[目录]（一）我国税收收入与GDP关系分析（二）以下是1989—2003年我国税收收入和国内生产总值的时间序列数据：（三）根据上述数据资料，我国税收收入（SSSR）随国内生产总值（GDP）变化的关系函（四）对该模型的检验（五）对我国税收收入未来3年的预测（六）总结[原文]（一）我国税收收入与GDP关系分析GDP是社会收入分配的对象，税收收入是国家参与社会收入分配的结果，进行社会收入分配就会存在具体分配方式的应用问题。
税收收入与GDP总量有相关性，但两者相关系数不能画等号。
税收收入快速增长，税收占GDP比重有明显提高。
　在既定的社会收入分配中，税收收入与GDP之间的比例关系由税收制度所确定。
GDP增长与税收收入增长之间存在着一定的内在关系。
在一定的社会收入条件下，税收收入与GDP的数量关系是在税收制度下构成。
当税收制度发生变动时，国家就会根据变动情况对税收收入与GDP的比例关系进行相应的调整。
我们在分析GDP与税收收入的关系时，不能仅仅考虑两者之间的数量关系，还需要考虑和研究影响两者之间数量关系的社会经济制度因素。
（二）以下是1989—2003年我国税收收入和国内生产总值的时间序列数据：（三）根据上述数据资料，我国税收收入（SSSR）随国内生产总值（GDP）变化的关系函数属于生产函数，现假设其一元线性回归模型为：SSSR=C+β*GDP用EVIEWS软件作出该模型的散点图如下：......

Thispaperreviewstheprogressonnano-aperturevertical-cavitysurface-emittinglasers(VCSELs).Thedesign,fabrication,andpolarizationcontrolofnano-apertureVCSELsarereviewed.Withthenano-apertureevolvingfromconventionalcircularandsquareaperturetouniqueC-shaped,H-shaped,I-shaped,andbowtie-shapedaperture,boththenear-fieldintensityandnear-fieldbeamconfinementfromnano-apertureVCSELsaresignificantlyimproved.Asahigh-intensitycompactlightsourcewithsub-

经过具体的案例讲解时间序列下多元线性回归在eviews里的操作

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

unity图像人脸画面视觉识别零碎插件OpenCVforUnity2.3.4所支持的Unity版本：5.6.6及以上版本WorkswithUnityCloudBuildiOS&AndroidsupportWindows10UWPsupportWebGLsupportWin&Mac&LinuxStandalonesupportPreviewsupportintheEditorOpenCVforUnityisanAssetsPluginforusingOpenCV4.0.0fromwithinUnity.Features:-SincethispackageisacloneofOpenCVJava,youareabletousethesameAPIasOpenCVJava4.0.0(link).-Youcanimageprocessinginreal-timebyusingtheWebCamTexturecapabilitiesofUnity.(real-timefacedetectionworkssmoothlyoniPhone5)-ProvidesamethodtointerconversionofUnity'sTexture2DandOpenCV'sMat.-IDisposableisimplementedinmanyclasses.Youcanmanagetheresourceswiththe“using”statement.-Examplesofintegrationwithotherpublisherassetsareavailable.（e.g.PlayMaker,NatCam,NatCorder）ExampleCodeusingOpenCVforUnityisavailable.MarkerBasedARExampleMarkerLessARExampleFaceTrackerExampleFaceSwapperExampleFaceMaskExampleRealTimeFaceRecognitionExampleGoogleVRwithOpenCVforUnityExampleKinectwithOpenCVforUnityExampleAVProwithOpenCVforUnityExampleHoloLenswithOpenCVforUnityExamplePlayMakerActionsforOpenCVforUnityNatCamwithOpenCVForUnityExampleNatCorderwithOpenCVForUnityExampleMagicLeapwithOpenCVForUnityExample

NonlinearSystems(3rdEdition)byHassanK.KhalilEditorialReviewsProductDescriptionThisbookiswrittenissuchawaythatthelevelofmathematicalsophisticationbuildsupfromchaptertochapter.Ithasbeenreorganizedintofourparts:basicanalysis,analysisoffeedbacksystems,advancedanalysis,andnonlinearfeedbackcontrol.Updatedcontentincludessubjectswhichhaveprovenusefulinnonlinearcontroldesigninrecentyears—newinthe3rdeditionare:expandedtreatmentofpassivityandpassivity-basedcontrol;integralcontrol,high-gainfeedback,recursivemethods,optimalstabilizingcontrol,controlLyapunovfunctions,andobservers.Foruseasaself-studyorreferenceguidebyengineersandappliedmathematicians.

