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Python数据分析与可视化大作业 + 源代码 + 数据 + 详细文档

力窃漏电用户自动识别 1.背景与数据分析目的 a.通过电力系统采集到的数据，提取出窃漏电用户的关键特征， b.构建窃漏电用户的识别模型:以实现自动检查、判断用户是否是存在窃漏电行为。 2.数据预处理 通过对拿到的数据进行数据质量分析，检查原始数据中存在的脏数据，通过查看原始数据中抽取的数据，发现存在数据缺失的现象，使用朗格拉日插值法：选取缺失值前5个数据作为前参考组，缺失值后5个数据作为后参考组，处理缺失值程序. 3.挖掘建模 从专家样本中随机选取20%作为测试样本，剩下的80%作为训练样本，初步选择常用的分类预测模型：CART决策树和LM神经网络。 3.1 构建CART决策树模型 3.2 LM神经网络模型 3.3 CART和LM模型对比 结论：LM神经网络的ROC曲线比CART决策树更加靠近单位方形的左上角且LM神经网络的ROC曲线下的面积更大，则LM神经网络预测模型的分类性能更好，更适合应用于窃漏电用户自动识别当中。 将处理后的数据作为模型输入数据，利用构建好的模型（位于工程的tmp中）计算用户的窃漏电结果，并与实际调查结果做对比，对模型进行优化，进一步提高识别准确率。 ——

C语言词法分析器 C语言词法分析器是一个程序，它读取C语言源代码并将其转换为一系列词法单元（tokens）。这些词法单元是编程语言的基本语法构建块，包括关键字、标识符、常数、运算符和分隔符等。词法分析器通常是基于有限自动机理论设计的，是编译器或解释器的前端部分。 ### 实现步骤： 1. **字符流处理**：读取源代码文件，处理字符流，包括忽略空白、换行符和注释。 2. **词法单元识别**：根据预定义的语言规则，将字符流分割为词法单元。 3. **错误处理**：检测并报告词法错误，例如非法字符或格式错误的数字。 4. **输出**：生成一个词法单元的列表，可以用于后续的语法分析。 ### 技术要求： - 熟悉C语言或其它编程语言，以便编写词法分析器。 - 了解编译原理中的词法分析概念。 - 熟悉有限自动机理论和正则表达式的使用。 ### 开发工具： - 代码编辑器或IDE（例如Visual Studio Code, Eclipse等）。 - 编程语言（C/C++, Java, Python等）。 ### 适合人员： - 计算机科学或相关领域的学生：此项目能够帮助他们更好地理解编译原理和编程语言的基础知识。 - 软件开发者：特别是那些对编译器和解释器如何工作感兴趣的程序员。 - 语言处理领域的研究者：此项目可以作为自然语言处理和编译技术的一个研究起点。 ### 额外建议： - 对于初学者，可以从简单的词法分析开始，例如只识别关键字和标识符，然后逐步增加支持的词法单元类型。 - 使用单元测试来验证词法分析器的正确性。 - 编写文档，记录设计决策和实现细节，便于项目维护和他人理解。 通过实现C语言词法分析器，开发者可以深入理解编译器的工作原理，提高编程技能，并为进一步学习编译原理和编程语言理论打下基础。

Gloomy对Windows内核的分析 (c)Gloomy aka Peter Kosyh, Melancholy Coding'2001 董岩 译 1.介绍 2.研究CreateProcess 3.内核反汇编技术 4.系统调用接口 5.内存与进程管理器 6.对象管理器

主要功能和技术说明如下： （1）Flume数据采集，HDFS数据储存 （2）hive数据仓库分层设计，包含ODS、DWD、ADS层 （3）sqoop数据迁移，完成HIve与MySQL数据库中的数据交互 （4）Echarts搭建动态可视化大屏 （5）SpringBoot搭建可视化后台系统，完成前端与后台的数据传递与交互。 （6）基于Cenots7 搭建虚拟机，配置Hadoop、HDFS、Hive、sqoop、flume、mysql等大数据组件。

一个二阶系统，利用基于趋近律的滑模控制进行仿真分析，被控对象和控制器均用s-function搭建，simulink模型架构清晰，并且对应博客csdn上的VSC/SMC（一）——基于趋近律的滑模控制(含程序模型)，针对初学滑模控制以及初学s函数的学者，保证能够受益匪浅！

计算机硕士毕业论文+答辩PPT-基于云计算平台的电信经营分析系统中元数据管理的研究与实现.zip

QAM调制解调仿真代码： matlab编程语言，包括调制解调部分，可以得到4QAM，16QAM，64QAM调制信号； 成型滤波器可以自行设计； 星座图分析，眼图分析； 具体流程： % QAM信号生成：码流生成——>QAM映射 % ——>上采样（脉冲）——>成型滤波——>载波调制 % 经过信道 % IQ解调——>匹配滤波（基于成型滤波器）——>选择采样点抽样判决 % 解码