Kaggle平台上下载2个原始数据集：tmdb_5000_movies.csv和tmdb_5000_credits.csv，前者存放电影的基础信息，后者存放电影的演职员名单

交互式SQL的使用环境：WINDOWS，MicrosoftSQLServer实验要求：1,创建Student数据库，包括Students,Courses,SC表，表结构如下：Students(SNO,SNAME,SEX,BDATE,HEIGHT,DEPARTMENT)Courses(CNO,CNAME,LHOUR,CREDIT,SEMESTER)SC(SNO,CNO,GRADE)(注：下划线表示主键，斜体表示外键)，并插入一定数据。
2．完成如下的查询要求及更新的要求。
（1）查询身高大于1.80m的男生的学号和姓名；
（2）查询计算机系秋季所开课程的课程号和学分数；
（3）查询选修计算机系秋季所开课程的男生的姓名、课程号、学分数、成绩；
（4）查询至少选修一门电机系课程的女生的姓名（假设电机系课程的课程号以EE开头）；
（5）查询每位学生已选修课程的门数和总平均成绩；
（6）查询每门课程选课的学生人数,最高成绩,最低成绩和平均成绩；
（7）查询所有课程的成绩都在80分以上的学生的姓名、学号、且按学号升序排列；
（8）查询缺成绩的学生的姓名，缺成绩的课程号及其学分数；
（9）查询有一门以上(含一门)三个学分以上课程的成绩低于70分的学生的姓名；
（10）查询1984年~1986年出生的学生的姓名,总平均成绩及已修学分数。
（11）在STUDENT和SC关系中，删去SNO以’01’开关的所有记录。
（12）在ＳＴＵＤＥＮＴ关系中增加以下记录：（13）将课程CS-221的学分数增为３，讲课时数增为６０3．补充题：(1)统计各系的男生和女生的人数。
(2)列出学习过‘编译原理’，‘数据库’或‘体系结构’课程，且这些课程的成绩之一在90分以上的学生的名字。
(3)列出未修选‘电子技术’课程，但选修了‘数字电路’或‘数字逻辑’课程的学生数。
(4)按课程排序列出所有学生的成绩，尚无学生选修的课程，也需要列出，相关的学生成绩用NULL表示。
(5)列出平均成绩最高的学生名字和成绩。
(SELECT句中不得使用TOPn子句)4．选做题：对每门课增加“先修课程”的属性，用来表示某一门课程的先修课程，每门课程应可记录多于一门的先修课程。
要求：1)修改表结构的定义，应尽量避免数据冗余，建立必要的主键，外键。
2)设计并插入必要的测试数据，完成以下查询：列出有资格选修数据库课程的所有学生。
(该学生已经选修过数据库课程的所有先修课，并达到合格成绩。
)注意：须设计每个查询的测试数据，并在查询之前用INSERT语句插入表中。
提交作业方式：1) 建立Student数据库的SQL脚本，插入所有数据项的SQL脚本(包括所有的测试数据)。
2) 完成查询要求的SQL语句脚本。
3) 选做题：须提交修改数据库表定义的SQL脚本，插入测试数据的SQL脚本以及用于查询的SQL语句。

IoC/DI（InverseofControl/DependencyInjection，控制反转/依赖注入）模式是一种企业级架构模式，通过将应用程序控制权反转交移给框架，并以构造器注入、属性设置器注入等方式将类实体注入到特定应用层中，最终实现层与层之间的解耦，使得应用程序获得良好的扩展性和应变能力。
客户需求如下：需要向系统中添加两个窗体，Engineers和Analysts，分别显示工程师和分析师的ID、Name和Credit（积分）。
在每个窗体左边有一个按钮，该按钮的作用是通过一种计算方式，算出工程师或者分析师的最终积分并显示在弹出窗体上。
对于工程师，最终积分=积分（Credit）*1.1；

Deeplearninginneuralnetworks:AnoverviewInrecentyears,deepartificialneuralnetworks(includingrecurrentones)havewonnumerouscontestsinpatternrecognitionandmachinelearning.Thishistoricalsurveycompactlysummarizesrelevantwork,muchofitfromthepreviousmillennium.ShallowandDeepLearnersaredistinguishedbythedepthoftheircreditassignmentpaths,whicharechainsofpossiblylearnable,causallinksbetweenactionsandeffects.Ireviewdeepsupervisedlearning(alsorecapitulatingthehistoryofbackpropagation),unsupervisedlearning,reinforcementlearning&evolutionarycomputation,andindirectsearchforshortprogramsencodingdeepandlargenetworks.

GermanCreditData狡诈测试数据，从KAGGLE上下载的，用于反狡诈模型的训练数据

OPNETModelerTrainingBeijingCreditTopCompanyCo.,Ltd.北京怡嘉行科技无限公司

德国信贷数据（Germancreditdataset）为信誉评级建模中非常典型的数据。
共有1000条数据，每条数据20个特征。
本数据从github.com上下载的，原汁原味~

TheWorldWideWebhasbeencreditedwithbringingtheInternettothemasses.TheInternetwaspreviouslythestompinggroundofacademicsandasmall,elitegroupofcomputerprofessionals,mostlyUNIXprogra妹妹ersandotheroddballtypes,runningobscureco妹妹andslikeftpandfinger,archieand

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（含源码及报告）本程序分析了自2016年到2021年（外加）每年我国原油加工的产量，并且分析了2020年全国各地区原油加工量等，含饼状图，柱状图，折线图，数据在地图上显示。
运转本程序需要requests、bs4、csv、pandas、matplotlib、pyecharts库的支持，如果缺少某库请自行安装后再运转。
文件含6个excel表，若干个csv文件以及一个名字为render的html文件（需要用浏览器打开），直观的数据处理部分是图片以及html文件，可在地图中显示，数据处理的是excel文件。
不懂可以扫文件中二维码在QQ里面问。

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。