介绍 这是一个基于gin搭建的一个包含gorm, goredis,rabbitmq,websocket等操作相关操作的项目结构。 主要提供一些库和组件的实现案例，以及项目开发部署，发布，执行等流程。纯属个人兴趣，学习整理过程， 如有发现不合理的地方希望大家可以提出建议和指正。 通过执行 go get -u github.com/xiaobopang/go_init 来下载安装该项目，使用 govendor sync来拉取依赖到vendor目录， 注意vendor所在的目录一定要在第一个GOPAHT下。 通过 go build -o go_init main.go 来生成执行文件,其他平台编译方

在这个“红酒数据集分析并可视化实现”的项目中，我们将探讨一个包含了1599个样本的红酒品质数据集。这个数据集共有12个特征，包括了红酒的11个理化性质以及一个质量评分（1到10的评分体系）。这些特性对于评估红酒的质量至关重要，因为它们反映了红酒的基本构成和化学特性。 我们需要导入必要的Python库，如pandas、numpy、matplotlib和seaborn，以便进行数据处理、统计分析和可视化。我们使用pandas的`read_csv`函数读取CSV文件，确保所有的列都已经被正确地解析，并且通过`head()`方法查看数据集的前几行，了解数据的基本结构。通过`shape`属性可以得知数据集包含1599行和12列，而`info()`方法则确认了没有缺失值的存在。 接下来，我们可以对数据进行基本的描述性统计分析，例如计算每个特征的计数、均值、标准差、最小值、25%分位数、50%分位数（中位数）、75%分位数和最大值。这有助于我们理解数据集的分布和集中趋势。例如，固定酸度（fixed acidity）的平均值为8.32，标准差为1.74，表明红酒的酸度在4.6到9.2之间有较大的变异；挥发性酸度（volatile acidity）的中位数为0.52，而75%分位数为0.64，这提示我们大部分红酒的挥发性酸度相对较低。 为了更深入地理解这些特征与红酒质量的关系，我们可以使用可视化工具，如matplotlib和seaborn。例如，我们可以绘制散点图来观察特定特征（如酒精含量、密度或氯化物）与质量评分之间的关系。此外，还可以创建箱线图以展示不同质量等级的红酒在各特征上的分布差异。通过颜色编码，可以清晰地看出哪些特征在不同质量等级间有显著差异。 还可以利用热力图来展示特征间的相关性。这种方法可以帮助我们识别哪些特征可能一起影响红酒的质量，或者哪些特征彼此独立。例如，如果固定酸度和挥发性酸度高度相关，那么这两个指标可能在红酒评价中具有相似的重要性。 进一步的分析可能包括使用回归模型（如线性回归、决策树或随机森林）来预测红酒质量，以及通过交叉验证和模型评估来确定最佳预测模型。我们还可以进行主成分分析（PCA）或因子分析，以减少特征的维度并发现潜在的隐藏结构。 通过可视化分析，我们可以得出关于红酒品质的洞察，比如哪些理化性质对质量评分影响最大，以及这些特性如何共同作用来决定红酒的整体质量。这些发现不仅有助于红酒生产者优化他们的酿造过程，也可能对消费者提供有价值的购买建议。 这个红酒数据集提供了丰富的信息，通过数据分析和可视化，我们可以揭示出红酒质量与其理化性质之间的复杂关系，从而深化对红酒品质的理解。

1.把eng文件转换为通用G代码nc文件。 2.对eng文件进行批量转换。这个功能对要一次转换多个eng文件的使用者非常有用。 3.按刀具拆分nc文件。软件在转换包含多把刀路径的eng文件时，可以自动生成多个nc文件，每个nc文件对应一把刀具。 4.生成第四轴加工代码。把三轴加工的eng文件转换为旋转轴加工代码。此文件可驱动您的机床进行转轴加工。 5.在对eng文件转换时可以自动添加下刀后暂停指令G04，满足特定用户的特殊要求。 自动对通用nc文件添加下刀后暂停指令G04。

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基于单片机的酒驾检测系统设计

公司秉承"品质就是生命，酒品就是人品"的理念，以"高品质，高品味"为开发思路，始终站在"人无我有，人有我优"的高度，审时度势，把握市场及高端消费者对健康的需求，对高品味的追求。公司发展至今，已经拥有一支实力雄厚的营销团队，销售网络遍布全国20多个省市，产品畅销全国，销量连年翻番，得到了广大消费者、合作伙伴及相关领导的好评和赞誉。 这里可以自己排版........

