完整的综合能源系统预测数据(包含电负荷、热负荷、温度、光照、风速等数据)
2024-04-10 18:29:59 23.44MB
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上市公司含息负债、息税前盈余、资本支出、债务利息支出等指标数据2000-2022年指标包含: 代码 日期 code year 总资产 负债合计 流动负债合计 短期借款 一年到期长期负债 长期负债 长期借款 应付债券 所有者权益 主营业务利润 税前总利润 实际所得税 净利润 债务利息支出 经营活动产生的现金流量净额 流动比率 存货周转率 长期负债比率 ROA ROE 每股收益 主营收入增长率 息税前盈余 流动资产比率 应计总利息比率 企业平均含息负债 期初含息负债 期末含息负债 资本支出
2024-04-10 18:04:23 17.44MB
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COCO 2017 完整数据集百度网盘链接,国内下载会更快,可用于2D 目标检测训练和验证。
2024-04-10 17:11:26 130B 数据集
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借助SD卡,将大数据量的图片先存在SD卡,再通过HDMI显示在显示器上; 选了三张分辨率为1920*1080的高清图,然后三张循环播放,循环间隔1s; 效果如下视频链接:https://live.csdn.net/v/356461 对应博客请参考我的主页
2024-04-10 17:10:37 146.03MB fpga开发 ZYNQ hdmi
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AURIXTC3XX_ts_part1_V2.5.1 Free.pdf AURIXTC3XX_ts_part2_V2.5.1 Free.pdf Infineon-AURIX_TC39x-UserManual-v01_00-EN.pdf Infineon-TC39x_Addendum-DataSheet-v01_07-EN.pdf Infineon-TC39x-DataSheet-v01_02-EN.pdf
2024-04-10 14:22:30 41.26MB 数据手册
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SSD1316中文数据手册,OLED-12832常用,引脚定义接口时序指令集部分已翻译。 SSD1316是一款单芯片CMOS OLED/PLED驱动器,带有有机/聚合物发光控制器二极管点阵图形显示系统。它由128个片段和39个公域组成。这个IC是专为共阴极型OLED面板设计。 SSD1316内置了对比度控制、显示RAM和振荡器,减少了显卡的数量外部组件和功耗。它有256步亮度控制。发送数据/命令从一般单片机通过硬件可选6800/8080系列兼容并行接口,I2C接口或串行外围接口。它适用于许多紧凑的便携式应用程序,例如手机子显示屏、MP3播放器、蓝牙耳机、医疗设备等。
2024-04-10 13:32:32 7.91MB OLED 12832
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通信录管理系统 【功能要求】 (1)查看功能:选择此功能时,列出下列三类选择。 A 办公类 B 个人类 C 商务类 ,当选中某类时,显示出此类所有数据中的姓名和电话号码) (2)增加功能:能录入新数据(一个结点包括:姓名、电话号码、分类(可选项有:A 办公类 B 个人类 C 商务类)、电子邮件)。例如 杨春 13589664454 商务类 Chuny@126.C++om 当录入了重复的姓名和电话号码时,则提示数据录入重复并取消录入;当通信录中超过15条信息时,存储空间已满,不能再录入新数据;录入的新数据能按递增的顺序自动进行条目编号。 (3)拔号功能:能显示出通信录中所有人的姓名,当选中某个姓名时,屏幕上模拟打字机的效果依次显示出此人的电话号码中的各个数字,并伴随相应的拔号声音。 (4)修改功能:选中某个人的姓名时,可对此人的相应数据进行修改 (5)删除功能:选中某个人的姓名时,可对此人的相应数据进行删除,并自动调整后续条目的编号。 此题求解!!!
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知网 * 通过发送解析包形式抓取数据,相比于使用selenium等方式性能稍高一些。 * 可使用知网高级检索功能进行搜索,更高效检索文献。 * 可根据网络及知网反爬虫情况选择性开启详细信息抓取及下载caj文献功能。 * 利用excel表格快速查看所需文献摘要等信息,可根据excel提供下载链接选择性下载,防止下载过快导致知网反爬。 # 使用方法 ## 安装依赖 >在验证码处理部分使用了`tesserocr`,不过验证效果目前不是很好,所以默认开启手动识别验证码。 > >如果本地没有安装`tesseract`,可以先安装这个,再执行`pip install tesserocr`。或者将`CrackVerifyCode.py`文件第15、63、64行注释后再执行安装命令。 ```shell pip install -r requirements.txt ```
2024-04-10 11:33:29 19KB 爬虫
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python数据分析,因为股票价格的影响因素太多,通过k线数据预测未来的价格变化基本不可行,只有当天之内的数据还有一定的关联,故feature与target都选择的是当天的数据。 加载数据 为了加快数据的处理速度,提前将mariadb数据库中的数据查询出来,保存成feather格式的数据,以提高加载数据的速度。 经过处理,不同股票的数据保存在了不同的文件中,列名还保持着数据库中的字段名。我选择了股票代码为sh600010的这只股票作为数据分析的数据来源。预测出来的结果与真实值变化趋势相近,说明线性回归模型在一定程度上能够解释收盘价与选取的feature之间的关系
2024-04-10 10:35:59 342KB python 机器学习 数据集 股票预测
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