本行政区划次要数据来源是历年国家行政区划代码。
（1980年至2020年底），代码条数7000多。

依据国家标准，本人编写的适用于Endnote的国标文件，供大家参考，谢谢

首先说明该文件有安装包和完整的代码。
打开运行时需要添加（或者更新）Visio。
如果电脑没有visio可以装一个。
下载绝对超值。
本项目通过用C#进行Visio进行二次开发，实现了绘制电气接线图，并能实现潮流计算。
0前言中国电力行业属于垄断行业。
从目前来看，改革我国电力行业，打破垄断引入竞争已成为大势所趋，但是，电力行业与其他垄断行业不同，至少有三个特点：电力行业与其他垄断行业服务对象不同。
其他垄断行业服务对象都是部分群体，如民航、铁路它们的服务对象只是人们群众中的一部分，不像电力行业与所有人有关，不论城市或农村，不论生产或生活，不论信息传递或网络联系，家庭生活都离不开电，对社会是全方位的覆盖。
一个国家电气化水平越高，电力在全社会作用越大。
一旦发生问题，小则引起局部瘫痪，大则引起全社会瘫痪。
因为它既是国民经济中的骨干行业，又是全社会的吃穿住行和人们生活需要的公用产品，这是其他垄断行业无法比拟的。
电力行业另一个特点是它的产品不能储存，发电量超过需要量会形成浪费，发电量不足，会影响生产和生活的需要。
而且，社会对电量的需要是一个不定量，它会随着地区、时间、季节、气候、人们生活等方面的变化而变化。
这种不能储备，需要量又是瞬息万变的行业，就要求对供给和需求要有精确的掌握，以便及时进行调整和控制，才不至于出现象美国加州那样长期电力危机。
中国电力行业还有它自己的特点。
中国电力行业的垄断说到底是非经济型的行政性的垄断，情况非常复杂，这在国外也少见。
在所有制上，有国家所有制、地方政府所有制、合资企业、集体所有制，国家担保贷款企业、股份制，等等。
发电厂有火电、水电、核电。
区域电价上差别也相当大。
电网有国家投资，地方政府投资，企事业单位投资等等。
在进行厂网分开竞价上网过程中，必须对电力企业的产权有所界定，对不同电价有所处理，以及今后电价的监督，等等问题，都需要政府介入。
但是，电力行业不可能彻底打破垄断，完全自由竞争，这是电力行业的特点决定的，即便在西方市场经济条件下，所有的竞争也不是完全的自由竞争（美国的电力自由化程度也不高，相对来说欧洲电力市场的自由最高，但也没有完全市场化），只能是有限的竞争。
何况在我们这样大的一个国家，电力行业这么重要，政府不可能放手不管完全自由竞争，问题在于垄断和竞争的度如何掌握，二者如何结合，这是我们电力行业面临的挑战。
电力行业已经开始从生产导向型向市场导向型的巨大转变。
电力行业运作继续关注在电厂和电网方面，并面临提高运行可靠性的强烈需求。
当今，我们需要用崭新的视角来透视市场状况，一些术语，如竞争能力、产品质量、收益率、效率及客户服务等都已经被赋予了全新的理念。
只有清楚地分析、理解当前的情势并及时、勇敢地采取行动，才能应对这些挑战。
在21世纪，计算机显得越来越重要，在电力行业中，计算机也得到了越来越广泛的运用。
而且随着社会的进步，电力行业已经抛弃了手工绘制电气接线图和手工计算潮流。
本系统就是在基于以上原因，开发了一款利用Visio进行二次开发，将C#与Visio想结合，能绘制电气接线图，并能打开已有的电气接线，保存所绘制的接线图等功能，并能在接线图的基础上，进行潮流计算。
1绪论1.1课题的研究背景与意义1.1.1课题的研究背景随着国民经济的发展,我国电力系统的规模越来越庞大,其网络结构越来越复杂,因而电力系统基础分析计算的工作量也越来越大。
图形是工程中最简洁的语言,用图形来描述电力系统的网络结构,图形会起到一目了然的作用,这也逐渐成为用户对电力系统分析计算软件的基本要求。
光只能绘图并不能满足需求，将绘制接线图与潮流计算结合起来才能使软件更贴近需求。
MicrosoftVisio是当今优秀的绘图软件,也是近年国内外最流行的图形化解决方案开发平台之一,具有强大的图形操作功能,它还提供了二次开发功能。
能够建立电力系统计算软件的图形平台框架,在此平台上绘制和编辑基于电力系统电气接线图,对电网拓扑结构进行自动识别,完成了电力网络图形元件各参数输入和设置,并实现了电力网络操作的图形化模拟、仿真和潮流计算。
1.1.2课题的研究意义本项目实现的电气接线图的绘制和潮流计算。
Visio是当今最优秀的绘图软件之一，它将强大的功能和易用性完美结合，可广泛应用于电子、机械、通信、建筑、软件设计和企业管理等众多领域。
使用该软件可以完成各类专业图纸的制作，例如程序流程图、网络拓扑图、数据分布图、地图、室内布置图、规划图、线路图等，可见功能十分的强大。
Visio软件有助于学生以及各种专业人员轻松地可视化、分析和交流复杂信息。
这能够将难以理解的复杂文本和表格转换为一目了然的Visio图表，增加工作学习的效率。
1．2问题的定义及内容简介1.2.1问题

ChristopherC.Elisan，资深逆向分析工程师和恶意软件研究专家，RSANetWitness的首席恶意软件分析科学家。
他经常为《今日美国》、《信息周刊》、《隐秘读物》（DarkReading）等领导性出版物提供恶意软件、僵尸网络、高级持续性威胁方面的专家意见。
-----------------------恶意软件、Rootkit和僵尸网络267页完整版----------------------译者简介郭涛，博士，中国信息安全测评中心副总工程师，软件安全实验室主任，主要研究方向为软件安全与漏洞分析技术。
多次承担自然科学基金、863、核高基、电子发展基金等多项国家严重科研项目，负责多项国家标准的制定工作，获国家科技进步一等奖一次、省部级科技进步一等奖一次，出版专著、译著十余本，发表学术论文数十篇

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

GMT0005-2012随机性检测范例，文档是2012年国家相关标准文件。

本标准涵盖了在915±25和2450±50MHz的工业、科学和医学（ISM）频带中操作的家用和商用微波烹饪设备，这些设备在普通场所根据国家电气法规NFPA70进行了测试，并达到不超过600V。

该资源主要参考我的博客：word2vec词向量训练及中文文本相似度计算http://blog.csdn.net/eastmount/article/details/50637476其中包括C语言的Word2vec源代码（从官网下载），自定义爬取的三大百科（百度百科、互动百科、维基百科）中文语料，涉及到国家、景区、动物和人物。
同时包括60M的腾讯新闻语料，是一个txt，每行相当于一个新闻。
国家包括了Python的Jieba分词代码，详见博客。
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