微软基础类库（英语：MicrosoftFoundationClasses，简称MFC）是微软公司提供的一个类库（classlibraries），以C++类的方式封装了WindowsAPI，并且包含一个应用程序框架，以减少应用程序开发人员的工作量。
其中包含大量Windows句柄封装类和很多Windows的内建控件和组件的封装类

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

jeecmsv9.3正式版源码包更新日志1、栏目添加选择模型模板只选择一个报错2、内容复用待审核查询报错（开源版）3、根栏目添加内容报错4、后台页面样式调整5、后台编辑器分页问题7、数据统计今日数据没有问题8、公众号推送菜单和群发微信菜单获取微信端消息前往处理9、OSS管理添加appkey_secretId后台未解密导致数据存储错误10、会员中心留言列表报错11、工作流节点空值处理12、手机模板在静态页生成的情况下url错误处理13、新增百度主动推送14、内容删除同时删除静态页（含FTP）15、栏目和内容静态化调整成只生成前10页16、activationjcaptchafreemarkerJAR部分用户反映下载不了，调整pom采用本地jar17、栏目没有选择模型模板的情况下，发布内容选择不到模型问题处理JEECMS简介JEECMS是JavaEE版网站管理系统（JavaEnterpriseEditionContentManageSystem）的简称。
·基于java技术开发，继承其强大、稳定、安全、高效、跨平台等多方面的优点·采用hibernate3springmvcspring2freemarker主流技术架构·懂html就能建站，提供最便利、合理的使用方式·强大、灵活的标签，用户自定义显示内容和显示方式·在设计上自身预先做了搜索引擎优化,增强对搜索引擎的友好性·完全生成全站静态页面,可自定义路径结构，无需urlrewrite·轻松建设大规模网站，可通过次级域名建立子站群，各子站后台管理权限分离，全站实现单点登录jeecms页面展示： 相关阅读同类推荐：CMS系统

股票代码，证券简称，辨认号，证券全称

matlab语音除噪音信号处理是语音学与数字信号处理技术相结合的交叉学科，课题在这里不讨论语音学，而是将语音当做一种特殊的信号，即一种“复杂向量”来看待。
也就是说，课题更多的还是体现了数字信号处理技术[1]。
数字信号处理技术主要研究离散线性时不变系统，数字滤波和频谱分析是它的的两个主要分支。
数字滤波（Digitalfilter），即在形形色色的信号中提取所需信号，抑制不必要的干扰。
数字滤波器可以在时域实现也可以在频域实现，主要有两种类型;无限长冲击数字滤波器（IIR）和有限长冲击数字滤波器(FIR)。
频谱分析（SA,SpectrumAnalysis）,对各种信号进行频域上的加工处理，其核心内容是快速傅里叶变换（FFT），分析的结果是一频率为坐标的各种物理量的谱线和曲线[2]。
从课题的中心来看，课题“基于MATLAB的有噪声语音信号处理”是希望将数字信号处理技术应用于某一实际领域，这里就是指对语音及加噪处理。
作为存储于计算机中的语音信号，其本身就是离散化了的向量，我们只需将这些离散的量提取出来，就可以对其进行处理了。
这一过程的实现，用到了处理数字信号的强有力工具MATLAB[3]。
MATLAB是矩阵实验室（MatrixLaboratory）的简称，是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。
它提供了功能齐全的滤波器设计，与信号处理交互式图形用户界面（Interactivegraphicaluserinterface），主要包括FDATool和SPATool两种交互式工具，其中FDATool主要用于数字滤波器设计与分析，而SPATool不仅可以设计分析滤波器，而且可以对信号进行时域与频域的分析[4]。
通过MATLAB里几个命令函数的调用，很轻易的在实际语音与数字信号的理论之间搭了一座桥。
课题的特色在于它将语音信号看作一个向量，于是就把语音数字化了。
那么，就可以完全利用数字信号处理的知识来处理语音及加噪处理问题。
我们可以像给一般信号做频谱分析一样，来对语音信号做频谱分析，也可以较容易的用数字滤波器来对语音进行滤波处理。
[5]

TTS（Text-To-Speech）是指文本语音的简称,即经过TTS引擎把文本转化为语音输出。
TTS语音引擎有微软TTS语音引擎等。
微软TTS语音引擎提供了WindowsSpeechSDK开发包供编程者使用。
WindowsSpeechSDK包含语音合成SS引擎和语音识别SR引擎两种，语音合成引擎用于将文字转换成语音输出，语音识别引擎用于识别语音命令。

HC-05嵌入式蓝牙串口通讯模块（以下简称模块）具有两种工作模式：命令响应工作模式和自动连接工作模式，在自动连接工作模式下模块又可分为主（Master）、从（Slave）和回环（Loopback）三种工作角色。
当模块处于自动连接工作模式时，将自动根据事先设定的方式连接的数据传输；
当模块处于命令响应工作模式时能执行下述所有AT命令，用户可向模块发送各种AT指令，为模块设定控制参数或发布控制命令。
通过控制模块外部引脚（PIO11）输入电平，可以实现模块工作形态的动态转换。

现在论文抄袭、学术打假成为学术界、媒体关注的话题。
有的学者心存侥幸，有的学者对学术严谨性未加重视等，以至于被相关人士揭发举报，最终身败名裂。
而许多毕业生因为种种原因，并未对论文抄袭现象加以重视，最后不能顺利毕业，荒废了几年时间，得不偿失。
现在提供论文检测的机构主要来源于三大中文期刊数据库，即中国知网论文检测系统，万方论文相似性检测系统，维普通达检测系统。
现在应用较多的是中国知网和万方的检测系统，但是两者都不是免费的，其中，中国知网的费用相对高，在淘宝上一篇硕士论文的检测费用达到两百元。
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4论文检测大师http://www.check-paper.com/只支持doc类型文件上传！提交您的有效论文，请不要上传无用文档，每个IP仅有2次检测机会，您的检测结果将以word文档的方式发送到您的邮箱里。
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火龙果软件工程技术中心  1前言　我在本文中详细介绍了测试工具NuMegaDevpartner(以下简称NuMega)的使用方法。
NuMega是一个动态测试工具，主要应用于白盒测试。
该工具的特点是学习简单、使用方便、功能有效。
NuMega共有三个独立的子功能——BoundsChecker、TrueCoverage、TrueTime。
BoundsChecker为代码检错工具，TrueCoverage为测试覆盖率统计工具，TrueTime为程序运行功能测试工具。
本文挡通过三章对NuMega三个子功能的使用方法进行了介绍，各部分之间内容独立。
如果你想了解NuMega的各项功能，建议阅读本文挡全部内容

作为云时代的程序员，如果你还在使用fopen()、fclose()之类的函数，那你就OUT了！自从阿里云推出开放存储服务（OpenStorageService，简称OSS）后，越来越多的技术牛人们开始将他们的应用和产品迁移到OSS这个云存储平台上来。
在上期《凌云》杂志中，我们向大家简要介绍了如何使用OSS——《用云存储和CDN轻松搞定网站图片》。
在本期中，我们再讲解一些使用OSS开发的实用技巧，希望能起到抛砖引玉的效果。
OSS对外提供的RESTful风格的API接口遵循HTTP协议，因而任何语言和工具只要按照OSSAPI文档定义的规则发送合法的HTTP请求，就可以使用OSS服务。
如果你不想自己

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。