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多元时间序列特征工程的指南

使用Python根据汇总统计信息添加新特性,本文将告诉你如何计算几个时间序列中的滚动统计信息。将这些信息添加到解释变量中通常会获得更好的预测性能。

简介

自回归

多变量时间序列包含两个或多个变量,研究这些数据集的目的是预测一个或多个变量,参见下面的示例。

上图是包含9个变量的多变量时间序列。这些是智能浮标捕捉到的海洋状况。

大多数预测模型都是基于自回归的。这相当于解决了一个监督学习回归任务。该序列的未来值是目标变量。输入的解释变量是每个变量最近的过去值。

自回归在一个主要假设下工作。最近的过去值包含了关于未来的足够信息。但这可能不一定是真的。我们可以尝试从最近的数据中提取更多的信息。例如,滚动汇总统计信息有助于描述最近的动态。

自动化特征工程

特征工程包括提取和生成解释变量,这是任何数据科学项目的关键。特征的质量是模型性能的一个核心方面,所以数据科学家在这个过程中花费了大量的时间。

特性工程通常是一个特别的过程:数据科学家基于他们的领域知识和专业知识创建特性,如果该过程的能够自动化化处理将会为我们节省很多的时间。让我们看看如何在多元时间序列中做到这一点。

基线模型

读取数据

我们将使用从智能浮标收集的多元时间序列作为本文的数据集 [1]。 这个浮标位于爱尔兰海岸。 它捕获了 9 个与海洋条件相关的变量。 其中包括海水温度、波浪高度和海水流速等。 上面的图 1 显示了 2022 年第一个月的情况。

以下是使用 pandas 读取这些数据的方法:

 import pandas as pd# skipping second row, setting time column as a datetime column# dataset available here: https://github.com/vcerqueira/blog/tree/main/databuoy = pd.read_csv('data/smart_buoy.csv', skiprows=[1], parse_dates=['time'])# setting time as indexbuoy.set_index('time', inplace=True)# resampling to hourly databuoy = buoy.resample('H').mean()# simplifying column namesbuoy.columns = ['PeakP', 'PeakD', 'Upcross','SWH', 'SeaTemp', 'Hmax', 'THmax','MCurDir', 'MCurSpd']

这个数据集研究的目标是预测SWH(显著波高)变量的未来值。这个变量常被用来量化海浪的高度。这个问题的一个用例是估计海浪发电的大小,因为这种能源是一种越来越受欢迎的替代不可再生能源。

自回归模型

时间序列是多元的,所以可以使用ARDL(Auto-regressive distributed lags)方法来解决这个任务。我们在之前也介绍过则个方法。下面是这个方法的实现:

 import pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.metrics import mean_absolute_percentage_error as mapefrom sklearn.multioutput import MultiOutputRegressorfrom lightgbm import LGBMRegressor# https://github.com/vcerqueira/blog/blob/main/src/tde.pyfrom src.tde import time_delay_embeddingtarget_var = 'SWH'colnames = buoy.columns.tolist()# create data set with lagged features using time delay embeddingbuoy_ds = []for col in buoy:col_df = time_delay_embedding(buoy[col], n_lags=24, horizon=12)buoy_ds.append(col_df)# concatenating all variablesbuoy_df = pd.concat(buoy_ds, axis=1).dropna()# defining target (Y) and explanatory variables (X)predictor_variables = buoy_df.columns.str.contains('\(t\-')target_variables = buoy_df.columns.str.contains(f'{target_var}\(t\+')X = buoy_df.iloc[:, predictor_variables]Y = buoy_df.iloc[:, target_variables]# train/test splitX_tr, X_ts, Y_tr, Y_ts = train_test_split(X, Y, test_size=0.3, shuffle=False)# fitting a lgbm model without feature engineeringmodel_wo_fe = MultiOutputRegressor(LGBMRegressor())model_wo_fe.fit(X_tr, Y_tr)# getting forecasts for the test setpreds_wo_fe = model_wo_fe.predict(X_ts)# computing the MAPE errormape(Y_ts, preds_wo_fe)# 0.238

首先将时间序列转化为一个自回归问题。这是通过函数time_delay_embedding完成的。预测的目标是预测未来12个SWH值(horizon=12)。解释变量是序列中每个变量的过去的24个值(n_lag =24)。

