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在本项目中，我们利用Python爬虫技术对智联招聘网站上的岗位信息进行了高效而稳定的采集，最终获得了超过5000条的数据。这个过程涵盖了网络数据获取、数据处理和数据可视化的多个重要环节，是Python在数据分析领域的一个典型应用案例。 Python爬虫是数据采集的核心工具。Python以其丰富的库支持，如BeautifulSoup、Scrapy等，使得编写爬虫程序变得相对简单。在这个项目中，我们可能使用了requests库来发送HTTP请求，获取网页源代码，然后使用解析库如BeautifulSoup解析HTML，提取出岗位信息，如职位名称、薪资范围、工作地点、公司名称等关键数据。为了实现稳定爬取，我们需要考虑反爬策略，例如设置合适的请求间隔、使用User-Agent模拟浏览器行为，甚至可能使用代理IP来避免被目标网站封禁。 数据清洗是确保数据质量的关键步骤。在采集过程中，数据可能会存在格式不一致、缺失值、异常值等问题。通过Python的pandas库，我们可以对数据进行预处理，包括去除空值、转换数据类型、处理重复项等，确保后续分析的有效性。此外，对于非结构化的文本信息，如职位描述，可能还需要进行文本清洗，如去除标点符号、停用词，进行词干提取等，以便进一步分析。 接下来，数据可视化是理解数据和提炼洞见的有效手段。这里可能使用了matplotlib或seaborn库绘制各种图表，如柱状图、折线图、饼图等，展示不同职位的分布、薪资水平的变化趋势、各地区岗位需求等。对于地理位置数据，可能还利用geopandas和folium实现了地图可视化，显示各地区招聘岗位的热点分布。此外，wordcloud或jieba库可能用于制作词云图，揭示职位描述中的高频词汇，帮助洞察行业热门技能或需求。 这个项目充分展示了Python在数据科学领域的强大能力，从数据的获取到分析再到呈现，全程使用Python完成，体现了其在爬虫、数据处理和可视化方面的灵活性和实用性。通过这样的实践，不仅可以了解职场动态，也可以提升数据分析技能，为决策提供有价值的信息。

车机测试用例（5000多条）全覆盖

我也是网上找的串口工具，用来调试多条指令很好用。一共可以添加100条指令 如果不想自己写串口上位机，用来调试模块很好用。

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这是一个用漂亮的阴影误差线绘制多条线的工具。 它是由 Rob Campbell 开发的流行的 shadedErrorBar 的扩展，能够绘制具有重叠误差条的多条数据线。 主要改进有： * 针对绘图默认渲染器而不是 openGL 进行了优化，众所周知，openGL 会导致问题，例如，使用对数轴并且无法将图形保存为 eps 格式的矢量图形。 * 关闭所有元素的图例（例如边缘和阴影区域），除了主线。 * 默认情况下，阴影斑块区域的边缘以不显眼的方式绘制，因此可以看到所有误差条，但避免了图的混乱。 * 补丁以相反的顺序绘制，以确保第一个条目“在顶部”。

最新版本淘宝和拼多多4级商品类目整理，支持中英文，sql语句插入，采用postgresql类型设计，共12000多条

带式输送机容易出现输送带跑偏、打滑、纵向撕裂以及急停等问题,为了便于作业人员及时了解长距离带式输送过程中各传送带的状态,提出一种基于PLC和组态的多条带式输送机集控系统设计方法。采用西门子PLC作为主从站控制系统,亚控组态王软件作为上位机实时监控界面,通过各种类型保护传感器进行信号采集、传输、通讯,实现对多条带式输送机的动态监测。实际应用表明该集控系统具有良好的故障自诊断能力,保障了长距离输送过程中的安全性,提高了运输设备自动化和智能化的水平。

使用python语言，可以对生成的深度学习的loss值等其他迭代结果进行精确的绘制，绘制的数据可以不是整数，对整个训练过程能够有一个清晰的了解，方便对模型的改进工作。本资源另外一个特点就是能够实现多条曲线在同一图中的对比，更直观了解出现的问题。并对图形的标题、x轴、y轴进行一些必要的解释

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