【项目资源】： 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。 【项目质量】： 所有源码都经过严格测试，可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】： 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】： 项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。 【沟通交流】： 有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。 鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。 # 注意 1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等，一切后果由使用者承担。 2. 部分字体以及插图等来自网络，若是侵权请联系删除。

1.校园信息原始数据集 1.学生基本信息 字段说明 学号 性别 年龄 姓名 专业 取这几个值： 文学与人文、社会科学、自然科学、工程与技术、医学与健康 艺术与设计、教育、法律、商科与管理、农学与环境科学 籍贯 2.学生成绩信息 字段说明 学号 姓名 学年 大一、大二、大三、大四 绩点 取值范围0-4,小数 评级 (0-2.2)差，（2.2-2.7）中等，（2.7-3.2）良，（3.2-4.0）优 3.学生消费记录 字段说明 学号 姓名 消费超市名 取： 校园购吧、校园便利坊、学子优选、校园易购、校园好物、学生便利汇 6个超市名 消费金额 取值范围：0-100之间 消费日期

Python合法网页爬虫工具项目分享 内容概览： 这个分享包涵了我开发的Python爬虫工具项目，主要用于合法爬取某些网页信息。以下是主要内容： 源代码：包括Python代码和相关脚本。这些代码展示了如何使用Python进行网页抓取、解析和数据提取。 项目文件：除了代码，我还分享了整个项目的文件，包括设计稿、图标、图片等资源。这些资源对于理解项目背景和设计思路至关重要。 文档与操作手册：为了方便他人理解和使用我的作品，我编写了详细的操作手册和使用说明，同时提供了一份Markdown格式的文档，概述了项目的主要功能和特点。 学习笔记：在项目开发过程中，我记录了大量的学习笔记和心得体会。这些笔记不仅有助于理解项目的开发过程，还能为学习Python爬虫技术提供宝贵的参考资料。 适用人群： 这份项目合集适用于所有对Python爬虫开发感兴趣的人，无论你是学生、初学者还是有一定经验的开发者。无论你是想学习新的技术，还是想了解一个完整的项目开发流程，这份资料都将为你提供极大的帮助。 使用建议： 按部就班地学习：建议从基础的Python爬虫开发开始，逐步深入到实际应用中。通过实践，逐步掌握Python爬虫开发的各项技能。 参考项目文件和笔记：项目文件和笔记提供了丰富的背景信息和开发经验。在学习的过程中，不妨参考这些资料，以帮助你更好地理解和学习。 动手实践：Python爬虫开发是一门实践性很强的技能。通过实际操作，你可以更好地掌握Python爬虫开发的各项技能，并提高自己的实践能力。Python合法网页爬虫工具项目分享 内容概览： 这个分享包涵了我开发的Python爬虫工具项目，主要用于合法爬取某些网页信息。以下是主要内容： 源代码：包括Python代码和相关脚本。这些代码展示了如何使用Python进行网页抓取、解析和数据提取。 项目文件：除了代码，我还分享了整个项目的文件，包括设计稿、图标、图片等资源。这些资源对于理解项目背景和设计思路至关重要。 文档与操作手册：为了方便他人理解和使用我的作品，我编写了详细的操作手册和使用说明，同时提供了一份Markdown格式的文档，概述了项目的主要功能和特点。 学习笔记：在项目开发过程中，我记录了大量的学习笔记和心得体会。这些笔记不仅有助于理解项目的开发过程，还能为学习Python爬虫技术提供宝贵的参考资料。 适用人群： 这份项目合集适用于所有对Python爬虫开发感兴趣的人，无论你是学生、初学者还是有一定经验的开发者。无论你是想学习新的技术，还是想了解一个完整的项目开发流程，这份资料都将为你提供极大的帮助。 使用建议： 按部就班地学习：建议从基础的Python爬虫开发开始，逐步深入到实际应用中。通过实践，逐步掌握Python爬虫开发的各项技能。 参考项目文件和笔记：项目文件和笔记提供了丰富的背景信息和开发经验。在学习的过程中，不妨参考这些资料，以帮助你更好地理解和学习。 动手实践：Python爬虫开发是一门实践性很强的技能。通过实际操作，你可以更好地掌握Python爬虫开发的各项技能，并提高自己的实践能力。Python合法网页爬虫工具项目分享 内容概览： 这个分享包涵了我开发的Python爬虫工具项目，主要用于合法爬取某些网页信息。以下是主要内容： 源代码：包括Python代码和相关脚本。这些代码展示了如何使用Python进行网页抓取、解析和数据提取。 项目文件：除了代码，我还分享了整个项目的文件，包括设计稿、图标、图片等资源。这些资源对于理解项目背景和设计思路至关重要。 文档与操作手册：为了方便他人理解和使用我的作品，我编写了详细的操作手册和使用说明，同时提供了一份Markdown格式的文档，概述了项目的主要功能和特点。 学习笔记：在项目开发过程中，我记录了大量的学习笔记和心得体会。这些笔记不仅有助于理解项目的开发过程，还能为学习Python爬虫技术提供宝贵的参考资料。 适用人群： 这份项目合集适用于所有对Python爬虫开发感兴趣的人，无论你是学生、初学者还是有一定经验的开发者。无论你是想学习新的技术，还是想了解一个完整的项目开发流程，这份资料都将为你提供极大的帮助。 使用建议： 按部就班地学习：建议从基础的Python爬虫开发开始，逐步深入到实际应用中。通过实践，逐步掌握Python爬虫开发的各项技能。 参考项目文件和笔记：项目文件和笔记提供了丰富的背景信息和开发经验。在学习的过程中，不妨参考这些资料，以帮助你更好地理解和学习。 动手实践：Python爬虫开发是一门实践性很强的技能。通过实际操作，你可以更好地掌握Python爬虫开发的各项技能，并提高自己的实践能力。Python合法网页爬虫工具项目分享 内容概览： 这个分享包涵了我开发的Python爬虫工