我们这里直接使用LightGBM对每个预测层位进行训练。这种方法法是一种常用的多步超前预测方法。它在scikit-learn中也有实现,名为MultiOutputRegressor。

上面的代码构建和测试一个自回归模型。解释变量只包括每个变量最近的过去值。结果的平均绝对百分比误差为0.238。

我们把这个结果作为基类对比,让我们看看是否可以通过特性工程来提高。

多元时间序列的特征工程

本文本将介绍两种从多元时间序列中提取特征的方法:

  • 单变量特征提取。计算各变量的滚动统计。例如,滚动平均可以用来消除虚假的观测;
  • 二元特征提取。计算变量对的滚动统计,以总结它们的相互作用。例如,两个变量之间的滚动协方差。

单变量特征提取

我们可以总结每个变量最近的过去值。例如,计算滚动平均来总结最近的情况。或者滚动差量来了解最近的分散程度。

 import numpy as npSUMMARY_STATS = {'mean': np.mean,'sdev': np.std,}univariate_features = {}# for each column in the datafor col in colnames:# get lags for that columnX_col = X.iloc[:, X.columns.str.startswith(col)]# for each summary statfor feat, func in SUMMARY_STATS.items():# compute that stat along the rowsunivariate_features[f'{col}_{feat}'] = X_col.apply(func, axis=1)# concatenate features into a pd.DFunivariate_features_df = pd.concat(univariate_features, axis=1)

如果能需要添加更多的统计数据。可以向SUMMARY_STATS字典添加函数来实现这一点。将这些函数放在一个字典中可以保持代码整洁。

二元特征提取

单变量统计漏掉了不同变量之间潜在的相互作用。所以我们可以使用二元特征提取过程捕获这些信息。

这个想法是为不同的变量对计算特征。可以使用二元统计总结了这些对的联合动态。

有两种方法可以做到这一点:

  • 滚动二元统计。计算以变量对作为输入的统计信息。例如,滚动协方差或滚动相关性滚动二元统计的例子包括协方差、相关性或相对熵。
  • 滚动二元变换,然后单变量统计。这将一对变量转换为一个变量,并对该变量进行统计。例如,计算元素相互关系,然后取其平均值。有许多二元转换的方法。例如,百分比差异、相互关联或成对变量之间的线性卷积。通过第一步操作后,用平均值或标准偏差等统计数据对这些转换进行汇总。

下面是用于性完成这两个过程的代码:

 import itertoolsimport pandas as pdfrom scipy.spatial.distance import jensenshannonfrom scipy import signalfrom scipy.special import rel_entrfrom src.feature_extraction import covariance, co_integrationBIVARIATE_STATS = {'covariance': covariance,'co_integration': co_integration,'js_div': jensenshannon,}BIVARIATE_TRANSFORMATIONS = {'corr': signal.correlate,'conv': signal.convolve,'rel_entr': rel_entr,}# get all pairs of variablescol_combs = list(itertools.combinations(colnames, 2))bivariate_features = []# for each rowfor i, _ in X.iterrows():# feature set in the i-th time-stepfeature_set_i = {}for col1, col2 in col_combs:# features for pair of columns col1, col2# getting the i-th instance for each columnx1 = X.loc[i, X.columns.str.startswith(col1)]x2 = X.loc[i, X.columns.str.startswith(col2)]# compute each summary statfor feat, func in BIVARIATE_SUMMARY_STATS.items():feature_set_i[f'{col1}|{col2}_{feat}'] = func(x1, x2)# for each transformationfor trans_f, t_func in BIVARIATE_TRANSFORMATIONS.items():# apply transformationxt = t_func(x1, x2)# compute summary statfor feat, s_func in SUMMARY_STATS.items():feature_set_i[f'{col1}|{col2}_{trans_f}_{feat}'] = s_func(xt)bivariate_features.append(feature_set_i)bivariate_features_df = pd.DataFrame(bivariate_features, index=X.index)

