元胞自动机（CA）是一种用来仿真局部规则和局部联系的方法。
典型的元胞自动机是定义在网格上的，每一个点上的网格代表一个元胞与一种有限的状态。
变化规则适用于每一个元胞并且同时进行。
典型的变化规则，决定于元胞的状态，以及其（4或8）邻居的状态。
元胞自动机已被应用于物理模仿，生物模仿等领域。
本文就一些有趣的规则，考虑如何编写有效的MATLAB的程序来实现这些元胞自动机。

最近针对web端实现单页面展现多个echarts图表，更直观的展现数据的变化，响应式

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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单据打印二维码的功能,用法如下:1.复制附件中的那2个DLL到使用的文件夹下面。
qrdecode.dllqrencode.dll2.导入对象n_qrcode_prtobj.sru3.调用：n_qrcode_prtobjluo_qrcode_prtobjluo_qrcode_prtobj=createn_qrcode_prtobj--gwts.ipnt.of_printset(ls_printobj,adw_print)luo_qrcode_prtobj.vf_set_barcode_bypb(dw_print)/*设置打印条码:二维码*/--gwts.ipnt.of_print(dw_print)destroyluo_qrcode_prtobj4.调整数据窗口根据需要自行调整数据窗口,方法一:在数据窗口中加一图片pictureobject,名为:p_barcode,在tag属性中填上条码列的colname例如条码值为：配药单号execnote_num在数据窗口dw_zss2_printtpd中数据源中添加op_execnote.execnote_num,对应的数据窗口列名改为execnote_num,再在数据窗口中添加一pictureobject,name属性中填入p_barcode,tag属性中填入execnote_num.方法二:在数据窗口中的sql中加一字段,名为:p_filename,计算表达式为:''asp_filename--共100个空格,再在数据窗口中加一计算列，名为:p_bitmapfilename,计算表达式为:bitmap(p_filename),tag属性中填上条码列的colname方法一适用于数据窗口中的条码值不变的情况，例如执行单号方法二适用于数据窗口中的条码值有变化的情况，例如组号.计划单号等

本系统可以细化为两个子系统：销售系统和采购系统。
销售系统的次要工作过程为：首先由教师或学生提交购书单，经教材发行人员审核是有效购书单后，开发票、登记并返给教师或学生领书单，教师或学生可以到书库领书。
采购系统的次要工作过程为：若是教材脱销，则登记缺书，发缺书单给书库采购人员；
一旦新书入库后，即发进书通知给教材发行人员。
技术要求和限制条件：（1）当书库中的各种书籍数量发生变化（包括进书和出书）时，都应修改相关的书库记录，如库存表或进/出库表。
（2）在实现上述销售和采购的工作过程时，需考虑有关的合法性验证。
（3）系统的外部项至少包括：教师、学生和教材工作人员。
（4）系统的相关数据存储至少包括：购书表、库存表、缺书登记表、待购教材表、进库表和出库表

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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。