一、数据的概括性度量 1、统计学概括： 统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。统计学主要又分为描述统计学和推断统计学。给定一组数据，统计学可以摘要并且描述这份数据，这个用法称作为描述统计学。另外，观察者以数据的形态建立出一个用以解释其随机性和不确定性的数学模型，以之来推论研究中的步骤及母体，这种用法被称做推论统计学。 2、数据的概括性度量： 1）集中趋势的度量： 众数：众数(Mode)，是一组数据中出现次数最多的数值，叫众数，有时众数在一组数中有好几个。用M表示。 中位数：中位数(

Python是当今数据科学领域中最流行的编程语言之一，其简洁的语法和强大的库使其成为初学者和专业人士的理想选择。本教程将带你从零开始，逐步掌握使用Python解决数据科学问题的知识和技能。 "Python0基础入门"部分将介绍Python的基础知识。这包括安装Python环境（如Anaconda或Miniconda）、理解Python的语法结构（如变量、数据类型、运算符、流程控制语句），以及如何使用Python进行基本的文件操作。此外，你还将学习函数的定义和调用，模块的导入，以及面向对象编程的基本概念。 接下来，"科学计算工具入门"部分会引导你了解和使用Python中的科学计算库。NumPy是Python科学计算的核心库，它提供了高效的多维数组对象和大量数学函数。Pandas是另一个重要工具，用于数据清洗、处理和分析，其DataFrame对象使得数据操作变得简单直观。Matplotlib和Seaborn则用于数据可视化，帮助我们更好地理解和解释数据。 在"数学与计算机基础入门"章节，你将重温一些重要的数学概念，这对于理解和应用数据科学算法至关重要。这可能涵盖线性代数（如向量、矩阵、线性方程组）、微积分（如导数、积分）、概率论和统计学基础。同时，你也将学习计算机科学的基础，如算法、数据结构以及如何使用Python实现这些概念。 "统计学"部分将深入到数据科学的核心——数据分析。统计学提供了一套方法来收集、组织、分析、解释和展示数据。你将学习描述性统计（如均值、中位数、模式、标准差），推断性统计（如假设检验、置信区间、回归分析）以及机器学习的基础，如分类、聚类和回归模型。 通过这个课程，你将能够使用Python进行数据预处理、探索性数据分析，执行统计测试，并创建引人入胜的数据可视化。随着对这些工具和概念的熟悉，你将具备解决各种数据科学问题的能力，无论是在学术研究还是在实际工作中，Python都将是你得力的数据工具。记住，实践是提高的关键，所以不要只是阅读，要动手尝试，通过编写代码和解决实际问题来巩固你的学习。

