director11.5汉化版,供director初学者学习使用
2024/8/19 0:23:34 2.61MB director11.5 多媒体
1
ProfessionalExcelDevelopment:TheDefinitiveGuidetoDevelopingApplicationsUsingMicrosoftExcel,VBA,and.NET(2ndEdition)2ndEditionbyRobBovey(Author),DennisWallentin(Author),StephenBullen(Author),JohnGreen(Author)“AsExcelapplicationsbecomemorecomplexandtheWindowsdevelopmentplatformmorepowerful,Exceldevelopersneedbookslikethistohelpthemevolvetheirsolutionstothenextlevelofsophistication.ProfessionalExcelDevelopmentisabookfordeveloperswhowanttobuildpowerful,state-of-the-artExcelapplicationsusingthelatestMicrosofttechnologies.”–GabhanBerry,ProgramManager,ExcelProgrammability,Microsoft“ThefirsteditionofProfessionalExcelDevelopmentismymost-consultedandmost-recommendedbookonOfficedevelopment.Thesecondeditionexpandsboththedepthandrange.Itshinesbecauseittakeseveryissueonestepfurtherthanyouexpect.Thebookreliesontheauthors’current,real-worldexperiencetocovernotonlyhowafeatureworks,butalsothepracticalimplicationsofusingitinprofessionalwork.”–ShaunaKelly,Director,ThendaraGreen“Thisbookillustratestechniquesthatwillresultinwell-designed,robust,andmaintainableExcel-basedapplications.Theauthors’advicecomesfromdecadesofsolidexperienceofdesigningandbuildingapplications.Thepracticalityofthemethodsiswellillustratedbytheexampletimesheetapplicationthatisdevelopedstep-by-stepthroughthebook.EveryseriousExceldevelopershouldreadthisandlearnfromit.Idid.”–BillManville,ApplicationDeveloper,BillManvilleAssociatesTheStart-to-FinishGuidetoBuildingState-of-the-ArtSolutionswithExcel2007Inthisbook,fourworld-classMicrosoft®Exceldevelopersofferstart-to-finishguidanceforbuildingpowerful,robust,andsecureapplicationswithExcel.Theauthors—threeofwhomhavebeenhonoredbyMicrosoftasExcelMostValuableProfessionals(MVPs)—showhowtoconsist
2024/4/25 5:31:14 17.69MB Excel
1
TheRUP:AnIndustry-widePlatformforBestPractices?nbsp; byPerKroll (326K)Director,RationalUnifiedProcessDevelopmentandProductManagementTeams     TheRationalUnifiedProcess:registered:(RUP:registered:)isacomprehensive,Web-enabledsetofsoftwareengineeringbestpracticesthatprovidecustomerswithguidanceforstreamliningtheirteams'dev
1
用Director制作电子相册实例
2023/9/12 21:07:50 93KB Director
1
director插件,是装置在director软件根目录的Xtras文件夹下,能够直接将后缀名为*.X32的文件复制进该目录下。
2023/5/13 23:44:17 12.83MB director 插件 Xtras
1
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
2023/1/19 6:32:34 459KB 数据分析
1
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。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