字典bivariate_transforms或BIVARIATE_STATS中添加其他的函数,可以添加额外的转换或统计信息。

在提取所有特征之后,我们将将它们连接到原始解释变量。训练和测试的过程和之前的是一样的,只不过我们增加了一些人工生成的变量。

 # concatenating all features with lagsX_with_features = pd.concat([X, univariate_features_df, bivariate_features_df], axis=1)# train/test splitX_tr, X_ts, Y_tr, Y_ts = train_test_split(X_with_features, Y, test_size=0.3, shuffle=False)# fitting a lgbm model with feature engineeringmodel_w_fe = MultiOutputRegressor(LGBMRegressor())model_w_fe.fit(X_tr, Y_tr)# getting forecasts for the test setpreds_w_fe = model_w_fe.predict(X_ts)# computing MAPE errorprint(mape(Y_ts, preds_w_fe))# 0.227

得到了0.227的平均绝对百分比误差,这是一个小小的提高,因为我们的基线是0.238。

特征选择

以上提取过程共得到了558个解释变量。根据变量和汇总统计信息的数量,这可能会产生高维问题。因此,从数据集中删除糟糕或冗余的特征是很重要的。

我们将找到一些重要特征并重新训练

 # getting the importance of each feature in each horizonavg_imp = pd.DataFrame([x.feature_importances_for x in model_w_fe.estimators_]).mean()# getting the top 100 featuresn_top_features = 100importance_scores = pd.Series(dict(zip(X_tr.columns, avg_imp)))top_features = importance_scores.sort_values(ascending=False)[:n_top_features]top_features_nm = top_features.index# subsetting training and testing sets by those featuresX_tr_top = X_tr[top_features_nm]X_ts_top = X_ts[top_features_nm]# re-fitting the lgbm modelmodel_top_features = MultiOutputRegressor(LGBMRegressor())model_top_features.fit(X_tr_top, Y_tr)# getting forecasts for the test setpreds_top_feats = model_top_features.predict(X_ts_top)# computing MAE errormape(Y_ts, preds_top_feats)# 0.229

可以看到前100个特性与完整的558个特性的性能相似。以下是前15个特征的重要性(为了简洁起见省略了其他特征):

可以看到最重要的特征是目标变量的第一个滞后值。一些提取的特征也出现在前15名中。例如第三个特征SWH|Hmax_js_div。这表示目标变量的滞后与Hmax的滞后之间的Jensen-Shannon散度。第五个特性是SeaTemp_sdev,表示海洋温度的标准偏差滞后。

另一种去除冗余特征的方法是应用相关性过滤器。删除高度相关的特征以减少数据的维数,这里我们就不进行演示了。

总结

本文侧重于多变量时间序列的预测问题。特征提取过程应用于时间序列的多个子序列,在每个时间步骤中,都要用一组统计数据总结过去24小时的数据。

我们也可以用这些统计来一次性描述整个时间序列。如果我们目标是将一组时间序列聚类,那么这可能是很有用。用特征提取总结每个时间序列。然后对得到的特征应用聚类算法。

用几句话总结本文的关键点:

  • 多变量时间序列预测通常是一个自回归过程
  • 特征工程是数据科学项目中的一个关键步骤。
  • 可以用特征工程改进多元时间序列数据。这包括计算单变量和双变量转换和汇总统计信息。
  • 提取过多的特征会导致高维问题。可以使用特征选择方法来删除不需要的特征。

本文的数据集在这里下载:

https://avoid.overfit.cn/post/dcb4ca4d223e4e728fb778739b69f136

作者:Vitor Cerqueira

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用数组给selec元素插入选项

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元素类型为 “mapper“ 的内容必须匹配 “(cache-ref|cache|resultMap*|parameterMap*|sql*|insert*|update*|delete*|selec

一、报错图片 二、解决 出现这个问题原因有很多&#xff0c;如注释不规范&#xff0c;或者里面多写了多余符号。简而言之&#xff0c;就是.xml文件书写不规范。 比如我&#xff0c;就是这里多写了符号 三、解决思路 本篇文章想吐槽的点在这里 结合最上面的图&#xff0c;因为…...

LayaAir demo 学习3D弹力球简单实现

公司要开始做小游戏了&#xff0c;经过研究讨论之后决定采用Laya作为开发引擎&#xff0c;本身是做Unity3D开发的&#xff0c;学习成本很低&#xff0c;Laya的编程方式和Unity很相似&#xff0c;对Unity开发人员来说没有什么难度&#xff0c;从这篇文章开始就记录一下学习以Lay…...

selec2知识

1.使用ng-model 与select2-model 的区别&#xff1a; 当只需要返回一个值时用ng-model 存储数据 当需要返回一个json格式的数据时&#xff0c;用 select2-model接收数据 &#xff08;例如&#xff1a; data[{“id”:27,“text”:“网络”},{“id”:32,“text”:“机身内存”}] …...

python报警告--DeprecationWarning This module was deprecated in version 0.18 in favor of the model_selec

Warning (from warnings module): File "D:\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\sklearn\cross_validation.py", line 44 "This module will be removed in 0.20.", DeprecationWarning) DeprecationWarning: This module was deprecated...

