淘淘商城完整版源码+视频+软件综合项目，需要1-3个月，能掌握60-70%就可以很轻松找到工作，胜任初级工程师。
建议学2-3遍。
看视频的时候，建议用暴风影音，用1.5倍速度播放学习。
因为讲的太慢了。
希望大家能用心

暴风影音16.exe

车载导航影音系统技术规范相关标准做了个汇总,需要的可以统一下载共20本吧

MXPlayer，堪称安卓平台最强大的本地视频播放器，影音发烧友必备高清播放器，它以强大的解码性能以及兼容性文明，对字幕的支持堪称一绝，能够兼容特效字幕，支持在线匹配字幕，看外语片无需找字幕！MXPlayerPro作为安卓平台上最强悍的视频播放器，MXPlayer以超强的解码性能以及兼容性闻名，对字幕的支持更是堪称一绝，能够兼容特效字幕，支持在线字幕匹配，看外语片无需自己找字幕！该软件界面风格现在是全新的安卓MaterialDesign设计，纯色多彩主题美爆！

微信小程序源码，包含：影音娱乐、优惠券卡卷、娱乐搞笑、阅读读书、运动健身、招聘行业、智能家居、装修装饰、租赁行业等分类。

CSS威信指南（第四版）非影音版本，本书两位作者EricMeyer以及EstelleWeyl向您揭示了若何经由方案、过渡以及动画、边框、配景、文本属性，以及许多其余货物以及本领来改善用户体验、减速开拓速率、防止潜在的差迟，并为您的使用法度圭表标准增光添色。

清新版暴风影音播放器（反对于XP、win200三、win7，亲测过，另外版本没试过）

FFQueue是一款极其渺小、好用的视频转码软件，其反对于的H265编码，经由它收缩后的视频文件极其小，并且画质底子以及收缩前不会有太大差距。
敌手机可变帧录制的视频，经由转换后不会涌现声画不合步下场。
FFQueue反对于视频的剪切以及拼接，并能够制作gif，同时还反对于AMD显卡的减速处置。
更多成果巨匠使用中去发现，作为制作教学视频上传或者留存大视频糜掷空间的玩家能够说是必备杰作。

先进特性可传输1080P分辨率视频流低延时，＜200ms采用标准WFI通讯协议全面支持乐关联应用技术亮点2.4G/5GHZ双频率切换，有效保证影音数据传输优化视频压缩算法，保证影音画质流畅低于200毫秒的传输延时，超过大多同类产品USB电脑回控功能，支持USB键鼠及游戏手柄处理用户核心问题点将电脑媒体娱乐从显示器无线扩展到电视屏幕（看大片，玩休闲游戏，网上音视频、图片浏览）无线影音让用户不用为繁琐连接苦恼，即插即用，简单方便

一、数据分析项目介绍1. 项目所需的模块库介绍pandas用法：需要导入以下模块importnumpyasnpimportpandasaspdfrompandasimportSeries,Dataframe2.项目背景介绍互联网电影资料库（InternetMovieDatabase，简称IMDB）是一个关于电影演员、电影、电视节目、电视明星和电影制作的在线数据库。
电影作为艺术和娱乐载体已成为我们生活中的一部分，作为电影爱好者之一，希望通过分析了解电影市场大体情况，以便于以后选择电影观看。
使用的数据是IMDB美国票房排名前1000的电影数据，数据包含了电影名称，票房金额，上映年份，演职人员，IMDB评分，电影类型等信息，数据中的很多电影大家也比较熟悉。
相信不少人都有这样的经历，当想要看一部电影的时候，会去百度一下谁是导演，谁是主演。
如果导演是克里斯托弗•诺兰，心里已经给电影打了个8分以上的评分了。
而阿汤哥的动作片，预期也都能肾上腺素飙升。
对于已上映的电影，不少人会去豆瓣搜索现时的评分，或是前作的评价，若是豆瓣高分、高评论数，也会按奈不住去蹭下热度。
如果要去电影院观看的话，想必不少人会更倾向选择动作片或者科幻大片这类特效丰富，影音冲击强烈的电影。
近几年特效技术和3D动画的日渐成熟，影院观影已经是越来越多人的第一选择。
IMDB的资料中包括了影片的众多信息、演员、片长、内容介绍、分级、评论等。
对于电影的评分目前使用最多的就是IMDB评分。
截至2018年6月21日，IMDB共收录了4,734,693部作品资料以及8,702,001名人物资料。
3.项目所需数据介绍数据的属性包括：电影名称、评论数、评分、导演、上映时间、上映国家、主要演员、语言、IMDB评分等。
理解数据：color、director_name、num_critic_for_reviews、duration、director_facebook_likes、actor_3_facebook_likes、actor_2_name、actor_1_facebook_likes、gross、genres、actor_1_name、movie_title、num_voted_users、cast_total_facebook_likes、actor_3_name、facenumber_in_poster、plot_keywords、movie_imdb_link、num_user_for_reviews、language、country、content_rating、budget、title_year、actor_2_facebook_likes、imdb_score、aspect_ratio、movie_facebook_likes4.项目功能详细介绍显示电影评分分布的情况；
电影数量与平均分年度变化的情况；
评论家评论数与评分的关系；
评分与电影票房的关系；
电影数量大于5前提下平均分前十的导演推荐的数据；
不同电影类型的年份累计分析；
电影时长的分布及时长能否和评分有相关性；
电影时长的分布及时长能否和评分有相关性。
二、数据分析过程1.主要功能实现的类和方法介绍#清洗runtime电影时长列数据，可使用str.split()方法df['runtime']=df['runtime'].str.split('').str.get(0).astype(int)df['runtime'].head()#清洗year列，使用str[:]选取年份数字并转换成int类型，使用df.unique()方法检查数据df['year']=df['year'].str[-5:-1].astype(int)df['year'].unique()2. 数据分析过程代码和解释说明导入包：导入、查看、清洗数据：评分分布图：电影数量与平均分布年度变化：评论家评论数&评分、评分&票房：电影数量大于5平均分前十的导演：统计不同年份、不同类型电影的数量：cumsum=df.groupby(['main_genre','year']).title.count()#使用累加功能统计1980年起不同年份不同电影类型的累计数量，对于中间出现的缺失值，使用前值填充genre_cumsum=cumsum.unstack(level=0).cumsum().ffill()#只选取总数量大于

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。