本文实例讲述了微信小程序获取用户信息的两种方法wx.getUserInfo与open-data。分享给大家供大家参考，具体如下： 在此之前，小程序获取微信的头像，昵称之类的用户信息，我用的都是wx.getUserInfo，例如： onLoad: function (options) { var that = this; //获取用户信息 wx.getUserInfo({ success: function (res) { console.log(res); that.data.userInfo = res.userInfo; that.

开放数据结构涵盖了序列（列表），队列，优先级队列，无序字典，有序字典和图的数据结构的实现和分析。

全球电厂数据库 该项目旨在建立。 这是由许多合作伙伴进行大规模合作的结果，该合作由和协调进行。 如果您想参与其中，请或分叉存储库和代码！ 要了解有关如何为该存储库做出贡献的更多信息，请阅读文档。 根据提供CSV格式的最新数据库版本（v1.2.0）。 最新版本位于此存储库的目录中。 所有Python源代码都可以在下。 这项工作由和其他组织支持，并得到了支持。 数据库说明 全球电厂数据库分几个步骤构建。 第一步涉及收集和处理国家/地区级数据。 在某些情况下，这些数据是从官方政府网站上自动读取的； 实现此目的的代码在build_databases目录中。 在其他情况下，我们会手动收集国家/地区级别的数据。 这些数据将保存在raw_source_files/WRI并使用build_database目录中的build_database_WRI.py脚本进行处理。 第二步是整合来自不同来源

您的数据科学技术是否实际上可以跨越数百座建筑物？ 它实际上更快或更准确吗？ 这些是研究人员在开发数据驱动方法时应该提出的问题。 建筑性能预测，分类和聚类算法已成为异常检测，控制优化和需求响应分析的重要组成部分。 但是，我们如何实际比较每种技术与以前创建的方法呢？ 时序数据挖掘社区早在2003年就发现了这个问题：“许多工作的效用很小，因为做出了贡献……”提供了一些改进，而这些改进本可以使差异完全相形见have。是通过在许多现实世界的数据集上进行测试而观察到的，或者通过更改次要（未声明的）实施细节而观察到的差异。” （ ） 。 该数据集使您能够对各种实际数据集进行新技术测试。 对于商业建筑数据，我们正在做同样的事情！ 非住宅建筑数据分析对基准数据集的需求 现有的大多数建筑性能数据科学研究都依赖于每个研究人员创建自己的方法，查找案例研究数据集并自行确定功效。 毫不奇怪，大多数研究人员发现了积极但有意义的结果。 使用来自数百个（或数千个）建筑物的大型，一致的基准数据集，研究人员可以确定其方法在异构数据集中的实际性能如何。 如果多个研究人员使用相同的数据集，则可以在准确性，速度和易用性

该数据集描述了2019年纽约州纽约市的上市活动和指标。 New_York_City_.png AB_NYC_2019.csv

Python SEC埃德加 一个Python应用程序，用于从sec.gov/edgar网站下载和解析完整的提交文件。 该项目的目标是使您可以轻松地将SEC网站上的文件提交到您想要的公司和表格的计算机上。 我试图缓解此项目的一些障碍： CIK到Ticker等效-可能最大的障碍就是为您想要的公司弄清楚CIK。 我试图通过将CIK映射到代码的参考文件来绕过此操作。 我敢肯定有更好的方法，但是目前看来，它是可行的。 整理数据-我决定简化它，并整理类似于SEC Edgar网站的数据（下面将对其进行说明） 特征 按股票筛选 按表格类型过滤 提取完整提交文件的内容 快速入门指南 说明文件： : 设置环境（Windows） git clone https://github.com/ryansmccoy/py-sec-edgar.git cd py-sec-edgar conda create

uni-app企业微信使用jssdk的deme，包括使用WWOpenData和使用微信支付接口。带详细注释

04纽约Airbnb数据挖掘-new-york-city-airbnb-open-data.zip

New_York_City_.png AB_NYC_2019.csv

从escar分发到escar发行版的链接，网址是hellocodelinux@gmail.com。从阿根廷走向世界的是一个快速，轻量级的操作系统，它具有干净且易于使用的用户界面。 它是一个Linux系统，它使用最少的桌面LXDE和一系列轻型应用程序。 因此对硬件的要求很低