配涡旋强度，这可能涉及到边界条件的设定，如无滑移边界条件（在翼型表面上）和自由流边界条件（在远处）。
4.**积分求解**：利用格林定理，通过对邻接面板间的积分，计算出各面板上的诱导速度和压力。
5.**迭代优化**：为了得到更精确的结果，可能需要进行迭代过程，不断调整面板上的涡旋强度，直到满足特定的收敛准则。
6.**结果可视化**：使用MATLAB的绘图工具展示流场信息，如速度矢量图、压力系数分布等。
通过这个MATLAB开发项目，用户可以深入理解涡旋盘法的基本原理，并实际操作实现对NACA2412翼型的流体力学分析。
这种方法不仅适用于学术研究，也有助于工程师在设计飞行器时评估其气动性能。
对于学习者来说，这是一个很好的实践案例，能够将理论知识与实际编程相结合，提升解决实际问题的能力。

已经排版好的SAS研究生课程作业，附带源码以及数据，使用了描述性统计分析，因子分析以及聚类分析等多种分析方法，代码执行过程中的贴图也已经弄好了，给广大研究生朋友一点福利。

【产品说明书】零基础数据（大数据）分析师（CA）高端培训就业课程【视频+直播】【周末面授+周末远程】(V8.0)【20190112】.pdf

在IT行业中，Python是一种广泛应用的开发语言，以其简洁的语法和强大的库支持而备受青睐。
在本项目"基于Python的日照时数转太阳辐射计算"中，开发者利用Python的高效性和自动化特性，构建了一个能够快速处理日照时数数据并转换为太阳辐射值的程序。
下面我们将深入探讨这一主题，讲解相关知识点。
太阳辐射是地球表面接收到的来自太阳的能量，通常以单位面积上的能量流（如焦耳/平方米）表示。
日照时数则是衡量一个地区每天有多少时间阳光直射地面的时间长度，它是估算太阳辐射的重要参数之一。
将日照时数转化为太阳辐射值对于气象学、能源研究以及太阳能发电等领域具有重要意义。
Python中的这个项目可能使用了诸如Pandas、Numpy等数据分析库来处理和计算数据。
Pandas提供了DataFrame数据结构，方便对表格数据进行操作；
Numpy则提供了高效的数值计算功能，可以用于批量计算太阳辐射。
计算太阳辐射通常涉及以下几个步骤：1.数据预处理：读取日照时数数据，这可能来自气象站的观测记录或者卫星遥感数据。
数据预处理包括清洗数据，处理缺失值，统一格式等。
2.计算辐射系数：根据地理位置、季节、大气状况等因素，可能需要预先计算出辐射系数。
这可能涉及到一些物理公式，如林格曼系数或克劳修斯-克拉珀龙方程。
3.转换计算：利用日照时数和辐射系数，通过特定的转换公式（例如，按照国际标准ISO9060）计算每日或逐小时的太阳辐射值。
4.结果分析：将计算结果整理成可视化图表，便于分析和展示。
在`Solar_rad_conversion.py`这个文件中，我们可以预期看到上述步骤的实现。
可能包含导入相关库，定义函数来读取和处理数据，计算辐射值，以及生成图形化的结果输出。
开发者可能还考虑了错误处理和用户友好的交互界面，使得非编程背景的使用者也能方便地使用这个工具。
这个项目展示了Python在科学计算和数据分析领域的强大能力。
通过编写这样的程序，不仅可以提高数据处理效率，还能帮助研究人员和工程师更准确地评估和利用太阳能资源。
同时，这也体现了Python语言在跨学科问题解决中的灵活性和实用性。