分组转发和路由选择基础

一、分组转发 1.分组转发&#xff08;forwarding&#xff09;是指互联网中路由器转发IP分组的物理过程与数据报转发机制。在网络中&#xff0c;一台主机通常是与一台路由器相连接&#xff0c;这台路由器就是该主机的默认路由器&#xff08;default router&#xff09;&#xff…...

小伙子用C++打造3D台球游戏:这水平可以去打斯诺克世锦赛吗?

是由C OpenGL 三D台球室场景&#xff0c;这个台球室基于OpenGL的贴图技术实现&#xff0c;用了不少的BMP素材来贴图&#xff0c;不过效果真的挺不错&#xff0c;进入场景后&#xff0c;鼠标拖动、移动均可改变场景角度&#xff0c;台球桌和台球室场景均发生变化&#xff0c;就连…...

现金储备超400亿的小鹏,进入中途蓄力时刻

作者 | 刘洪 编辑 | Bruce造车新势力正在变得更加成熟。 11月30日美股盘前&#xff0c;小鹏汽车发布2022年Q3财报。如果说第一季度盈利曙光初现&#xff0c;第二季度逆势增长&#xff0c;那么第三季度&#xff0c;就是一次中途蓄力。 报告期内&#xff0c;小鹏的净亏损环比收窄…...

小程序的自定义组件报错:Some selectors are not allowed in component wxss, including tag name selectors, ID selec

今天在写小程序的时候 出现了以下的报错 翻译过来的意思是&#xff1a;组件内的wxss不允许使用一些选择器&#xff0c;包括&#xff1a;标签名选择器&#xff0c;id选择器以及属性选择器 然后我又上微信开放社区里面去找了下&#xff0c;发现社区运营员给了这样的回复&#x…...

Java入门必备知识

一、HelloWord案例编写 在IDEA下&#xff1a;右键新建类起一个类名(class就是一个类) public static void main(String[] args){System.out.println("HelloWorld"); } 二、基础语法 1.快速生成语法: 1.快速生成main方法&#xff1a;psvm回车 2.快速生成输出语句…...

html空格代码

html中空格代码的写法一&#xff1a; &nbsp &#xff08;不换行空格&#xff09; html中空格代码的写法二&#xff1a;&ensp&#xff08;半角空格&#xff09; html中空格代码的写法三&#xff1a;&emsp&#xff08;全角空格&#xff09; html中空格代码的写法四&a…...

contentProvider实现groupby查询数据比如要用实现这么一个sql语句:SELEC

contentProvider实现groupby查询数据比如要用实现这么一个sql语句&#xff1a;SELEC http://www.educity.cn/wenda/345846.html contentProvider实现groupby查询数据比如要用实现这么一个sql语句&#xff1a;SELECT _id, number, date, duration, type, name, numbertype,numbe…...

儿童奶粉让孩子长高的关键 CBP为儿童长高加骨劲

让小孩高人一等是每名父母的期待&#xff0c;3-12岁是儿童长高的关键期&#xff0c;因此这一段环节的营养成分对孩子成长十分重要。 尽管如今物质生活提高了&#xff0c;但许多 小孩却由于膳食结构不科学&#xff0c;造成 营养成分不平衡&#xff0c;进而危害到长个子。 长个子…...

如何使用手机作为树莓派的“屏幕”教程

大家如果不想购买高价的屏幕可以利用拥有OTG功能的安卓机作为屏幕噢&#xff0c;当然&#xff0c;不是指真正意义的屏幕&#xff0c;而是能够使用USB数据线连接手机和树莓派进行SSH和远程桌面而无需网络&#xff0c;这个教程在百度似乎只能找到一篇教程。我们开门见山开始吧&am…...

