笔记本电脑维修思路先查一下，电源适配器有无电压输出，如有，再查生成12V，5V，3。
3V的电源供电芯片有没有基准电压和待机电压5V，还有电池充电器有没有供电，CPU供电电路有没有3。
3V的供电，有没有基准电压，电源管理芯片这边经过场效应管的高低门驱动器有无供电，据不据备待机，查一下没有有保险电阻有没有坏，还有滤波电容，没有有坏

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

万得专业版数据库结构说明，专业的金融数资讯据库设计，只要一流的数据库设计才能开发出一流的软件，作为权威的设计，很是值得参考和学习！

在计算机发展初期，程序设计是少数聪明人干的事。
他们的智力与技能超群，编写的程序既能控制计算机，又能让别人看不懂、不会用。
那个时期编程就跟捏泥巴一样随心所欲，于是他们很过分地把程序的集合称为软件，以便自己开心或伤心时再把程序捏个面目全非。
人们就在这种美滋滋的感觉下热情地编程。
日积月累，不知不觉产生了一堆问题：程序质量低下，错误频出，进度延误，费用剧增……这些问题统称为“软件危机”。
发生“软件危机”最突出的案例是IBM公司在1963年至1966年开发的IBM360操作系统。
该项目花了5000人/年的工作量，得到的结果却非常蹩脚。
据统计，这个操作系统的每个新版本都是从上个版本中找出上千个错误而修正后

文章的第二章，从三维激光扫描数据的特点出发，引见了数据处理的基本程，重点引见了预处理的内容：其一，引见了使用FAROLaserScanner880的套软件FAROScene和商业软件GeomagicStudio对点云数据进行去噪的方法步骤；
其二，引见了多站数据配准的基本理论和几种重要算法，包括：有靶控制的点云配准方法、ICP算法和四元数法，并归纳了这几种方法的特点。
第三章主要研究了基于塑像三维点云数据进行模型重建的技术。
针对塑像面不规则的特点，对塑像点云的建模选择了逐点插入法构建空间三维网格，细引见了该算法和流程；
针对三维激光扫描数据量大的特点，提出了基于构不均匀网格对点云数据进行压缩的算法，以减少数据量并达到保留扫描对象特征的目的。
第四章以贝多芬的头像为扫描对象，设计合理的实验方案来获取塑像点云据，并对数据进行去噪、配准和网格化处理，实验了本文所述的三维建模的程；
此外，对所获数据进行了压缩，取得了不错的效果。

oracle数据仓库国宝级材料(全套)1、Oracle+10g数据仓库实践--数据仓库基础.pdf2、Oracle+10g数据仓库实践--总体方案.pdf3、Oracle+10g数据仓库实践--方案的总体优势.pdf4、Oracle+10g据仓库实践--数据仓库工具的选择及准备.pdf5、Oracle+10g仓库实践--数据仓库建模与数据抽取（OWB）.pdf6、Oracle+10g数据仓库实践--数据展现（DISCOVER）.pdf7、Oracle+10g数据仓库实践--数据展现（BI+BEANS）.pdf8、Oracle+10g数据仓库实践--数据挖掘（DATAMINING）.pdf

创意点一：实现了一个根据人数自动变化抽奖屏幕的抽奖圆盘，抽奖通过圆盘动态显示，能够让台下观众看清楚转盘的情况，增加刺激性以及参与度。
创意点二：不仅实现转盘的动态显示，而且还有一个动态显示转盘转到什么名单的地方，这样做的目的是追踪圆盘的轨迹，且增加了系统的刺激性。
创意点三：这个抽奖系统，以及抽奖方式（据本人了解），在生活中常有出现，但是并没有人尝试开发相应的抽奖系统，故说我们实现了创意，发掘了生活中的创意点以及充分体现了我们的激情以及创造性。
创意点四：为了能够让这个系统能够让不同的单位显示，我们故意添加了背景，从而可以让不同单位在使用本系统的时候添加属于自己的标志。
创意点五：通过文件录入功能，从而能够使得抽奖系统与抽奖名单的分离，从而方便了用户的使用。
创意点六： 把所有需要候选的人员的名单以及手机号码显示在转盘旁边，从而能够让台下观众对号入座。

PLC四节传送带的模拟控制课程设计。
本次课程设计的题目是四节传送带的PLC控制，题目要求对四台电动机M1、M2、M3、M4实现顺序起动、顺序停止和过载保护。
我对题目及要求进行分析，采用顺序控制设计法。
首先进行I/O分配，然后跟据输入、输出的个数选择合适的PLC，其次画出顺序功能图，再根据顺序功能图画出对应的梯形图。
最后进行调试，看调试结果与题目要求能否一致，如果不一致，再对顺序功能图或梯形图进行修改，直至调试成功。

作者：Vidal,René,Ma,Yi,Sastry,S.S.2016年新书。
据作者说：研究unsupervisedlearning，从一百多年前的PCA讲到压缩感知，知识纵跨上百年。
横跨代数几何，数理统计，高维数据处理，优化算法。
而使用更涉及科学和工程各个领域，是数据科学的入门基础

《深入浅出MFC》分为四大篇。
第一篇提出学习MFC程序设计之前的必要基础，包括Widnows程序的基本观念以及C++的高阶议题。
“学前基础”是相当主观的认定，不过，甚于我个人的学习经验以及教学经验，我的挑选应该颇具说服力。
第二篇引见VisualC++整合环境开发工具。
本篇只不过是提纲挈领而已，并不企图取代VisualC++使用手册。
然而对于软件使用的老手，此篇或已足以让您掌握VisualC++整合环境。
工具的使用虽然谈不上学问，但在视觉化软件开发过程中扮演极重角色，切莫小觑它。
第三篇引见applicationframework的观念，以及MFC骨干程序，所谓骨干程序，是指VisualC++的工具ppWizard所产生出来的程序码。
当然，AppWizard会根据你的选项做出不同的程序码，我所据以解说的，是大众化选项下的产品。
第四篇以微软公司附于VisualC++光碟片上的一个范例程序Scribble为主轴，一步一步加上新的功能。
并在其间深入引见RuntimeTypeInformation（RTTI）、DynamicCreation、Persistence（Serialization）、MessageMapping、CommandRouting等核心技术。
这些技术正是其他书籍最缺乏的部分。
此篇之最后数章则脱离Scribble程序，另成一格。
附源代码，是中文简体版的。

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。