自己开发的风资源分析工具包WindAnalysis-WindAnalysis1-V1.4.1.zip本帖最后由He_Challen于2017-9-614:40编辑由于工作的原因，今年项目开始转型风电项目，在慢慢上手的过程中发现，风电所涉及的软件清一色北欧的，好不好用只有用了才知道。
因为仅是为前期风电开发做技术分析，老外的软件一个是不容易上手，二是操作复杂。
随下决心自己开发一套专门用于项目前期的风资源分析工具包。
就这样开始而一发不可收拾，从最开始的结构搭建、输出设计便沉迷此中两个月，推出的前三个版本都不太稳定，要么是兼容不好，要么是数据处理的时逻辑顺序有问题，总之在最初的三个版本在大量项目的测风数据的测试下暴漏出一堆又一堆的BUG。
说实话，中途曾想过放弃，一个人孤军奋战实在是太孤独难耐了，多年工作环境造就的内心还是比较强大的，最终还是坚持了下来。
在飞机上、动车上、出差的酒店里、办公桌前开始了一遍又一遍的调试修改，度过了一个又一个难免的夜晚。
最终完成的兼容性和稳定性都可靠的V.1.4.1版本，经反复测试没有问题后，将这个版本作为目前能完成的最终的版本发出来供同行们使用，方便工作和分析。
下面对工具包中的WindAnalysis1和WindAnalysis2的功能做个介绍，过一阵闲了编个教程发出来供大家使用。
WindAnalysis1工具包能够对获取的整个测风数据构建dateset结构体，根据时间序列进行综合整理分析，通过运行可以获得如下分析结果：a．不同高度风速、风向、温度、压强的时间序列分布图；
风速、风向、温度、压强.jpgb．整个测风数据质量判断，及质量分析图；
测风数据质量评估.jpgc．不同高度湍流强度按照风速的分布、各风速对应的湍流强度与其平均湍流强度的分布图；
湍流分布.jpgd．不同高度月平均风速分布图；
月平均风速.jpge．不同高度日平均风速分布图；
日平均风速.jpgf．不同高度风速频率分布直方图；
风频分布.jpgg．不同高度风速风向玫瑰图；
风向、风能玫瑰图.jpgh．风切变拟合和计算；
风切变拟合.jpgi．风切变系数随月分布图；
月风切变.jpgWindAnalysis2为针对特定高度H处的风资源进行详细分析，包括：a.测风时间序列上风速、湍流偏离测风周期内平均值的偏离程度；
风速、湍流时间序列分布.jpgb.风速的威布尔分布拟合和参数计算；
威布尔分布.jpgc.威布尔分布拟合的误差和相关系数R2的计算分析；
拟合误差分析.jpgd.风切变拟合和切边系数计算；
风切变拟合.jpge.指定轮毂高度处的平均风速推算及威布尔分布拟合；
轮毂高度处威布尔分布.jpgf.根据选型风机的参数，绘制功率曲线和推力系数曲线；
功率特性曲线.jpg不仅限于以上figure图文件的生成，还能够估算出指定轮毂高度hub（hub＞H）测风塔处的发电量，在CommandWindow窗口中输出计算结果，作为风资源分析的参考。
计算结果.pngWindAnalysis风数据分析工具包教程-V1.4.pdfWindAnalysis1-V1.4.1.zipWindAnalysis2-V1.4.1.zip-------------------------------------------------------------------

EEMD是针对EMD方法的不足，提出了一种噪声辅助数据分析方法。
EEMD分解原理为：当附加的白噪声均匀分布在整个时频空间时，该时频空间就由滤波器组分割成的不同尺度成分组成。
当信号加上均匀分布的白噪声背景时，不同尺度的信号区域将自动映射到与背景白噪声相关的适当尺度上去。
当然，每个独立的测试都可能会产生非常嘈杂的结果，这是因为每个附加噪声的成分都包括了信号和附加的白噪声。
既然在每个独立的测试中噪声是不同的，当使用足够测试的全体均值时，噪声将会被消除。
全体的均值最后将会被认为是真正的结果，随着越来越多的测试，附加的噪声被消除了，唯一持久稳固的部分是信号本身。

近400多万条数据，可以做大数据分析的案例和练习，可以作为推荐系统的学习字段（id,userid,age,gender,item_id,behavior_type,item_category,date,province）（序号，用户ID，性别，商品ID，用户行为，商品种类，发生日期，发生省份）//1.浏览、2.收藏、3.加购物车4.购买至于如何去分析，资源里面附着Hadoop分析代码与Python可视化代码案例，当然仅供参考，你也可以自由发挥！

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外呼中心，呼叫中心。
坐席开通。
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即使你不懂技术，也快速并熟练掌握智能语音系统）系统终端功能简单介绍：1资料接入：只需一键，即可将大量的未知客户资料提交给机器人，无需人工重复操作。
2自主学习：可将不同的场景话术提交给机器人，机器人将读取相关数据，并成为相关领域的销售精英3筛选客户：机器人根据不同领域的销售或客服话术，与客户互动，从大量的客户资料中，筛选出可能的意向客户并进行分类。
4人工跟进：销售或客服人员根据机器人的数据分析以及通话记录进行有效的二次跟进。

IntroductiontoPythonforEconometrics,StatisticsandDataAnalysis

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。