基于码盘和JY901的全场定位

1、用JY901可以读出Z轴方向的偏航角。 不用再做姿态解算&#xff0c;内置卡尔曼滤波。 使用前进行校准。 2、用编码器读出脉冲数、进而算出位移 3、通过位移和偏航角算出位置 xy sqrt{ (x2 y2) } 通过左轮和右轮求出位移 posion_x posion_x xycos(&#xff08;θ1 θ2…...

度数-码盘值-密位转换工具(含十进制与十六机制)

有时需要涉及到度数、码盘值和密位之间的相互转换&#xff0c;并且会存在十进制与十六进制两种情况&#xff0c;因此&#xff0c;根据这个需求基于QT平台编写了一个度数-码盘值-密位转换工具。使用效果如下图所示&#xff1a; 使用时&#xff0c;可以在上面六个输入框中的任意一…...

stm32码盘传感器_stm32f步进电机码盘随动

stm32f步进电机码盘随动[复制链接]发个程序赚点人气程序说明:1:硬件 stm32f103,lmd18200全桥驱动接pwm-tim3ch1,ch2(pa6,7),dir-pa4,pa5,码盘输出-tim4ch1,ch2(pb8,9),步进电机-lmd182002:设计目标 2011电竞自由摆(码盘用来做角度测量)3:功能 spwm256细分(非对称自然采样法)查表…...

编码器与光电码盘相比的缺点

编码器, 敏感度, 时间, 光电, 机械 编码器与光电码盘相比有如下三个缺点&#xff1a; 重。显而易见&#xff0c;安装编码器会加重车身重量&#xff0c;当然会使车跑得更慢。而且会改变车身质心的位置&#xff0c;使车身质量分布不平衡&#xff0c;导致左右转弯参数不对称&…...

光学码盘的两种类型及其原理

** hello CSDN blog ** 增量式编码器和绝对式编码器的区别...

arduino智能车带编码盘测速的 速度闭环控制 及 蓝白巡线(基于PID反馈控制)

1.项目内容 常见的智能车巡线功能。 2.说明及问题概述 关于驱动———驱动的原理&#xff0c;从程序的角度看&#xff0c;就是给驱动模块一个特定占空比的PWM&#xff0c;让轮子转。占空比越大&#xff0c;轮子转速越快。 关于巡线———一般有摄像头&#xff0c;红外&…...

stm32码盘传感器_stm32的编码器模式

选择编码器接口模式的方法是&#xff1a;如果计数器只在TI2的边沿计数&#xff0c;则置TIMx_SMCR寄存器中的SMS001&#xff1b;如果只在TI1边沿计数&#xff0c;则置SMS010&#xff1b;如果计数器同时在TI1和TI2边沿计数&#xff0c;则置SMS011TI1FP1和TI2FP2是TI1和TI2在通过输…...

stm32码盘传感器_STM32电机测速(正交或者霍尔编码器)

2.2 STM32电机测速(正交或者霍尔编码器)我们这里提供左右电机测速代码&#xff0c;在公众号&#xff1a;小白学移动机器人&#xff0c;发送&#xff1a;电机测速&#xff0c;即可获得源码工程下载链接。2.2.1 实现工具STM32单片机、带编码器的直流减速电机、Keil5、(蓝牙、串口…...

五个中断智能小车红外遥控循迹超声波避障跟随光电码盘计数测速

五个中断智能小车红外遥控循迹超声波避障跟随光电码盘计数测速 通过红外遥控&#xff0c;控制小车的方向&#xff0c;通过循迹前进&#xff0c;通过超声波跟随。通过光电码盘计数测速&#xff0c;把52的五个中断用上了。。。 #include <intrins.h> #include “reg52.h”…...

stm32码盘传感器_基于STM32的编码器详解

基本原理&#xff1a;光电编码器由三个部分组成&#xff1a;发光二极管&#xff0c;码盘以及码盘背面的光传感器。这个码盘安装在旋转轴上&#xff0c;上面均匀地排列着透光和不透光的扇形区域。当码盘转动时&#xff0c;不透光的部分能够挡住光线&#xff0c;而透光区则允许光…...

500线电机光电码盘

^500线光电测速码盘 | 包括有圆形光栅和测量电路板^ None 车模竞赛中对于车速的控制至关重要&#xff0c;特别对于今年信标组中H车模尤其如此。但对H车模上四个电机如何进行方便的测速就成了一个很大的问题。在推文“ ”,介绍了车模提供商在电机同轴上增加HALL传感器获得电机…...

