智慧让城市腾飞-智慧城市处理方案，智慧城市是以互联网、物联网、电信网、广电网、无线宽带网等网络的多样化组合为基础。
智慧城市是技术集成、综合应用、高端发展的网络化、信息化、智能化和现代化城市。
智慧城市是以智慧技术、智慧产业、智慧人文、智慧服务、智慧管理、智慧生活等为重要内容的城市发展的新模式。

本文则主要引见TalkingData在大数据平台建设过程中，逐渐引入Spark，并且以HadoopYARN和Spark为基础来构建移动大数据平台的过程。
当下，Spark已经在国内得到了广泛的认可和支持：2014年，SparkSummitChina在北京召开，场面火爆；
同年，SparkMeetup在北京、上海、深圳和杭州四个城市举办，其中仅北京就成功举办了5次，内容更涵盖SparkCore、SparkStreaming、SparkMLlib、SparkSQL等众多领域。
而作为较早关注和引入Spark的移动互联网大数据综合服务公司，TalkingData也积极地参与到国内Spark社区的各种活动，

随着Internet的迅速发展，当今电子商务已接被广大的互联网用户所接受，网上书店系统作为其中的一部分也有了迅速的发展。
当然，网上书店系统目前主要是以B2C的方式进行经营，通过网上开店的方式向读者出售书本。
国内著名的两大书店，当当网与卓越网，他们售书的理念很简单，读者可以自己寻找自己喜爱的书。
对于读者来说，无需为寻找一本自己想要的书好奔波于城市的各个角落，无需因为时间问题而错过了新书的首发式，或者因为时间问题而去不了书店，网上书店系统，只需你有一台可以连上互联网的电脑，就可以按照自己的兴趣检索到自己想要的书本。
而关键的一点，就是他们只是基于B2C的，只有自己在卖书，而我们所要改进的就是引入C2C经营理念，增加了读者售书的功能，读者可以对来说已经不需要的书本售给需要它的人，当然不是免费的，系统按照设定的比率进行收费，实现额外的营运收入。
UMTS论坛近日表示，2007年初全球使用WCD-MA技术的3G用户将突破1亿大关，加上5000万使用cdma20001xEV-DO技术的用户，全球使用各种技术的3G用户将超过1.5亿。
UMTS论坛指出，2007年将是一个3G市场迅猛发展的年头，特别是WCDMA技术被普遍采用。
按照目前的发展势头，预计全球使用各种技术的3G用户数将在2007年底一举超过2.75亿。
到2010年底，全球3G用户数将接近8亿，其中使用WCD-MA的用户数将占到用户总数的75%。
UMTS论坛还称，到2010年，全球所有手机用户(包括使用2G和3G技术)将超过40亿，几乎是目前数量的两倍。
届时，WCDMA用户也将超过6亿，占到整个手机用户数的14.2%。
网上书店正是基于这种市场潜力，面向中小型图书销售商而开发的，力争为中小型书店提供一款功能完善、界面友好、功能可靠的网上销售软件。

网络音乐应用方式的多元化使更多网络音乐创作和网络音乐社区活动，网络音乐的使用率在整个互联网运用环节里始终排在第一位；
网络音乐已经进入3G时代，移动网络音乐的快速发展使音乐的应用愈加广泛，便利本系统为互联网音乐资讯共享，音乐爱好者交流交友，网络音乐人的展示平台。
 作为一种网络音乐服务，用户可以选择自己喜爱的流派，收听，创建或修改，并可以给收听到得音乐评论。

《移动Web手册（双色）》编辑推荐√互联网产品移动端活跃用户数超越PC端已大势所趋√本书彻底厘清移动Web开发与传统PC网站开发的本质区别√是前端大神PPK八年潜心研究移动Web及大量浏览器的成果总结√通过移动端对前端开发的种种挑战及相应对策，细致剖析处理思路√以专业视角系统梳理前端在移动平台上的知识、技能，及开发原理、手段√操作系统、浏览器、机型适配、视口、CSS特性、触屏事件、开发者装备，一应俱全√从前端走向终端必不可少的大纲，告诉你哪些是移动前端真正要用的，打好基础才能明确方向

