Impinj英频杰超高频Indy R2000开发资料代码 Indy IPJ-R2000 开发资料源代码 ，性能卓越。 美国英频杰（Impinj）是世界领先的RFID方案供应商，其超高频RFID产品具有世界领先的水平，包括超高频读写芯片，标签芯片，读写器，读写天线等。 开发内容如下 1、 支持协议：EPCglobal UHF Class 1 Gen 2 ISO 18000-6C 2、支持区域：FCC 、ETSI 3、输出功率：最大 30 dBm（外部供电），23 dBm （USB 供电），功率可调，前向和反向功率监测 4、DRM 滤波器：包含高性能外部DRM 滤波器，适用于环境恶劣的情况 5、天线：双天线配置（50 Ω MMCX 接口），可配置成 一个隔离天线或者两个一体天线 6、通信接口：Mini-USB 、UART，具有工程调试功能 7、PCB Gerber 文件，软件包括 Firmware、 windows 驱动、SDK 以及示例程序，并且提供 Indy Tool 以及 Indy Tracer 工具便于操作和调

1.课后习题（选择题备考） 2.项目管理整体复习提纲（有自己笔记，保证清晰易懂） 3.老师PPT 4.项目管理考前重点题型PPT+CSDN往年题整理 可以这么说，我基本把CSDN上自己觉得有用的所有相关资料和老师提供的资料都整理成PDF了，而且不需要积分完全免费。建议复习时间2天，祝大家95+。

泰坦尼克号数据_泰坦尼克号数据分析报告 891名乘客中遇难乘客有549⼈，占61.6%，⽣还乘客342⼈，占38.4%.各等级船舱乘客⼈数 各等级船舱乘客⼈数 Pclass_count=titanic_data['Pclass'].value_counts().sort_index() #⽤Bar_pie()函数作条形图和饼状图 Bar_pie(Pclass_count) 三等船舱乘客最多，占55.1%；⼀等船舱次之占24.2%；⼆级船舱乘客最少，占20.7%.男⼥乘客分布情况 男⼥乘客分布情况 Sex_count=titanic_data['Sex'].value_counts() print(Sex_count) Bar_pie(Sex_count) male 577 female 314 Name: Sex, dtype: int64 男乘客有577⼈，占64.8%；⼥乘客有314⼈，占35.2%.乘客年龄分布情况 乘客年龄分布情况 In [84]: #乘客年龄分布直⽅图 #创建figure、subplot，并⽤hist作条形图 fig_Age=plt.figure(figsize=(10,5)) ax_Age=fig_Age.add_subplot(1,2,1) titanic_data['Age'].hist(bins=10,color='g',alpha=0.3,grid=False) #设置x轴刻度标签 ax_Age.set_xticks([0,10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]) #添加标题，x轴标签，y轴标签 ax_Age.set_title('Hist plot of Age') ax_Age.set_xlabel('Age') ax_Age.set_ylabel('number of people') #乘客年龄分布箱线图 #作箱线图 plt.subplot(122) titanic_data.boxplot(column='Age',showfliers=False) #添加y轴标签 plt.ylabel('Age') plt.title('boxplot of Fare') titanic_data['Age'].describe() count 891.000000 mean 29.544332 std 13.013778 min 0.000000 25% 22.000000 50% 29.000000 75% 35.000000 max 80.000000 Name: Age, dtype: float64 乘客年龄⼤概成正态分布，平均年龄29岁多，最⼤的80岁，最⼩的不到1岁（利⽤int()取整，不到1岁的为0）.兄弟姐妹、配偶在船上的 兄弟姐妹、配偶在船上的 乘客分布情况条形图 乘客分布情况条形图 #创建figure、subplot，⽤plot()作柱状图 fig_SibSp=plt.figure(figsize=(10,5)) ax_SibSp=fig_SibSp.add_subplot(1,2,1) SibSp_count=titanic_data['SibSp'].value_counts() SibSp_count.plot(kind='bar') #添加标题，x轴标签，y轴标签 ax_SibSp.set_title('Bar plot of SibSp') ax_SibSp.set_xlabel('number of SibSp') ax_SibSp.set_ylabel('number of people') #拥有各 数量的兄弟姐妹、配偶的乘客⽐例条形图 plt.subplot(122) SibSp_count.div(SibSp_count.sum()).plot(kind='bar') #添加标题,x、y轴 标签 plt.title('Ratio of people in SibSp') plt.xlabel('SibSp') plt.ylabel('ratio') 在船上没有兄弟姐妹配偶的乘客较多，占68.2%.⽗母、孩⼦在船上的乘客分布条形图 ⽗母、孩⼦在船上的乘客分布条形图 Parch_count=titanic_data['Parch'].value_counts() #创建figure、subplot，⽤plot()作柱状图 fig_Parch=plt.figure(figsize=(10,5)) ax_Parch=fig_Parch.add_subplot(1,2,1) Parch_count.plot(kind='bar') #添加标题，x、y轴标签 ax_Parch.set_title('Bar plot of Parch') ax

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