Matlab通过Yahoo与Sina获取历史与实时股票数据inaYahooDataTestbyLiYangEmail:farutoliyang@gmail.com2013/11/26ContentsALittleCleanWork获取历史数据测试获取实时数据测试RecordTimeALittleCleanWorktic;clear;clc;closeall;formatcompact;获取历史数据测试%历史数据通过Yahoo接口获得（历史数据为未复权数据，使用时候请留意）%Yahoo中证券代码为（上海.ss深圳.sz),例如招商银行，600036.ssStockName='600036.ss';StartDate=today-200;EndDate=today;Freq='d';[DataYahoo,Date_datenum,Head]=YahooData(StockName,StartDate,EndDate,Freq);%K线展示scrsz=get(0,'ScreenSize');figure('Position',[scrsz(3)*1/4scrsz(4)*1/6scrsz(3)*4/5scrsz(4)]*3/4);Open=DataYahoo(:,2);High=DataYahoo(:,3);Low=DataYahoo(:,4);Close=DataYahoo(:,5);MT_candle(High,Low,Close,Open,[],Date_datenum);xlim([0length(Open)+1]);title(StockName);

此demo用于用户注册时获取用户的ip，根据ip获取经纬度，展现在地图上，并高亮。
只做了经纬度展现地图高亮，ip转经纬度：http://lbsyun.baidu.com/index.php?title=webapi/ip-api

jpmonette/feed用于Node.js的RSS2.0，JSONFeed1.0和Atom1.0生成器使内容联合简单而直观！:laptop_computer:开发人员就绪：快速为您的网站生成联合供稿。
:flexed_biceps_medium-light_skin_tone:强类型：使用TypeScript/类型安全开发。
:locked:已测试：针对每种联合格式进行测试和快照，以免出现退步。
入门安装$yarnaddfeed例import{Feed}from"feed";constfeed=newFeed({title:"FeedTitle",description:"Thisismypersonalfeed!",id:"http://example.com/",link:"http://example.com/",language:"en",//optional,usedonlyinRSS2.0,possiblevalues:

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

本留言板B1-2011-11-1包括用户：普通用户和管理员普通用户功能：-------查看留言发表留言管理员：-------登录和加入查看留言删除留言回复留言安装不了的，请执行下列语句：--数据库:`liuyanbook`--表的结构`message`--CREATETABLEIFNOTEXISTS`message`(`id`int(5)NOTNULLAUTO_INCREMENT,`title`varchar(50)NOTNULL,`n_time`varchar(25)NOTNULL,`author`varchar(30)NOTNULL,`image`varchar(50)DEFAULTNULL,`content`tinytextNOTNULL,`ip`varchar(30)DEFAULTNULL,`rcontent`tinytext,PRIMARYKEY(`id`))ENGINE=InnoDBDEFAULTCHARSET=utf8ROW_FORMAT=COMPACTAUTO_INCREMENT=20;--表的结构`muser`--CREATETABLEIFNOTEXISTS`muser`(`id`int(2)NOTNULLAUTO_INCREMENT,`name`varchar(20)NOTNULL,`pass`varchar(20)NOTNULL,PRIMARYKEY(`id`))ENGINE=InnoDBDEFAULTCHARSET=latin1AUTO_INCREMENT=3;

加反响[x,fs]=wavread('themass.wav');N=10000;x1=[x;zeros(N,1)];x2=0.5*[zeros(N,1);x];y=x1+x2;subplot(3,1,1);plot(y);title('含反响信号波形');y1=fft(y);subplot(3,1,2);

加反响[x,fs]=wavread('themass.wav');N=10000;x1=[x;zeros(N,1)];x2=0.5*[zeros(N,1);x];y=x1+x2;subplot(3,1,1);plot(y);title('含反响信号波形');y1=fft(y);subplot(3,1,2);

自动合并动作如果已批准拉取请求且状态检查已通过，此操作将自动合并拉取请求。
GitHub的分支保护规则用于确定特定分支能否允许自动合并。
给定以下条件，将为分支启用自动合并：合并规则之前需要拉取请求复审，以及为分支启用了新的推入提交时的其他关闭过时的拉取请求批准。
这样可以确保在批准和自动合并之间不能更改拉取请求。
启用合并规则之前需要通过状态检查，并且至少选择了一个状态检查。
输入项姓名必需的描述token是的为了能够触发其他工作流程，需要指定默认GITHUB_TOKEN以外的GitHub令牌。
merge-method不指定要使用的合并方法。
默认情况下，将按以下顺序选择第一个可用的：merge，squash，rebasesquash-title不压缩时，使用拉取请求标题作为提交消息。
do-not-merge-labels不

自动合并动作如果已批准拉取请求且状态检查已通过，此操作将自动合并拉取请求。
GitHub的分支保护规则用于确定特定分支能否允许自动合并。
给定以下条件，将为分支启用自动合并：合并规则之前需要拉取请求复审，以及为分支启用了新的推入提交时的其他关闭过时的拉取请求批准。
这样可以确保在批准和自动合并之间不能更改拉取请求。
启用合并规则之前需要通过状态检查，并且至少选择了一个状态检查。
输入项姓名必需的描述token是的为了能够触发其他工作流程，需要指定默认GITHUB_TOKEN以外的GitHub令牌。
merge-method不指定要使用的合并方法。
默认情况下，将按以下顺序选择第一个可用的：merge，squash，rebasesquash-title不压缩时，使用拉取请求标题作为提交消息。
do-not-merge-labels不

基于MATLAB的图像处理程序部分程序%图像灰度级修正A=imread('J:\图片\e1.bmp');%灰度线性变换c=imnoise(a,'salt&pepper‘）figure；
imshow(c);B=imadjust(A,[],[],0.3);%灰度范围从[0128]映射到[0255]，亮度增大，细节更明显figure;subplot(2,2,1);imshow(A);title('输出图像');subplot(2,2,2);imhist(A);%直方图显示title('输出图像直方图');subplot(2,2,3);imshow(B);title('输出图像');

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。