div+Css自动生成工具，能很友好的生成CSS+DIV格式的.htm,html,aspx,asp,php等文件是建站，学习CSS+Div网页编程，必不可少的工具。
网页编程人员都知道，把效果图制作成网页格式，而且制作成div+css的格式是非常麻烦的工作，而且一张网页，简单点的也要花不少时间，繁杂的就更别说了，现在这款工具，可能只需你几分钟就可能制作出，你几个小时，甚至几天的时间才能制作完成的页面，有了它你开发网页，方便了不少。
工具是我在互联网上淘到的，经过亲测，以上的所有格式都支持。
程序打开后，会报升级，你点击“否”后就没事了。
工具免费下载地址：http://bbs.wolefa.com/

本文来自csdn，本文主要通过引见了关于知识图谱的技术全面综述，涵盖基本定义与架构、代表性知识图谱库、构建技术、开源库和典型应用【导读】知识图谱技术是人工智能技术的组成部分，其强大的语义处理和互联组织能力，为智能化信息应用提供了基础。
我们专知的技术基石之一正是知识图谱-构建AI知识体系-专知主题知识树简介。
随着互联网的发展，网络数据内容呈现爆炸式增长的态势。
由于互联网内容的大规模、异质多元、组织结构松散的特点，给人们有效获取信息和知识提出了挑战。
知识图谱（KnowledgeGraph)以其强大的语义处理能力和开放组织能力，为互联网时代的知识化组织和智能应用奠定了基础。
最近，大规模知识图谱库的研

百络网警》校园版2011集中监控和管理校园内所有电脑，它只须安装在一台电脑上，即可对校园网内所有电脑全面监控和管理，它有对色情和反动内容的超强过滤能力，一切对不良内容的访问都被详细记录，无处可藏，它将使您能全面开放校园网和互联网的连接，让您永无后顾之忧。
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局域网管理软件功能简介：全方位阻挡色情和反动网上资讯对学生的毒害集中监控校园内所有上网电脑可分别对不同网络协议进行控制和管理实时监控学生网上行为系统自带色情、游戏、聊天、证券股票等网址库（网址库自动升级）可自定义设置需要阻挡或不准搜索的关键词还可自定义添加不准浏览的网址可根据需要设置上网内容和控制上网时间可灵活设置每台电脑的上网时间和上网流量可对每台电脑进行端口控制可对QQ、ICQ、MSN、和线游戏等进行控制设置机器或组别在不同的时间段使用不同的上网模式（正常上网、过滤上网、指定上网、不准上网）可将电脑分为若干网络教室或组别，并可对不同的组别进行个性化管理可查询整个网络中浏览不良信息的全部详细记录可提供每台电脑详细的上网记录和方便的统计分析可统计分析每台电脑的上网时间和上网流量过滤色情、暴力、反动等不良站点，每周自动升级一次过滤游戏、聊天、证券等娱乐站点，每周自动升级一次禁止使用各大搜索引擎，以及登陆部分门户网站按时间顺序记录每台电脑的所有网络行为，如：IP、时间、协议、端口以及文件名和文件大小监控每台电脑的上传下载，BBS、博客、论坛发贴和外发文件；
监控ARP攻击和网络欺骗行为所有上网日志可以设置保存时间和修改保存路径，也可以另存和排序打印所有上网日志都可以按IP、机器名、MAC地址、时间、组、服务类型和关键字进行分类查询对邮件和论坛内容、访问站点、QQ、MSN等日志分类查询查询热门网站排行榜、上网时间、上网流量统计各组或者每台电脑的上网字节数和整个网络的总流量可以按时间或者组统计查询整个网络的上网行为和内容可以将机器按IP或者VLAN分成不同的组，可以增添和删除组可对各组不同时间段采用不同的上网模式和控制方式来进行管理可将整个软件的设置信息导出另存，方便以后安装就不用再设置可建立多个用户对软件进行远程管理，不同的用户分配不同的管理权限

建设背景及意义泛在电力物联网目标与发展方向泛在电力物联网价值泛在电力物联网技术及标准创新互利共赢的能源互联网生态体系瞻望

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

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。