3D可视化RFID仓库智能化管理零碎.pdf

人民邮电出版社，2014.3，259页，完整清晰无目录。
《创客手册：264个颠覆想象的DIY项目》的内容源自世界最受欢迎的科学杂志之一——美国《大众科学》(PopularScience)，从其最受欢迎的HOW2.0栏目，精选和汇集了264个奇特、新颖、惊人的创意项目，分为“极客创作”、“家具改造”、“工具升级”和“创意发挥”四个方面。
从搞怪的西瓜饮料桶、土豆大炮，到超级模仿秀的钢铁盔甲，从实用的智能巡警、脚踏鼠标，到高科技的太阳能沙子3D打印机，以简明的视图，展示了现代创客们的奇思妙想和创新思路。
《创客手册：264个颠覆想象的DIY项目》是为所有喜欢DIY的人士预备的。
书中大多数的项目很容易跟着操作，而有一些则惊人地大胆，需要有些冒险精神和安全意识。
最重要的是，《创客手册：264个颠覆想象的DIY项目》带给你大量的灵感，动动手，异想天开也许都能实现，让我们一起燃烧创客的小宇宙吧！

比较好玩的blender3D模型，大家如果有需求的话可以下载出来看看，而且可以转化问其他3D文件类型，可以通过houdini,3dmax,maya等软件都可以打开。

常用有源无源晶体晶振集成库原理图库PCB库AD封装库器件库2D3D库（AD集成库IntLib格式文件），拆分后文件为PcbLib+SchLib格式，AltiumDesigner的原理图库+2D3DPCB封装库,3D视图库，AD库，均经测试，可以直接使用到你的项目开发。

3D打印机的节制程序

WPF经典DEMO包含25个实例,由浅入深,次要针对WPF编程的核心概念:数据绑定、依赖属性、数据模板、命令、3D绘制等。

华南理工大学尝试——OpenGLShader导入3D模型OBJ文件的代码！

高达SDONLINE的模型啊是3DSMAX的，很好的。
有贴图。
在CG网下的。
用GA导出来的。
很好的工具

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

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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。