资源描述： 本资源提供完整的Vivado仿真工程，实现AXI4总线性能的全面分析与测试。工程基于Xilinx FPGA平台，集成了三大核心IP核： 核心架构： AXI Traffic Generator (ATG)：配置为High Level Traffic模式，生成可控的AXI4写数据流 AXI Performance Monitor (APM)：实时监控AXI总线关键性能指标 AXI BRAM Controller：作为目标存储设备，接收并缓存测试数据 功能特性： 性能统计：精确测量传输事务数、总数据量、读写吞吐率 延迟分析：统计总延迟、最大延迟、最小延迟，识别系统瓶颈 可配置测试：支持不同数据模式（Video/PCIe/Ethernet）和传输参数 即插即用：提供完整仿真环境，包含测试脚本与波形配置文件 技术价值： 学习AXI总线性能监控与分析方法 掌握ATG与APM IP核的配置与联合使用 为系统架构优化提供量化依据 适用于FPGA系统验证、性能调优教学与研究 工程结构清晰，注释完整，适合FPGA开发者、学生及研究人员用于AXI总线性能分析与系统验证。

内容概要：本文介绍了一个电商销售数据分析实战项目，旨在揭露电商销售背后的秘密。通过该项目，作者展示了如何使用 Python 进行数据预处理、可视化分析及建模预测。首先介绍了数据清洗和转换的基本流程，接着利用各种图表进行了销售趋势和品类销量情况的探索性分析，随后探讨了可能影响销售额的关键因子并通过相关系数进行确认。最后构建了一种基于线性回归算法的销售预测模型。 适合人群：有一定Python编程能力和数据分析经验的技术从业者或研究者，希望提升自己的数据处理、统计分析以及模型搭建能力的专业人士。 使用场景及目标：帮助读者深入了解并实践从原始数据到有价值的商业洞见整个流程。具体来说，可以学会如何有效地收集、整理、呈现和解读数据；掌握常用的数据处理技术与分析工具的应用；理解影响销售额的重要变量及其相互关系；学会应用基本的机器学习方法解决实际业务问题。 阅读建议：跟随文章步骤操作时应结合自己的实际业务背景思考每一步骤的目的与意义，特别是在建模过程中关注模型选取的理由以及验证效果的方法。同时鼓励读者自行搜集类似数据尝试复现文中所述过程以加深理解和掌握。

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第1章　数据包分析技术与网络基础　 第2章　监听网络线路　 第3章　Wireshark入门　 第4章　玩转捕获数据包　 第5章　Wireshark高级特性　 第6章　通用底层网络协议 第7章　常见高层网络协议　 第8章　基础的现实世界场景 第9章　让网络不再卡 第10章　安全领域的数据包分析　 第11章　无线网络数据包分析　

爬虫+数据分析实战项目 本代码为《爬虫+数据分析》的源代码，以及Python有趣系列代码，涵盖的内容有。 微信 豆瓣 POI 手机微博 简书 知乎 网络爬虫 数据分析 机器学习 深度学习 供大家学习和参考~

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使用python，利用简单线性回归模型和多项式回归模型对女性身高与体重的数据进行建模分析与改进,步骤包括数据读入、数据理解、数据准备、模型训练、模型评价、模型调参、模型预测等。

对 TMDB电影数据进行数据分析与可视化实战。 一、数据预处理 二、数据分析 1. 建立包含年份与电影类型数量的关系数据框 2. 数量最多的电影类型Top10 3. 各种电影类型所占比例 4. 电影关键词分析 5. 各类型电影数量随时间变化趋势 6. 电影票房与电影时长关系 7. 电影平均评分与电影时长关系 三、tmdb_5000_movies

本教程将介绍如何使用Python进行数据集的处理和分析，包括数据集的读取、清洗、转换、分析和可视化等。我们将以Titanic号乘客生存情况数据集为例，通过一系列的实战案例，逐步学习数据集的处理和分析。 1. 确定数据集 2. 数据集读取 3. 数据集清洗 4. 数据集转换 5. 数据集分析 6. 数据集可视化