末了菜单右键削减抑制面板C:\Users\Administrator\AppData\Local\Microsoft\Windows\WinX
2023/4/17 4:31:36 412B 控制面板
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world贫乏该文件,或者破损。
下载改文件交流就可,文件目录C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\Microsoft\DocumentBuildingBlocks\2052\15
2023/4/13 11:43:46 3.45MB world
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boot2docker.isov19.03.5处理下载更新缓慢或被墙问题。
需者自取下载后复制到C:\Users\Administrator\.docker\machine\cache
2023/3/20 15:29:14 56.19MB docker boot2docker.iso 19.03.5
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包含四个dll文件:Spire.Common.dll(版本1.2.792.14040);
Spire.Liscense.dll(版本1.3.6.40);
Spire.Doc.dll(版本6.8.16.4040);
Spire.Pdf(版本4.8.15.2040)使用时援用将四个文件都援用到项目。
**亲测Word完全可用VS2015+FrameWork4.6.2****if(openFileDialog.ShowDialog()==true){ShowOperInfo("正在打开文档……");Spire.Doc.Documentdocument=newSpire.Doc.Document(openFileDialog.FileName);document.SaveToFile(@"C:\Users\Administrator\Desktop\aa.docx");}
2023/3/13 20:58:10 7.38MB Spire.Doc Spire.Pdf Spire.Liscense
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zblog手机主题:diandian灰色大字体模板下载主题.zba文件包,在后台主题管理中上传.zba文件包,上传完成后启用主题即可;
如果主题是文件夹方式,使用FTP工具上传至zblog默认主题目录/zb_users/theme,后台主题管理处启用主题即可。
2023/3/10 5:03:06 47KB html 主题 zblog
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1.解压缩ZIP文件,安装国密浏览器(只能安装此版本,其它版本不能信任指定根证书,无法使用)2.将ctl.dat文件复制到此目录下:C:\Users\自己的账户名\AppData\Roaming\360se6\Application\UserData\Default\ctl注意:上面从"UserData\Default\ctl"的目录并不存在,需要手工创建3.使用新安装的国密浏览器访问https://127.0.0.1地址,浏览器通过GMSSL_ECC_WITH_SM4_CBC_SM3国密密码套件与TOMCAT服务器建立国密SSL规范的单向加密通道,并打开指定网页以上步骤经过实际测试感激大宝CA(http://www.DoubleCA.com)的国密SM2数字证书支持
2023/1/31 6:17:40 44.98MB 国密SSL 国密浏览器 国密TOMCAT
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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
2023/1/19 6:32:34 459KB 数据分析
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允许授权,屏蔽FLEXnet的ECC。
停止服务(FactoryTalkActivationService)覆盖C:\ProgramFiles\RockwellSoftware\FactoryTalkActivation\flexsvr.exe2)修正授权文件,在FTAManager中检查MasterLicense。
覆盖C:\Users\Public\Documents\RockwellAutomation\Activations\ftasystem.lic覆盖C:\Users\Public\Documents\RockwellAutomation\Activations\ftasystem2.lic
2023/1/12 0:54:07 2.54MB 破解授权
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File"C:\Users\qiyong.GWMFC\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32\lib\ntpath.py",line183,insplitp=os.fspath(p)TypeError:expectedstr,bytesoros.PathLikeobject,notNoneType处理以上问题
2016/8/17 5:14:50 3.87MB python pyinst
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人脸检测应用-客户端克隆仓库并运转npminstallnpmauditfixnpmstart服务器需要docker运转sudodocker-composeupsudodocker-composeup--buildsudodocker-composepssudodocker-composedownsudodockerpssudodockerstop...Startingredis...Startingpostgres...Startingbackend...BACKURL:https://localhost:3001POSTGRES设置:databases/face-detection/schemas/public/tables/{login}&{users}post
2019/3/8 16:13:18 324KB react bootstrap4 tachyons JavaScript
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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。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