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内容概要：端口号清除工具。 解决问题：平常在开发时启动tomcat经常遇到端口号被占用的问题，每一次都输入命令进行清除，现编写了bat脚本进行清除，一键输入端口号即可清除。 适用人群：java开发人员、bat脚本学习人员。

泰坦尼克号数据集分析 问题：有哪些因素会让船上的人生还率更高？ 一、数据基本信息 #引入需要的包 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns %matplotlib inline #读取数据集 titanic_df = pd.read_csv('titanic-data.csv') titanic_df.head() 舱房等级越高生还率越高，女性生还率高于男性，儿童生还率高于其他年龄段。但是此结论有一定的局限性，实际上泰坦尼克号上有2224名乘客，而此数据集只有891名乘客的数据，另外也并不知道样本是如何选取的，样本量也不大，如果不是随机抽样，那么这个结论就不可靠了，而且可能还有其他数据集中没有的变量影响着生还率，比如乘客的身高、体重等等。

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

序列号 自动填写 使用说明： 1、将序列号拷贝到剪切板。 2、将光标定位到序列号输入处。 3、按F10键。

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Parallels Workstation （Extreme）6.0 Windows版算号器 上面一个是普通版，下面一个是Extreme版。 注意是Parallels Workstation （Extreme）6.0 不是Parallels Desktop

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基于Matlab的答题卡识别阅卷系统 1.可以识别答题卡的各个部分，如学号，准考证号，客观题答案，主观题分数等 2.用户可以在Excel中自行设置标准答案，并对客观题进行批改，并显示分数和按题号顺序显示客观题填涂答案。 3.并加上客观题分数，计算出总分。显示到交互界面中。学号，准考证号写可以显示，如果答题卡未填涂学号和准考证号，将提示警告信息。 4.可以将学号，准考证号，客观题分数，主观题分数，自主选择批改科目类型，总分写入Excel中。 5.利用APP designer编辑的可交互界面，代码几乎每一行都有注释，简单易懂，可以运行。