NumericalPython:ScientificComputingandDataScienceApplicationswithNumpy,SciPyandMatplotlibBy作者:RobertJohanssonISBN-10书号:1484242459ISBN-13书号:9781484242452Edition版本:2nded.出书日期:2018-12-25pages页数:(700)WorkwithvectorsandmatricesusingNumPyPlotandvisualizedatawithMatplotlibPerformdataanalysistaskswithPandasandSciPyReviewstatisticalmodelingandmachinelearningwithstatsmodelsandscikit-learnOptimizePythoncodeusingNumbaandCythonCoverFrontMatter1.IntroductiontoComputingwithPython2.Vectors,Matrices,andMultidimensionalArrays3.SymbolicComputing4.PlottingandVisualization5.EquationSolving6.Optimization7.Interpolation8.Integration9.OrdinaryDifferentialEquations10.SparseMatricesandGraphs11.PartialDifferentialEquations12.DataProcessingandAnalysis13.Statistics14.StatisticalModeling15.MachineLearning16.BayesianStatistics17.SinalProcessing18.DataInputandOutput19.CodeOptimization

ViewTransitions（图片各方向切换）ViewSendData(弹出键盘)Unicode(编码)UITableViewDelteMutilRows(删除行)UIActivityIndicatorView(等待控件)turnPage(十种图层切换效果)TouchMoved(拖动图片)Touches_GestureRecognizers(图片移动)TimingCurve(篮球落下弹起效果)textbtn(点击空白地方,键盘消失)TableViewImgView(image动画)TableFlipDemo(tableView翻转)TabBar+Table+CustomTitleViewSplashDemo(开场动画)SimpleNetworkStreams(网络传输)SenseOfMed(前进后退)ProtocolDemo(协议的使用)ProgressBar(自定义进度条)PageControl(页面控制)NavgationbarBackimage(Navgationbar换图片)MGSplitViewController(Split框架)Map2(气泡框架)JSONDemoGLPaint(划线声音)FlipReader-iPad(PDF阅读器)DocInteraction(txt,pdf,html,jpg读取)CustomTabBarTest(tabbar例子)BEThemeDemo(选择主题)Accessory(tabview选取)

VisualizationandClusteringofOnlineBookReviews

Hands-OnGameDevelopmentwithWebAssemblybyRickBattaglinePacktPublishingEnglish2019-05-31596pages5.0/5.01reviewsDetailsTitle:Hands-OnGameDevelopmentwithWebAssemblyAuthor:RickBattaglineLength:596pagesEdition:1Language:EnglishPublisher:PacktPublishingPublicationDate:2019-05-31ISBN-10:1838644652ISBN-13:9781838644659SalesRank:#1428959(SeeTop100Books)CategoriesComputers&TechnologyDigitalAudio,Video&PhotographyProgra妹妹ingDescriptionMakeyourWebAssemblyjourneyfunwhilemakingagamewithitKeyFeaturesCreateaWebAssemblygamethatimplementssprites,animations,physics,particlesystems,andothergamedevelopmentfundamentalsGettogripswithadvancedgamemechanicsinWebAssemblyLearntouseWebAssemblyandWebGLtorendertotheHTML5canvaselementBookDescriptionWithinthenextfewyears,WebAssemblywillchangethewebasweknowit.Itpromisesaworldwhereyoucanwriteanapplicationforthewebinanylanguage,andcompileitfornativeplatformsaswellastheweb.ThisbookisdesignedtointroducewebdevelopersandgamedeveloperstotheworldofWebAssemblybywalkingthroughthedevelopmentofaretroarcadegame.YouwilllearnhowtobuildaWebAssemblyapplicationusingC++,Emscripten,JavaScript,WebGL,SDL,andHTML5.Thisbookcoversalotofgroundinbothgamedevelopmentandwebapplicationdevelopment.WhencreatingagameorapplicationthattargetsWebAssembly,developersneedtolearnaplethoraofskillsandtools.Thisbookisasampleplatterofthosetoolsandskills.ItcoverstopicsincludingEmscripten,C/C++,WebGL,OpenGL,JavaScript,HTML5,andCSS.Thereaderwillalsolearnbasictechniquesforgamedevelopment,including2Dspriteanimation,particlesystems,2Dcameradesign,soundeffects,2Dgamephysics,userinterfacedesign,shaders,debugging,andoptimization.Bytheendofthebook,youwillbeabletocreatesimplewebgamesandwebapplicatio

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。