目前对于汽车内部状态的综合监控一直是一个盲区，本系统通过融合多种传感器的信息，实现了行车视频记录、汽车防盗、防止儿童被遗忘在车内与酒驾检测等诸多功能。填补了国内外空白。具有一定的广泛的实用价值，适合全面推广使用。 本系统通过传感器对车内的数据进行采集并且把采集到的数据传输给主控芯片STM32，主控芯片对数据进行分析可以明确的判断出车内的情况。如果汽车在行驶中，系统将通过摄像模块进行摄像，把行车视频记录下来。如果发生紧急状况，主控芯片会向负责报警的传感器发出报警命令，系统报警借以解决紧急状况的发生。具体实现如下: 1、检测车内的酒精含量，当酒精含量过高时说明可能有人企图酒后驾车，系统会发出刺耳的警报声提醒驾驶人员如果自己已经饮酒则放弃驾驶。同时发送短信给车主的家人起到监督作用。 2、检测是否有人通过破窗等方式强行进入车内，如果有则发出巨大的警报声惊吓小偷，同时发送短信并拨打电话给车主，提醒车主有人强行进入车内。 3、检测是否有人在移动车辆，如果有则发出巨大的警报声惊吓小偷，同时发送短信并拨打电话给车主，提醒车主有人移动车辆。 4、检测在高温天气时是否有小孩被困在车内，如果有系统会发送短信并拨打电话给车主，通知车主赶紧去营救被困儿童。 5、一键报警功能:如果被困在车内的儿童的年龄较大，有一定的自救意识，系统上有一个按键，当这个按键被按下，系统将会立刻报警即发送短信并拨打 电话给车主，通知车主赶紧营救被困儿童。 6、取消报警功能:当系统发生误报时用户可以通过发送特定的短信给GPRS模块的方式取消系统的报警。 7、行车视频记录功能:当系统判定汽车在行驶时，系统将通过摄像模块进行摄像，把行车视频记录下来。 实现原理、系统的工作过程大致讲解一下。 本系统的是以STM32芯片作为主控芯片，同时使用了MPU6050、GPRS模块、高分贝报警器、酒精传感器、触摸传感器、超声波模块、红外热释模块、声音感应模块、摄像模块。主控通过对传感器传输过来的数据进行分析判断、如果发生需要报警的情况则发送命令，控制负责报警的传感器报警。如果汽车在行驶中，系统将通过摄像模块进行摄像，把行车视频记录下来。具体实现如下: 1、MPU6050 可测量出汽车上的9轴加速度及温度。用于测定车内温度及汽车的姿态。 2、GPRS模块 GPRS模块（sim900a）用于发送短信和拨打电话，模块使用串口通信协议，通过主控芯片发送AT指令可以控制模块向预先设定好的号码发送短信、拨打电话。 3、高分贝报警器 高分贝报警器用于发出巨大的警报声，当主控芯片给出一个高电平的信号时，高分贝报警器开始工作即发出巨大的警报声。 4、触摸传感器 当用手触摸传感器时，S输出一个高电平，灯亮；手放开就是低电平，再次触摸S输出一个高电平，手放开就是低电平。将s引脚和主控芯片相连接后，主控芯片可以判断出触摸芯片是否被按下。 5、酒精传感器 酒精传感器可以检测周围环境的酒精含量，当酒精含量的值达到预定值的时候，酒精传感器的其中一个引脚会发送一个低电平信号给主控芯片。通过这种方式，主控芯片可以判断出车内的酒精含量是否超出阈值。 6、超声波模块 一个控制口发一个10US以上的高电平,就可以在接收口等待高电平输出.一有输出就可以开定时器计时,当此口变为低电平时就可以读定时器的值,此时就为此次测距的时间,方可算出距离.如此不断的周期测,就可以达到移动测量的值了。本系统安装有三个超声波模块，分别对着后座和两边的窗户。通过超声波模块所采集到的距离数据，主控芯片可以判断是否有人在后座和是否有人进入车内（以上两种情况距离会发送改变）。 7、红外热释模块 当有人进入其感应范围则输出高电平，人离开感应范围则自动延时关闭高电平。输出低电平。传感器和主控芯片相连接，主控芯片可以判断出车内是否有人。 8、声音感应模块 模块在环境声音强度达不到设定阈值时，DO口输出高电平，当外界环境声音强度超过设定阈值时，模块D0输出低电平。传感器和主控芯片相连接，主控芯片可以判断出车内是否有声音。 9、摄像模块 通过树莓派和树莓派摄像头的配合使用，可以拍摄视频。 10、震动监测模块 震动监测模块使用的传感器是三轴加速计（MPU6050）。通过MPU6050传感器可以采集到汽车的三个轴的加速度数据。通过对数据的分析主控芯片可以判断出汽车处于怎样的状态，例如:行驶状态，停止状态，被移动状态。 11、温度测量模块 温度检测模块使用的是MPU6050传感器。MUP6050传感器可以采集周围环境的温度数据，主控芯片通过分析MPU6050所采集到的温度数据，可以判断出车内的温度如何，是否过高。 12、报警模块 报警模块在接收到主控芯片的报警信号后通过GPRS模块（sim900a）发送短信、拨打电话给预先设定好的号码，还有一种报警方式是高分贝报警器发出巨大的警报

