envi5.5最新版本支持最新WorldView-4等数据；
新增ENVIModeler建模工具，可以零代码构建工作流或者批处理；
新增ENVIPy，与ArcGIS一体化集成更加简便，支持与ArcGISPro一体化集成；
增加更多的ENVITask函数等。
ADS80Level-2产品（ENVI先前版本支持Level-1产品）Landsat8SurfaceReflectance数据PlanetScope数据Sentinel-2Level-2A，包括AmazonWebServices分发的文件l哨兵-3海洋和陆地彩色仪（OLCI）和海陆地表温度辐射计（SLSTR）数据UrtheCastTheia数据使用DoD插件，ENVI可以读取带有RSM空间参考的NITF数据，同时可将RSM空间参考保存到ENVI头文件，并且支持使用相同的空间参考信息填充新的NITF文件。
将ADS80分块文件作为一个组合影像而不是单独的TIFF文件打开。
读取SPOT-7和PleiadesDIMAPV2影像反射率增益和偏移，进而可以使用辐射校正工具将影像定标为大气表观反射率（top-of-atmospherereflectance）。

1、本组LabVIEW实验例程通过开发板的USB接口进行通信，请使用USB线，连接开发板和电脑2、因为采用的是USB转串口技术，所以需要安装STM32虚拟串口驱动程序3、在使用LabVIEW之前，请安装VISA驱动程序。
在本光盘以下目录：NI-VISA4.4.1驱动程序4、STM32下位机程序，是基于ST公司的V3.2.1固件库编写的5、如果使用JLINK仿真器下载STM32程序，那么在下载完成之后，请拔掉JLINK连接到开发板的20pin排线，然后插上USB线，电脑才能正常找到STM32虚拟串口6、需要注意的是，STM32程序的优化级别要设置为：Level

InstallingXToolsProPriortoinstallationmakesuretocloseallArcGISDesktopapplications.ToinstallXToolsPro11.0forArcGISDesktopruntheXToolsPro_Setup_en.msifileandfollowtheinstallationinstructions.AdministrativeprivilegesarerequiredtoinstalltheXToolsProextension.Requirements-ArcGISforDesktop10.2.x,10.1,10.0,9.3.x,or9.2shouldbeinstalledinordertouseXToolsPro11.0,eitherBasic(ArcView),Standard(ArcEditor)orAdvanced(ArcInfo)level.-.NETFramework3.5ServicePack1

按强弱列出周围wifi的ssid、bssid、capbilities、level（android）将手机搜到的wifi按强弱顺序列出来，分别显示ssid、bssid、capbilities、level；
bssid是mac地址，capbilities是加密类型，level是信号强弱数字（负数，绝对值越小，信号越强）。

此数据表结构使用的是pid父级关系和level等级划分的关联，内置数据比较完整，可自行添加补充，扩展即可

新版本，比上个版本chen6013143发布的更全点，自己辛苦编辑的，禁止盗版，其中区号、邮编和坐标太麻烦了，没有添加全，有需要的自己在编辑下吧，表结构如下：idbigint(45)(NULL)YES(NULL)select,insert,update,references区划IDparent_idbigint(45)(NULL)YES(NULL)select,insert,update,references父级IDnamevarchar(45)utf8_binYES(NULL)select,insert,update,references全称merger_namevarchar(200)utf8_binYES(NULL)select,insert,update,references全称聚合short_namevarchar(45)utf8_binYES(NULL)select,insert,update,references简称merger_short_namevarchar(200)utf8_binYES(NULL)select,insert,update,references简称聚合level_typevarchar(45)utf8_binYES(NULL)select,insert,update,references级别city_codevarchar(45)utf8_binYES(NULL)select,insert,update,references区号zip_codevarchar(45)utf8_binYES(NULL)select,insert,update,references邮编pinyinvarchar(45)utf8_binYES(NULL)select,insert,update,references全拼jianpinvarchar(45)utf8_binYES(NULL)select,insert,update,references简拼first_charvarchar(45)utf8_binYES(NULL)select,insert,update,references首字母lngvarchar(45

从一级到七级叶子类目。
CREATETABLE`dim_itemcat`(`cat_id`BIGINT(20)NULLDEFAULTNULLCOMMENT'类目ID',`name`VARCHAR(50)NULLDEFAULTNULLCOMMENT'类目名称',`parent_cid`BIGINT(20)NULLDEFAULTNULLCOMMENT'父类目ID',`is_parent`VARCHAR(10)NULLDEFAULTNULLCOMMENT'是否为父类目',`level`INT(1)NULLDEFAULTNULLCOMMENT'层级',`related`INT(1)NULLDEFAULTNULL,`is_track`INT(1)NULLDEFAULTNULL,UNIQUEINDEX`cid_unique`(`cat_id`)USINGBTREE,INDEX`cid`(`cat_id`)USINGBTREE,INDEX`level`(`level`)USINGBTREE,INDEX`name`(`name`),INDEX`is_track`(`is_track`))COMMENT='行业类目维度表：二列各式'COLLATE='utf8_general_ci'ENGINE=InnoDB;

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

--MySql表结构导出数据--数据库名:shop_dev--------------------------------建立表:admin_access------------------------------DROPTABLEIFEXISTS`admin_access`;CREATETABLE`admin_access`(`role_id`smallint(6)unsignedNOTNULL,`node_id`smallint(6)unsignedNOTNULL,`level`tinyint(1)NOT

HTTPPUSH是我们基于HTTP协议自主开发的一种通信协议，以设备主动访问服务器的机制进行数据传输。
主要顺应环境：网络较稳定，支持TCP/IP协议，例如普遍使用的局域网、万维网等。
　　优点：新数据主动上传。
有断点续传功能。
基于该协议开发或开发扩展功能都快捷、方便。
　　缺点：仅支持TCP/IP通讯方式。
　　注意：所选用机型须带BS功能。
　　LEVEL：WEB开发工程师。

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。