ArduinounoR3采集MLX90614红外传感器温度值并用blynk手机app检查温度

数据分析在此处记录项目：OpenFoodFactsApi说明：项目说明数据源：分析类型：请更好地记录该项目。
启动项目初始设置。
创建virtualenv并安装项目：sudoapt-getinstallvirtualenvpython-pippython-devdeactivate;virtualenv~/venv;source~/venv/bin/activate;\pipinstallpip-U;pipinstall-rrequirements.txt单元测试：makecleaninstalltest在gitlab.com/{group}中检查OpenFoodFactsApi。
如果您的项目未设置，请添加：在gitlab.com/{group}/OpenFoodFactsApi上创建

确保您的拉取请求遵循指定的约定。
有些约定可能无法通过ESLint或HoundCI之类的工具轻松检查。
这些范围可以从任意检查（例如Apullrequestmustberaisedbyauserwhosefirstnameisnotmorethan6characterslong到更实际的检查（例如Apullrequestmusthaveatleast2reviewcomments。
GitHint在检查这些类型的约定方面很成功。
GitHint获取有关拉取请求，提交，分支，树的元数据，并将该元数据传递给用户定义的脚本进行评估。
此类脚本应返回true或false以确定能否准备好合并合并请求。
要开始使用GitHint，请首先在您的存储库上，然后将添加到存储库的根目录中。
而已！有关更多信息，请访问。

directx_API的chm版本，方便检查。

python3.7windows版本下载，可以检查我的博客https://blog.csdn.net/qq_25814003/article/details/80609729检查安装教程

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

BWS员工考评系统20100520更新内容：1、普通用户可查看本人当月的考评详情，也可查询近三年的历史信息2、行政人员可以录入考评信息、取消考评信息、查看考评统计并导出EXCEL3、管理员在行政人员功能的基础上，可以恢复考评信息、管理考评项目、管理用户、批量添加用户、设置系统信息、管理公告4、后台自动检查更新使用方法：将ASP代码包上传到服务器，然后输入网址，使用帐号admin 密码admin888登陆，进入后台进行管理。
如果数据库无法正确连接，请修改inc文件夹内的SETUP.ASP 修改数据库路径为绝对路径。
例如：系统在二级子目录baoxiu 则修改为“/baoxiu/data/数据库名称”如果在本地调试时，发现无法添加修改删除网站数据，请右键数据库文件，选择属性，选择权限，添加“IUSR_你的计算机名”帐号，并赋予修改、读取权限。
如无法生成数据报单，请右键EXCEL文件夹，选择属性，选择权限，添加“IUSR_你的计算机名”帐号，并赋予修改、读取、添加权限。
本系统需要父路径支持。
本系统永久免费，但不得去除版权信息，请使用者尊重我个人的劳动成果。
如果可以，请加个友情链接。
未经授权，不得商用。
使用本系统，应该及时重命名数据库联系方式：浙江省浦江县黄宅镇古城东路128号黄宅中学政教处黄峰峰322204

WS445-2013电子病历基本数据集（共17部分）:第1部分：病历概要第2部分：门（急）诊病历第3部分：门（急）诊处方第4部分：检查检验记录第5部分：一般治疗处置记录第6部分：助产记录第7部分：护理操作记录第8部分：护理评估与计划第9部分：知情告知信息第10部分：住院病案首页第11部分：西医住院病案首页第12部分：入院记录第13部分：住院病程记录第14部分：住院医嘱第15部分：出院小结第16部分：转诊（院）记录第17部分：医疗机构信息

安全等级回护2级和3级等保要求-蓝色为区别，找测评机构之前可以对照着表来自我检查

用Androidstadio开发，计步数界面，设置锻炼计划，检查历史步数功能

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。