基于stm32平台上的IC-MU磁绝对值编码器SPI通讯和码盘数据处理

提示&#xff1a;文章写完后&#xff0c;目录可以自动生成&#xff0c;如何生成可参考右边的帮助文档 IC-MU磁绝对值编码器的SPI通讯和码盘数据处理前言一、硬件连接二、STM32 cubmx配置模式三、软件代码及思路1.寄存器指令介绍2.代码介绍1初始声明和定义2激活寄存器3编码器初始…...

简单实用的用码盘测量角度方法

测控系统中&#xff0c;经常需要采集各种角度参数或对转动机构进行测速的角度传感器。市场上比较成熟的角度传感器有自增角机、电位器、码盘、霍尔元件和齿轮计数器。本文设计一种光电码盘设计方案&#xff0c;硬件结构非常简单、成本低、稳定性好、寿命长、能满足多种条件下的…...

Arduino小车PID调速前期准备——码盘测速精度的提高

要对一个控制系统进行pid调节&#xff0c;一个必要条件即有可靠的输入量。对于进行PID调速的Arduino小车而言&#xff0c;采取一种可靠的方式进行测速&#xff0c;是后续实现较好PID调速效果的先决条件。 硬件结构 测速模块&#xff1a;光码盘轮子直径&#xff1a;80mm码盘齿数…...

stm32码盘传感器_STM32光电码盘正交编码测速

最近在做STM32正交编码测速&#xff0c;下载了一个貌似官方提供的一个程序&#xff0c;但是看不懂&#xff0c;希望看到贴的大侠不吝赐教。s16 ENC_Get_Electrical_Angle(void)//s16 int16_t{s32 temp;temp(s32)(TIM_GetCounter(ENCODER_TIMER))*(s32)(UINT32_MAX/(4*ENCODER_P…...

什么是编码器?

编码器&#xff08;encoder&#xff09;是将信号&#xff08;如比特流&#xff09;或数据进行编制、转换为可用以通讯、传输和存储的信号形式的设备。编码器把角位移或直线位移转换成电信号&#xff0c;前者称为码盘&#xff0c;后者称为码尺。按照读出方式编码器可以分为接触式…...

码盘与编码器

码盘&#xff1a;一种测量角位移的数字编码器&#xff0c;分为绝对式编码器和增量式编码器。电机中主要是绝对式 码盘一次读取变化幅度在04096之间&#xff0c;也就是一次读取的角度范围在0~180&#xff0c;也就是一次只能读取半圈。 对于绝对式&#xff0c;我们需要通过起始和…...

TPCH_Q4 的分析优化,对子查询中的 Semi-join 优化

缘起 StoneDB 在列式存储引擎 Tianmu 的加持下&#xff0c;在大多数场景下相对 MySQL 都会有大幅性能提升。当然&#xff0c;这是需要工程师不断优化代码才能做到的&#xff0c;而且&#xff0c;性能好也需要通过基准测试才有说服力&#xff0c;所以我们也会针对 TPC-H 的测试…...

用今天的坚强,救赎曾经迷失的自己

坎坎坷坷&#xff0c;波波折折的开始 希望自己可以努力调整好心态 完成自己的flag 好好干&#xff0c;多输出 暑假救赎计划启动&#xff08;T^T&#xff09;...

迷失lost结局什么意思_迷失 美剧 结局是什么

迷失 美剧 结局是什么《迷失》美剧结局是都离开了&#xff0c;那个世界是他们死后的世界&#xff0c;等他们记起自己活着时候的一切&#xff0c;意识到自己已经死去了&#xff0c;就都去了那个教堂&#xff0c;一起离开了。Jack与Kate驱车到教堂前&#xff0c;这里是他给父亲举…...

人生之路 — 切勿迷失自我

有时候&#xff0c;人往往会迷失自我&#xff0c;得意之时&#xff0c;失意之时&#xff1b;甚至平庸之时&#xff0c;也容易陷入自我怀疑&#xff0c;自我矛盾的黑洞期。有时候走着走着&#xff0c;你已忘记了前方的路&#xff0c;只是身躯在机械地运作着&#xff0c;灵魂却不…...

迷失自我的一天

很烦恼无所是处&#xff0c;没有头脑没有规划没有总结与学习的一天 没有个性 哪来的签名&#xff01; 详情请关注点我&#xff1a;https://www.cnblogs.com/guyu-/ 持续更新中...

