python调用本地powershell方法
1、现在准备一个简陋的powershell脚本，功能是测试一个IP列表哪些可以ping通：
代码如下:
function test_ping($iplist)
{
foreach ($myip in $iplist)
{
$strQuery = “select * from win32_pingstatus where address = ‘$myip'”
# 利用 Get-WmiObject 送出 ping 的查詢
$wmi = Get-WmiObject -query $strQ
2021-10-26 15:09:16
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本文实例讲述了Python中pow()和math.pow()函数用法。分享给大家供大家参考，具体如下：
1. 内置函数pow()
>>> help(pow)
Help on built-in function pow in module __builtin__:
pow(...)
pow(x, y[, z]) -> number
With two arguments, equivalent to x**y. With three arguments,
equivalent to (x**y) % z, but may be more efficient (e.g. for lon
2021-09-23 19:48:03
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共识算法是实现自主产权区块链的必不可少的关键环节，本文列出社区中相对成熟的区块链共识算法开源实现，包括BFT共识、Raft共识、Paxos共识、PoW共识等，可供希望开发自主产权区块链的团队参考学习。
相关推荐：区块链开发系列教程
1、BFT共识开发库
BFT共识算法可以应对分布式系统中的拜占庭故障（Byzantine failures），也就是可以在集群中部分节点存在恶意行为时依然保证整个系统的正常工作。
1.1 Tendermint Core
Tendermint Core 是一个拜占庭容错的中间件，可以安全的将任何语言开发的状态机复制到集群中的其他机器上。Tendermint Core已
2021-09-14 18:50:37
549KB
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安装依赖
pip install pillow
1、新建一张300*300的白色画布
# -*- coding: utf-8 -*-
from PIL import Image
# 参数：模式、大小、颜色
image = Image.new(mode=RGB, size=(300, 300), color=white)
image.save(1.png)
图片：
2、画布上加一些文字
# -*- coding: utf-8 -*-
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
# 参数：模式、大小、颜色
image = Image.n
2021-09-12 20:48:57
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一、项目背景
CDNow是一家在线音乐零售平台,后被德国波泰尔斯曼娱乐集团公司出资收购。为了平台能够获取更多利润，并且合理化投放广告。通过用户购买明细分析客户消费行为，根据高销额、回购率复购率等指标以及消费模型对提高客户购买率进行管理与给出相应的措施。
二、数据分析流程
0.导入数据、理解数据
1.数据清洗
2.分析用户消费特征
3.用户个体消费分析
4.用户消费行为分析
5.复购率、回购率分析
0、导入数据、理解数据
0.1、导入常用的库
import pandas as pd
import numpy as np
%matplotlib inline
import matplotlib.p
2021-08-29 14:42:29
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说到地图，Power BI自带的地图相信大家都见过。但是当我们仅想展示某块区域的话，就需要用到“形状地图”了。
“形状地图”无法在地图上显示数据点的精确地理位置。 相反，其主要目的是通过不同方式对地图上的区域着色来显示这些区域的相对比较。
使用方法：
step 1：打开“形状地图”
“形状地图”开关默认是关闭的，我们要在“文件”-“选项”-“预览功能”中开启形状预设视觉对象功能。
勾选后，在可视化对象栏（着色地图旁边位置）会出现“形状地图”可视化对象。点击“形状地图”，添加任意字段查看预览。默认显示的是一张美国各州的形状地图。
step 2：导入区域文件
默认的形状地图有限，但是提供了导
2021-08-18 11:42:33
460KB
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USB 转各种接口（ADC/CNT/IIC/LIN/OW/SPI/PWM/UART等）代码各种版本。
USB转各种接口（ADC/CNT/IIC/LIN/OW/SPI/PWM/UART等）实例代码，安卓版、C++、java、QT、python、SDK、VB等各种版本
c++ java QT python SDK
2021-07-21 20:51:31
98.86MB
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这份数据集来源于Kaggle，数据集有12500只猫和12500只狗。在这里简单介绍下整体思路
处理数据
设计神经网络
进行训练测试
1. 数据处理
将图片数据处理为 tf 能够识别的数据格式，并将数据设计批次。
第一步get_files() 方法读取图片，然后根据图片名，添加猫狗 label，然后再将 image和label 放到 数组中，打乱顺序返回
将第一步处理好的图片 和label 数组 转化为 tensorflow 能够识别的格式，然后将图片裁剪和补充进行标准化处理，分批次返回。
新建数据处理文件 ，文件名 input_data.py
import tensor
2021-03-22 18:09:17
80KB
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TESLA_Model S_OWNER_SAFTY_INFORMATION
2021-02-09 14:03:08
3.22MB