简易电子表格：可以对表格进行建立、数据输入、数据编辑、统计、计算及其他一些表格操作。
实现功能：1.按表格方式显示表格,并支持用户使用简单的功能键2.建立空白表格,同时在屏幕上显示,使其处于可输入数据状态3.通过键盘将数据输入在屏幕上的电子表格上,同时支持基本的数据输入编辑4.将表格中任意数据块复制到另一块中。
5.支持鼠标操作各项功能6.支持汉字显示、输入7.统计计算,包括合计、求平均、求最大/小8.排序使任一行/列中的数据按大小升或降排列对字符串型数据还要可选大小写敏感9.表格保存使电子表格存储在磁盘上磁盘文件并可随时读入供继续处理

3)学生成绩管理系统需要处理的基础数据学生基本信息：如班级、学号、姓名、性别、年龄等。
学生选修课程的基本信息：课程编号、课程名称、学分、考试成绩、平时成绩、综合成绩（考试成绩*0.7+平时成绩*0.3）等。
系统的基本功能数据的录入：如录入学生的基本信息，以及该学生选修课程的基本信息；
数据的修改：如修改指定学号、或者指定姓名的学生信息，或者修改其选修课程信息；
数据的插入：插入某个学生信息；
数据的查询：如按学号查询、按姓名查询等；
数据的删除：如删除指定学号、或者指定姓名的学生及其选修课程信息；
平均成绩的计算：计算每个学生各门功课的平均成绩，并按平均成绩从高到低的次序输出学生信息；
列出不及格学生清单（学号、姓名、不及格的课程和成绩）；
用文件把数据保存起来。

在氩气辅助下，利用光纤激光水下切割1mm厚304不锈钢板。
通过切缝平均宽度研究激光功率、切割速度、水层厚度、水体条件等对切割效率及切割质量的影响规律。
宏观上，激光功率过低、切割速度过快、水层过厚等因素会降低激光切割效率和质量。
在模仿海洋环境的盐水中进行切割试验，水的高盐度和低温大大降低了切割效率。
微观上，熔化区、热影响区（HAZ）和基体的组织成分、显微硬度各异，熔化区边缘出现表面形核现象，熔化区晶胞尺寸随着激光能量密度增大而增大；
热影响区组织粗大，显微硬度低于基体与熔化区硬度。
熔化区边缘硬度达到242.8HV，局部氧化区域硬度高达963HV，是基体硬度的4.3倍；
熔化区中部硬度为165.1HV；
热影响区硬度为124.6HV，不锈钢基体硬度为223.4HV。

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

从已调信号中检出调制信号的过程称为解调或检波，解调的目的是为了恢复被调制的信号。
AD8361就是一款集成射频检波器。
具体芯片检波原理不做赘述。
AD8361是一款均值响应功率检波器，适用于最高2.5GHz的高频接收机和发射机信号链。
该器件使用非常简单，在大部分应用中仅需2.7V至5.5V的单电源、电源去耦电容和输入耦合电容即可工作。
输出为线性响应直流电压，转换增益为7.5V/V均方根值。
可添加一个外部滤波器电容，提升平均时间常数。
类似的还有对数检波器AD8362等等。

低保是一种对低收入家庭的保障制度，在我国，不管是城市居民，还是农民居民，只需符合低保要求，都可以申请低保保障。
随着我国城乡低保的建立和不断发展，有越来越多的人收益，目前我国低保人数共7487.4万人，其中城市低保2307.8万人，农村低保5179.6万人。
截至2016年11月底，我国平均农村低保标准达到了每人每年3611元。

快速排序算法并行化的一个简单思想是，对每次划分过后所得到的两个序列分别使用两个处理器完成递归排序。
例如对一个长为n的序列，首先划分得到两个长为n/2的序列，将其交给两个处理器分别处理；
而后进一步划分得到四个长为n/4的序列，再分别交给四个处理器处理；
如此递归下去最终得到排序好的序列。
当然这里举的是理想的划分情况，如果划分步骤不能达到平均分配的目的，那么排序的效率会绝对较差。

某汽车轮渡口，有n辆车要过河。
n辆车只有两种要么是客车，要么是货车。
已知过江渡船每次能载10辆车，从0分开始每10分钟来一次（即0分一辆，10分一辆，以此类推）。
又知上渡船要遵守下述规定：若x分来了一辆渡船所有到大渡口时间＜=x分且还没过河的车辆才可能上船，且客车先于货车上船，每上4辆客车必上1辆货车，这时若没有货车就上客车，若没有客车就上货车。
试编写一个程序，模仿渡口的管理，统计客车和货车的平均等待时间。
Input格式第一行一个正整数n（1000＜=n＜=1000000），表示要过江的车辆总数。
第二行到n+1行每行两个非负整数type，time（0＜=time＜=1000000）,表示time分到达渡口的车是type类型，type为0表示客车，为1表示货车，时间从0开始计，且按到达时间先后给出数据。
Output格式一行两个保留两位的小数（四舍五入）carWaitTime，trunkWaitTime以空格分开，carWaitTime表示客车的平均等待时间，trunkWaitTime表示货车的平均等待时间。

C++代码，基于阴影的车辆假设区域生成，次要实现步骤：1.加载一张路面图片；
2.加权平均灰度图；
3.路面ROI提取（用于作为二值化分割的阈值提取）；
4.对路面ROI进行canny边缘提取；
5.对路面ROI进行路面信息提取（根据canny图，将非路面信息，车，路两边的干扰信息等剔除）；
6.对步骤5中得到的图片信息进行直方图处理；
7.对得到的直方图信息进行高斯拟合，得到直方图的标准差，均值信息；
8.根据标准差和均值信息得到二值化的阈值；
9.二值化处理，得到分割后的图像，得到所需要的车底阴影。

C++代码，基于阴影的车辆假设区域生成，次要实现步骤：1.加载一张路面图片；
2.加权平均灰度图；
3.路面ROI提取（用于作为二值化分割的阈值提取）；
4.对路面ROI进行canny边缘提取；
5.对路面ROI进行路面信息提取（根据canny图，将非路面信息，车，路两边的干扰信息等剔除）；
6.对步骤5中得到的图片信息进行直方图处理；
7.对得到的直方图信息进行高斯拟合，得到直方图的标准差，均值信息；
8.根据标准差和均值信息得到二值化的阈值；
9.二值化处理，得到分割后的图像，得到所需要的车底阴影。

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。