主要介绍了如何使用python爬虫爬取要登陆的网站,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

python连接mysql8数据库mysqlclient库文件包括windows和linux版本：mysqlclient-1.4.1，mysqlclient-1.4.2，mysqlclient-1.4.3，mysqlclient-1.4.4，mysqlclient-1.4.5，mysqlclient-1.4.6，mysqlclient-2.0.0，mysqlclient-2.2.1，mysqlclient-2.2.2，mysqlclient-2.2.3，mysqlclient-2.2.4

基于Springboot+Vue+Python深度神经网络学习算法水质管理预测系统设计毕业源码案例设计

数据来源： 国泰安金融经济研究数据库 2、样本：2009-2018 中国 A 股市场的上市公司科技数据和财务数据 3、数据处理： (1)由于研究对象为非金融企业，剔除金融行业的上市公司； (2)基于数据可获得性与准确性，剔除数据部分缺失的上市公司； (3)为使样本数据更具代表性，还剔除了资不抵债的公司样本； (4)削弱极端值影响，对所有的连续变量做 1%和 99%的缩尾处理。 理论框架 1、企业金融投资行为对企业技术创新的影响分析（企业金融投资会促进或者抑制企业技术创新还未有定论） 假设 1A：企业金融投资行为对企业技术创新投入和产出具有正效应。 假设 1B：企业金融投资行为对企业技术创新投入和产出具有负效应。 2、企业金融投资行为对企业技术创新影响的异质性分析 假设 2：企业倾向投机逐利动机与倾向风险平滑动机的金融投资行为对企业技术创新的影响存在异质性。 3、企业金融投资行为对企业技术创新的影响机制分析 假设 3：企业金融投资通过资金蓄水池效应、短期财富效应和资源挤占效应作用于企业技术创新

本次设计任务是要设计一个校园台球厅人员与设备管理系统，这个系统能够满足校园台球厅人员与设备的管理及用户的校园台球厅人员与设备管理功能。系统的主要功能包括首页、个人中心、用户管理、会员账号管理、会员充值管理、球桌信息管理、会员预约管理、普通预约管理、留言反馈、系统管理等功能。 管理员可以根据系统给定的账号进行登录，登录后可以进入校园台球厅人员与设备管理系统，对校园台球厅人员与设备管理系统所有模块进行管理。包括查看和修改自己的个人信息以及登录密码。 该系统为每一个用户都分配了一个用户账号，用户通过账号的登录可以在系统中查看校园台球厅人员与设备信息及对个人信息进行修改等功能。 现今，越来越多的人乐于选择一项合适的管理方案，但是普通用户往往受到管理经验地限制，这时校园台球厅的崛起，大量校园台球厅制度进入人们生活，而校园台球厅人员与设备管理系统无疑是校园台球厅人员与设备信息管理的最好制度，在这样成功的管理模式背景下，校园台球厅人员与设备信息也越来越多。但是随着校园台球厅人员与设备信息的增多，校园台球厅人员与设备管理系统的管理成为了一个难题。高效便捷地管理校园台球厅人员与设备成为了转变管理模式，

python读取excel数据 在Python中，可以使用pandas库来读取Excel文件中的数据。下面是一个简单的例子：见附件 在上面的代码中，我们首先导入了pandas库，并使用pd.read_excel()函数来读取名为example.xlsx的Excel文件。读取的数据将被存储在一个名为df的DataFrame对象中。然后，我们使用df.head()函数来显示前5行数据。 如果需要读取特定的工作表或单元格数据，可以在read_excel()函数中使用参数进行指定。例如：见附件 在上面的代码中，我们使用sheet_name参数来指定要读取的工作表的名称。如果要读取多个工作表，可以将它们作为列表传递给sheet_name参数。此外，我们还使用header=None和index_col参数来指定要读取的单元格范围和索引列。 除了读取Excel文件的内容，我们还可以进行更多的操作，例如修改单元格的值、添加新的单元格或工作表、删除单元格或工作表等。下面是一些示例代码：见附件

基于元胞自动机实现交通流附python代码.zip

使用Python 3.8.2 win32 注册OPCAuto.dll 可以使用Matrikon Simulation模拟OPC Server，测试验证ok

# 使用决策树和随机森林预测员工的离职率 python 帮助人事部门理解一个员工为何离职，预测一个员工离职的可能性。 ## 画出决策树的特征的重要性 ## importances = dtree.feature_importances_ # print(importances) # print(np.argsort(importances)[::-1]) feat_names = df.drop(['turnover'],axis=1).columns indices = np.argsort(importances)[::-1] # argsort()返回的是数据从小到大的索引值 plt.figure(figsize=(12,6)) plt.title("Feature importances by Decision Tree") plt.bar(range(len(indices)), importances[indices], color='lightblue', align="center") plt.step(range(len(indices)), np.cum

python离职预测模型python离职预测模型python离职预测模型python离职预测模型python离职预测模型python离职预测模型python离职预测模型python离职预测模型python离职预测模型python离职预测模型python离职预测模型python离职预测模型python离职预测模型python离职预测模型python离职预测模型python离职预测模型python离职预测模型python离职预测模型python离职预测模型python离职预测模型python离职预测模型python离职预测模型python离职预测模型