Facenet 训练LFW数据的权重文件

最新的1200和1500plc已经支持s7_plus协议，不用开启put/get就可读取，demo为c#所写

标题 "北京地铁数据SHP，地铁站点和地铁线路" 提供了我们正在处理的数据主题，主要涉及北京地铁的地理信息。这些数据集通常用于地图绘制、交通分析、城市规划等多种用途。SHP（Shapefile）是一种常见的矢量地理数据格式，由Esri公司开发，用于存储地理空间特征如点、线和多边形。 描述中提到“数据来源：高德地图”和“数据更新于：2024年01月24日”，这意味着这些数据是从高德地图获取的，高德是中国知名的在线地图服务提供商，提供实时交通信息、导航等服务。数据的最新更新日期确保了信息的时效性，对研究者和开发者来说非常重要，因为这代表了数据反映了最近的北京地铁网络状态。 标签 "数据集 GIS SHP 北京地铁" 进一步明确了数据的类型和应用领域。"数据集" 指的是多个相关数据文件的集合；"GIS"（Geographic Information System，地理信息系统）是一种将地理位置与相关属性数据结合分析的工具；"SHP" 已经在标题中解释过，是数据格式；而 "北京地铁" 是这些数据所关注的具体区域和主题。 根据压缩包子文件的文件名称列表，我们有两个文件： 1. `bj_station.geojson` - 这个文件很可能包含了北京地铁站的地理坐标和其他相关属性信息。GeoJSON是一种开放的、轻量级的数据格式，用于存储地理空间信息，它基于JavaScript对象表示法(JSON)。在这个文件中，每个地铁站可能被表示为一个GeoJSON Feature对象，包含了一个Point几何类型（代表地铁站的位置），以及关于站名、线路、坐标等的属性。 2. `bjlineTest.geojson` - 这个文件可能代表了北京地铁线路的数据。同样使用GeoJSON格式，可能包含多条LineString或MultiLineString几何对象，每一条代表一条地铁线路，属性可能包括线路名称、颜色、方向等信息。 使用这些数据，我们可以进行以下分析和应用： - 地铁线路的网络分析：研究线路长度、换乘点分布、站点间距离等。 - 交通流量分析：结合乘客流量数据，分析各站点的繁忙程度。 - 城市规划：评估地铁对周边社区的影响，比如商业布局、人口密度变化。 - 导航服务：开发或优化基于地铁的导航应用。 - 可视化展示：通过GIS软件或Web地图服务展示北京地铁网络，帮助公众了解地铁线路和站点。 通过GIS软件（如QGIS、ArcGIS）或编程语言（如Python的geopandas库）可以轻松读取和处理这些GeoJSON文件，进一步挖掘数据中的价值。

在Unity引擎中构建一个完善的管理系统框架是提升游戏开发效率的关键步骤。这个名为“管理系统系列--我的Unity框架”的压缩包文件，包含了多个核心模块，旨在帮助开发者有效地管理和优化游戏的各个层面。下面，我们将深入探讨这些模块的具体功能和实现方式。 **资源加载**是Unity游戏中不可或缺的一部分。资源管理器允许开发者动态地加载和卸载游戏中的资源，如纹理、模型、音频等，以降低启动时的内存占用和提高运行时性能。Unity提供了AssetBundle系统来实现这一点，通过预先打包资源并按需加载，可以实现高效的资源管理。 接着，**配置加载**涉及游戏中的设置、参数和规则数据。这些数据通常存储在JSON或XML文件中，框架会提供接口用于读取和解析这些配置文件，确保游戏逻辑能正确运行。配置数据可能包括角色属性、地图设置、游戏难度等。 **数据加载**则涵盖了游戏内的所有非配置数据，比如玩家进度、等级、成就等。这些数据可能存储在本地或远程服务器，通过网络请求获取。Unity框架会提供数据持久化和同步机制，确保数据的安全性和一致性。 **UI管理**是游戏用户界面的组织和控制，包括菜单、对话框、提示等。Unity的UI系统基于Canvas和RectTransform组件，框架可能包含一套事件处理和状态管理机制，使得UI元素能响应用户输入，并与游戏逻辑无缝交互。 **日志管理**用于记录游戏运行过程中的信息，帮助开发者调试和分析问题。日志系统通常包括不同级别的日志（如错误、警告、信息），并支持过滤和导出，便于后期分析。 **动画系统**是Unity的一大特色，它允许创建复杂的角色动画和物体运动。Unity的Mecanim系统提供了一套强大的骨骼动画解决方案，框架可能会集成动画状态机、过渡和事件触发，让开发者能够轻松控制角色行为。 **特效系统**用于创建视觉效果，如粒子特效、光照、阴影等。Unity的粒子系统配合Shader和材质，可以实现丰富的视觉表现。框架可能包含预设库和特效控制器，方便开发者快速添加和控制特效。 这个Unity框架提供了一个全面的游戏开发解决方案，覆盖了从资源到数据、UI、日志、动画到特效的各个环节。开发者可以基于此框架快速搭建项目，提高开发效率，同时确保游戏的质量和性能。在实际应用中，根据项目需求对这些模块进行扩展和定制，是优化游戏开发流程的关键。

以下是对原资源文件介绍的另一种表述： "我们整理了一个堪称史上最全面的人脸数据集，这是我在毕业设计阶段针对人脸识别研究而精心收集的。该数据集包含多个知名的人脸库，如ORL、Yale、AT&T和MIT。其中，ORL库拥有多种尺寸的bmp和pgm格式人脸图像，共计1200幅；Yale库则包含了15个人的11幅bmp格式人脸图像，每幅图像尺寸为100100；MIT库更是囊括了2706幅bmp格式的人脸图像和4381幅非人脸图像，所有图像均为2020尺寸。如此丰富的人脸数据集，无疑将对您