迷失

工作这么久了 却感觉都还什么也没学到 工作中生活中 遇到了许许多多奇怪的人和事情 脾气暴躁的 不把自己当回事的&#xff08;垃圾&#xff09; 自以为是领导的&#xff08;极品小人&#xff0c;就会打小报告&#xff09; 满口爆粗无理取闹的&#xff08;泼妇&#xff09; 总以…...

迷失方向的风

前几日&#xff0c;主管指着一个简历说&#xff1a;“这个女孩子挺厉害的&#xff0c;给她一道题&#xff0c;她做出来了&#xff0c;再给一题&#xff0c;又做出来了&#xff0c;又给了几题&#xff0c;每道题都做出来了。因为我不招女的&#xff0c;所以就让她回去了&#xf…...

请不要在“微服务”的狂热中迷失自我!

2017年是“微服务”疯狂的一年&#xff0c;如同股灾前的狂欢&#xff0c;各种不同行业的技术团队都在宣讲着自己微服务实践的道路。然而大家是否有反思过自己真的在玩“微服务”吗&#xff1f;您真的在“微服务”中受益了吗&#xff1f;还是为了凑这波的热点&#xff0c;而被折…...

没有秘密容易迷失自我

http://www.tj.xinhuanet.com/shkj/2006-10/16/content_8269602.htm一直以来&#xff0c;“有话直说”都被认为是健康的生活方式&#xff0c;尤其是一些憋在心里的秘密&#xff0c;找个人倾诉一下&#xff0c;烦恼似乎也就跟着减半了。然而日前&#xff0c;美国心理学家的一项研…...

迷失の搜索树

迷失の搜索树 Time Limit: 1000MS Memory Limit: 65536KBSubmit Statistic DiscussProblem Description 小璐在机缘巧合之下获得了一个二叉搜索树&#xff0c;这个二叉搜索树恰好有n个节点&#xff0c;每个节点有一个权值&#xff0c;每个节点的权值都在[1,n]这个区间内&#x…...

迷失的自我

毕业快2年了一直在做一些维护的项目&#xff0c;现在突然感觉他吗的没求点意思了&#xff08;原谅本人的脏话啊 第一次讲 实在心中憋屈的窝火&#xff09;&#xff0c;不知道自己何去何从&#xff0c;实在干的没一点激情&#xff0c;不知道怎么处理了走在了cross的路口&#xf…...

思考|在这个信息时代,我们是否迷失了自己

转载自&#xff1a; https://www.jianshu.com/u/b1360e653563 有同感 毫无疑问&#xff0c;我们生活在一个幸运的时代&#xff0c;在这个时代里&#xff0c;信息唾手可得&#xff0c;足不出户&#xff0c;你就可以读万卷书&#xff0c;行万里路。 想想我们二十年前&#xf…...

再次迷失了自己

最近一个月的时间&#xff0c;每天都过得迷迷糊糊&#xff0c;脑海中的身影不断的侵袭&#xff0c;原来知道的太多&#xff0c;并不是什么好事。还好&#xff0c;只有我一个人有损失&#xff0c;今天&#xff08;也只允许今天&#xff09;&#xff0c;应该是最后一天迷迷糊糊了…...

成功后的迷失

题目&#xff1a;成功后的迷失 经文&#xff1a;士8:22---28节 一 错寻安全感 二 无私误导人 三 遗忘己身份 有一位非常受欢迎的著名笑星&#xff0c;那就是赵本山。他有许多的作品深受我们喜爱&#xff0c;特别在春晚我们都迫不及待的等候着他的节目&#xff0…...

一个迷失的IT工作者

提起笔不知该从何处说起&#xff0c;混混噩噩地度过了两年IT职业生涯&#xff0c;想来讲讲自身的经历与感受&#xff1a; 在了解大学专业被调剂成计算机科学与技术后&#xff0c;我懊恼不已&#xff0c;高中三年已经被网游折腾得死去活来了&#xff0c;难道大学还是要通宵来玩魔…...