腾龙烟酒业销售管理系统真正完美永久注册版 烟酒业销售管理系统 功能介绍 本软件主要功能包括商品销售清单打印、商品销售收入明细查询、商品采购管理、应收赊销账款管理、应付采购款管理、商品库存管理、商品库管理、客户管理，避免无序化管理，是个体工商户的较佳选择... ◇ 商品销售清单打印 销售商品的同时打印出销售清单供客户清点验收的商品的品种、规格、数量及金额。 ◇ 商品销售收入明细查询 业主可以方便查询某一段时间的商品销售收入情况，实时掌握商品销售动态。 ◇ 商品采购管理 业主用来登记商品的采购信息，如采购商品的种类、商品名称、规格、数量、单价及金额。 ◇ 应收赊销账款管理 根据商品销售清单自动汇总而成的应收已收商品销售款情况，并可登记回收的赊销商品销售款。 ◇ 应付采购款管理 根据商品采购登记信息自动汇总而成的应付已付商品采购款情况，并可登记支付的赊销商品采购款。 ◇ 商品进销存管理 根据商品采购登记信息及商品销售清单自动汇总而成的商品进货数量、商品销售数量及商品库存数量。 ◇ 商品库管理、客户管理 全面掌握商品的品种、规格、名称，让您你自己销售的商品及服务的客户一目了然。 ◇ 销售数据导出导入功能 可以由用户对销售数据（可自行设置时间段）进行导出并删除销售数据，再把这个导出的文件导入到其他装有本系统的电脑中，可以有效避税，防止不必要的销售资料外露。 ◇ 用户权限管理 系统管理员可以增减软件操作用户，并赋予每个操作员可以查询、操作的权限。 ◇ 软件定做 如软件的功能不太适应您的实际要求，我公司提供软件功能扩充及软件功能修改服务，真正为您量身定制。 使你的管理变得简单化，有序化...

青海互助青稞酒市场营销策略研究-论文.zip

数据分析案例--红酒数据集分析 介绍： 这篇⽂章主分析了红酒的通⽤数据集，这个数据集⼀共有1600个样本，11个红酒的理化性质，以及红酒的品质（评分从0到10）。这⾥主 要⽤python进⾏分析，主要内容分为：单变量，双变量，和多变量分析。 注意：我们在分析数据之前，⼀定要先了解数据。 1.导⼊python中相关的库 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import seaborn as sns # 颜⾊ color = sns.color_palette() # 数据print精度 pd.set_option('precision',3) 2.读取数据 注意：读取数据之前应该先看⼀下数据⽂件的格式，再进⾏读取 我们看到这个数据使⽤';'进⾏分隔的，所以我们⽤';'进⾏分隔读取 pandas.read_csv(filepath, sep=', ' ,header='infer', names=None) filepath:⽂本⽂件路径；sep:分隔符；header默认使⽤第⼀⾏作为列名，如果header=None则pandas为其分配默认的列名；也可使⽤ names传⼊列表指定列名 data=pd.read_csv(r'H:\阿⾥云\红酒数据集分析\winequality-red.csv',sep=';') data.head() 先读取数据的前五⾏ 然后我们也可以把这个整理好的数据，再另存为csv⽂件或者excel⽂件 data.to_csv(r'H:\阿⾥云\红酒数据集分析\winequality-red2.csv') data.to_excel(r'H:\阿⾥云\红酒数据集分析\winequality-red3.xlsx') winequality-red2.csv如图： winequality-red3.xlsx如图： 这样呢，我们就保存好了⽂件。这也是整理⽂件的⼀种⽅式 3.查看数据集的数据类型和空值情况等 可以看出没有缺失值，数据整齐 4.单变量分析 #简单的数据统计 data.describe() 5.绘图 # 获取所有的⾃带样式 plt.style.available # 使⽤⾃带的样式进⾏美化 plt.style.use('ggplot') #获取所有列索引，并且转化成列表格式 colnm = data.columns.tolist() fig = plt.figure(figsize = (10, 6)) for i in range(12): #绘制成2⾏6列的图 plt.subplot(2,6,i+1) #绘制箱型图 #Y轴标题 sns.boxplot(data[colnm[i]], orient="v", width = 0.5, color = color[0]) plt.ylabel(colnm[i],fontsize = 12) #plt.subplots_adjust(left=0.2, wspace=0.8, top=0.9) plt.tight_layout() print('\nFigure 1: Univariate Boxplots') colnm = data.columns.tolist() plt.figure(figsize = (10, 8)) for i in range(12): plt.subplot(4,3,i+1) #data.hist绘制直⽅图 data[colnm[i]].hist(bins = 100, color = color[0]) plt.xlabel(colnm[i],fontsize = 12) plt.ylabel('Frequency') plt.tight_layout() print('\nFigure 2: Univariate Histograms') 品质 这个数据集的⽬的是研究红酒品质和理化性质之间的关系，品质的评价范围是0-10，这个数据集中的范围是3到8，有82%的红酒品质是5 或6 酸度相关的特征 这个数据集有7个酸度相关的特征:fixed acidity, volatile acidity, citric acid, free sulfur dioxide, total sulfur dioxide, sulphates, pH。前6个特征都与红酒的pH的相关。pH是在对数的尺度，下⾯对前6个特征取对数然后作histogram。另外，pH值主要是与fixed acidity有关fixed acidity⽐volatile acidity和citric acid⾼1到2个数量级(Fi