户籍管理系统的设计与实现 摘 要 当今社会人们生活质量越来越高，人们对生活品质的追求不断提升，对于孩子求学，变更住所等情况时有发生，因此对于户籍变动管理就显得十分重要，管理用户的户籍信息可以有效防止信息错乱，信息管理过程中出现问题可能会带来很多不必要的麻烦；因此，需要进行信息化对户籍信息进行管控。 本系统主要设计出发点就是围绕着户籍管理方面来进行设计，开发一套符合现代社会需求户籍管理的系统平台，给用户更多的便利和实惠；系统主要包括了登陆模块，注册模块，用户模块，户籍模块，迁入出模块，身份管理模块，缴费模块等等，系统设计采用的是WEB开发模式，结合简单的架构，运用java的开发语法，在强大的数据库支持下完成的，系统开发符合软件工程标准，数据准确，系统稳定。 关键词 户籍管理；数据库；TOMCAT 开发平台简介 1.4.1 Java语言的特点  JAVA语言是当今特别常用的面向对象的编程语言，他的前身为OAK语言，于1995年改名为“JAVA”，并向公众正式推出。JAVA的语言风格与C++相似，与和C++相比把容易发生错误的地方进行了优化，减少错误的发生几率。例如引用和引进了

模块由idlelib tree模块修改，完善一些问题，重写了获取类和函数的方法，便于获取正在编辑代码的类和函数。重写了文件浏览模块，支持添加收藏，树状文件浏览器双击py（pyw）文件会打开函数浏览器，文件浏览器支持很多文件的图标，需要的图标也已经一起打包了，需要别的图标的去我另一个资源下载。代码基本都有注释，方便新手学习，注释不一定完全正确

Python打包独立的mitmproxy.exe，可在任意机器直接运行

数据科学 项目1：足球运动员的评分（ ） 使用来自欧洲足球数据库的数据并建立了回归模型，以基于各种属性预测足球运动员的整体评分。 使用Flask构建了基本的API，并将其部署到GCP，Herolu和Pivotal云平台中。 项目2：预测一个人每年的收入是否超过5万（ ） 建立了几个分类模型，以预测一个人每年从经典成人数据集中赚取的收入是否超过5万。 建立了KNN，决策树，随机森林和XGBoost模型，并通过比较各自的AUC和准确性得分，比较了哪一种最适合数据集。 项目3：Zomato_EDA（ ） 是否在Zomato印度餐厅数据集上进行了广泛的EDA分析。 zomato探索性数据分析旨在为美食家找到最佳的餐馆，并在他们所在的地区物有所值。 它还有助于在当地找到所需的美食。

VOC目前处于中断状态 BeeWare项目已不再使用VOC进行Android开发。 现在，我们使用来提供Android支持。 我们仍然相信字节码编译方法具有价值。 但是，我们不将任何BeeWare资源用于VOC开发，并且我们目前不鼓励其他人为VOC做出贡献。 如果您仍然对使用VOC感兴趣，请。 挥发性有机物 一个将Python代码转换为Java字节码的编译器。 这是实验代码。 如果破裂，您将保留所有闪亮的碎片。 它能做什么： 提供一个API，可让您以编程方式创建Java类文件。 将Python 3.4源文件编译为Java类文件，使您能够在JVM（包括Android的VM）上运行Python代码。 它不是完全兼容的Python 3.4实现-仍然需要实现一些语言功能（一些内置函数），并且只有一个基本的标准库实现。 但是，可以转换简单的Python程序，甚至编写简单的Androi

《2021年手机号码归属地、行政区代码及运营商数据库》 在信息化时代，手机号码不仅是通信工具，更是个人信息的重要标识。对于企业、研究机构甚至是个人，掌握手机号码的归属地、行政区代码以及运营商信息具有重要的实际价值。这份资料包含了一个2021年的手机号码数据库，提供了丰富的信息资源，可用于数据挖掘、市场分析和客户服务等多种场景。 我们要理解数据库的核心内容。这份数据集由两部分组成：`phone_attribution_2021.csv` 和 `phone_attribution_2021.sql`。`csv` 文件是一种常见的数据交换格式，它以逗号分隔值的方式存储数据，易于读取和处理，通常用于导入到数据分析软件或数据库系统。而 `sql` 文件则代表了结构化查询语言的数据，它是MySQL数据库的备份或导出文件，可以直接在MySQL环境中进行导入和查询，便于管理和操作大量数据。 数据库中的信息主要包括以下几个关键字段： 1. **手机号码**：这是每条记录的主键，用于唯一标识一个电话号码。通过这个字段，我们可以追踪特定号码的相关信息。 2. **归属地**：这指的是手机号码对应的省市区信息，有助于了解用户的大致地理位置，对市场划分、广告定向等有重要意义。 3. **行政区代码**：行政区域代码通常由6位数字组成，对应我国的省、市、区三级行政单位。这些代码在数据处理中能帮助快速定位和归类。 4. **运营商**：记录了手机号码所属的电信运营商，如中国移动、中国联通或中国电信，这对于推广营销、服务提供等业务具有指导作用。 对于数据分析人员而言，这样的数据库可以用来做以下工作： - **用户行为分析**：通过分析特定地区的手机号码，可以揭示用户的消费习惯、活跃时段等，为企业制定更精准的营销策略。 - **欺诈检测**：通过对异常号码的归属地和运营商信息进行排查，可以辅助识别潜在的欺诈行为。 - **客户服务优化**：了解用户所在地区和运营商，可提升客服效率，例如快速转接到相应的运营商客服。 - **市场趋势研究**：观察不同运营商的用户分布变化，可以洞察通信市场的竞争格局和发展趋势。 在实际应用中，我们可以通过编程语言（如Python、R）或数据库管理工具（如MySQL Workbench）来处理和分析这些数据。导入CSV文件至MySQL数据库，然后利用SQL语句进行复杂查询和统计分析，提取有价值的信息。 《2021年手机号码归属地、行政区代码及运营商数据库》是数据驱动决策的一个有力工具，其涵盖的丰富信息为各种应用场景提供了坚实的数据基础。无论是市场营销、用户画像构建还是政策研究，都能从中受益。然而，使用这些数据时，务必遵守相关法律法规，尊重用户隐私，确保数据安全。

《Python数据科学手册》是Jake VanderPlas撰写的一本针对数据科学和机器学习工具的权威指南，特别适合已经熟悉Python编程的科学家和数据分析师。这本书的2023年版全面更新，旨在帮助读者掌握使用Python进行数据分析的核心工具。 1. **IPython与Jupyter**: IPython是一个交互式计算环境，而Jupyter Notebook是基于Web的界面，让科学家能够以交互方式编写和展示代码、数据和可视化结果。这两个工具结合，为数据科学家提供了强大且灵活的工作平台，支持多语言，便于合作和文档记录。 2. **NumPy**: NumPy是Python的一个核心库，提供了多维数据结构`ndarray`，用于高效存储和处理大型数组数据。NumPy还包含数学函数库，支持向量和矩阵运算，是进行数值计算的基础。 3. **Pandas**: Pandas是构建在NumPy之上的数据处理库，其DataFrame对象提供了一种高效的方式来组织和操作结构化或标签数据。DataFrame允许用户轻松地清洗、转换和合并数据，非常适合进行数据预处理工作。 4. **Matplotlib**: Matplotlib是Python最常用的绘图库，支持创建各种静态、动态和交互式的可视化。它提供了一套类似于MATLAB的API，可以绘制2D和3D图形，并支持自定义颜色、样式、标签等元素，满足复杂的数据可视化需求。 5. **Scikit-Learn**: Scikit-Learn是Python中广泛使用的机器学习库，提供了大量预包装的算法，包括监督学习（如分类、回归和聚类）和无监督学习方法。Scikit-Learn的API设计简洁，使得构建和评估机器学习模型变得简单。 6. **其他相关工具**: 除了上述工具，书中可能还会涵盖其他辅助工具，如用于数据处理的Pandas扩展库（如Dask、Pyspark），用于统计分析的Statsmodels，以及用于深度学习的TensorFlow和Keras等。 通过本书，读者将能够： - 学习如何利用IPython和Jupyter Notebook进行高效的数据探索和分析。 - 掌握NumPy和Pandas进行数据存储、清洗、转换和操纵的技巧。 - 使用Matplotlib创建各种图表，以视觉方式表达数据。 - 了解并应用Scikit-Learn构建机器学习模型，包括训练、验证和优化模型。 - 探索和整合其他相关工具，以扩展Python数据科学工具箱。 Jake VanderPlas，作为本书的作者，拥有丰富的经验，他在Google Research担任软件工程师，专注于开发支持数据密集型研究的工具，包括Scikit-Learn在内的Python库，确保了书中的内容既实用又前沿。这本书是Python数据科学家必备的参考资源，无论你是初学者还是经验丰富的专业人士，都能从中受益。

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Python是数据科学和机器学习领域广泛使用的编程语言，其丰富的库为数据分析提供了强大的支持。在Python中，matplotlib、pandas和numpy是三个非常关键的库，它们分别用于数据可视化、数据处理和数值计算。 matplotlib是Python中最常用的绘图库，它能够创建各种高质量的图表，如折线图、散点图、条形图等。在提供的代码示例中，展示了如何绘制折线图。`plt.plot()`函数用于绘制折线，通过调整`linestyle`参数可以改变线条的样式，如直线、虚线、点划线等。`plt.xticks()`和`plt.yticks()`用于设置坐标轴的刻度标签，而`plt.xlabel()`和`plt.ylabel()`则用来定义坐标轴的名称。`plt.legend()`用于添加图例，`plt.title()`设定图表的标题，`plt.grid()`则用于添加网格线。此外，`plt.savefig()`用于将图表保存到本地。 pandas是一个强大的数据处理库，它提供了DataFrame和Series两种主要的数据结构，用于存储和操作结构化数据。虽然在给出的代码中没有直接使用pandas，但在实际数据分析中，通常会用pandas来清洗、预处理数据，然后用matplotlib进行可视化。 numpy则是Python中的数值计算库，提供了高效的多维数组对象ndarray，以及大量的数学函数来处理这些数组。在进行机器学习模型训练或科学计算时，numpy数组可以极大地提高性能。虽然这段代码也没有直接使用numpy，但在数据分析中，例如数据预处理、特征工程等步骤，numpy的作用不可或缺，比如使用numpy的函数`np.random.randint()`生成随机整数序列。 matplotlib、pandas和numpy是Python中进行数据处理和可视化的三大支柱。matplotlib提供图表绘制功能，使数据结果直观呈现；pandas用于高效地组织和处理数据，方便数据清洗和分析；numpy则专注于数值计算，为复杂的数据运算提供高性能支持。掌握这三个库的基本操作，对于Python在数据分析和机器学习领域的应用至关重要。

Matplotlib绘图