编程路上,对于迷失者的一些小小建议

第一篇&#xff1a;勿忘初心&#xff0c;继续coding第二篇&#xff1a;编程路上&#xff0c;送给处于迷茫中的你和自己第三篇&#xff1a;编程路上&#xff0c;对于迷失者的一些小小建议第四篇&#xff1a;如果不从事编程&#xff0c;我可以做什么&#xff1f;第五篇&#xff1…...

迷失在江南

–张明泉 不只是在梦中 我常常迷失了自己 在江南窄窄的巷陌 我常常忽然间失忆 忘却自己怎么会出现在那里 我曾去过荒无人烟的大漠边关 也曾骑过骏马跨过辽阔的草原 也曾蜗居在岭南一个不出名的山寨 可是 在江南 我怎么就走失了自己 走失在江南的日子里 走失在稠密的…...

不要在大城市中迷失了自己

毕业后来到上海打拼&#xff0c;工作也有3年了&#xff0c;突然发现已经迷失了自己&#xff0c;很难过。 忘记了毕业后的初衷&#xff0c;忘记了自己的理想&#xff0c;每天过着朝九晚七的日子&#xff0c;越来越迷失了自己。 每天只知道字网上看电视、看小说&#xff0c;不满…...

迷失了方向

2012-11-07 22:16:51 现在的&#xff0c;不知不觉迷失了方向&#xff0c;不知自己现在的坚持是否正确。 彷徨&#xff0c;茫然… 整日里干着自己并不喜欢的事情&#xff0c;没有的激情&#xff0c;没有了动力 不想这样浑浑噩噩的生活学习下去&#xff0c;可又找不到一种可以…...

思想的迷失与困惑

思想的迷失与困惑是我们精神世界中最常见的问题&#xff0c;它最直观感受就是理性与感性无法同步、失去人生方向、否定自己、感到空虚与无聊、质疑当下、对着手的事感到没有意义、患得患失、对未来焦虑与恐慌。这种困境既有内因也有外因&#xff0c;先来说说外因的影响&#xf…...

致迷失中的自己

想想正式工作也有半年了&#xff0c;越上班&#xff0c;越迷茫 突然想想&#xff0c;刚刚出学校的那股冲劲&#xff0c;也快消失殆尽 突然间&#xff0c;就迷失了 拿着这不上不下的工资&#xff0c;在成都也还算过的去&#xff0c;公司以后的发展也还是不错&#xff0c;挺有前…...

迷失自我

我最近有段时间迷失了自我了&#xff0c;考完了软考&#xff0c;就好像有中虚脱了的感觉&#xff0c;内心中少了前进的动力&#xff0c;整天就呆在寝室中与电脑为伴。灵魂深处多了些肮脏的不健康的想法&#xff0c;可我又不能自已&#xff0c;一直处在矛盾中&#xff0c;一个人…...

迷失lost结局什么意思_美剧《迷失》(Lost)到底讲的是什么?

展开全部《迷失》讲述的是人性善恶斗争的故事。只是在里面每一个人都认为自己才是善良的一方&#xff0c;并为之努力32313133353236313431303231363533e58685e5aeb931333365643630&#xff0c;只是&#xff0c;最后&#xff0c;他们会发现一切努力都是徒劳的&#xff0c;因为邪…...

迷失的自己

我最近好像应该难过一下&#xff0c;仿佛又觉得没什么好难过的&#xff0c;我似乎变成了曾经鄙视的自己&#xff08;不&#xff0c;是确实变成&#xff09;。我发现世界比我想象得要宽广地多&#xff0c;网络并不能把我想象宽广变小&#xff1b; 我发现我已经到了儿时羡慕的年…...

不要迷失自我

好好干&#xff0c;做好你应该做的&#xff0c;学好你应该学的! 不要有任何的懈怠&#xff0c;命运的车轮碾过&#xff0c;不会因为你的慢速而放弃对你的追赶&#xff0c;如果你懈怠最后的结果你会被碾压的体无完肤&#xff01;计划在眼前&#xff0c;可以提前计划不能推迟&…...

在金钱中迷失了自我 请三秒找到我字

钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱钱…...

迷失的自我01

迷失的自我——自我修养01 作为一名95后&#xff0c;而且是中低家庭的孩子来说&#xff0c;社会压力确实有点大&#xff0c;虽然外界说我们这那&#xff0c;但是我觉得这是我们太不成熟的表现&#xff0c;哪有那么多闲人来关注我们&#xff0c;大人们都不容易&#xff0c;别说…...

不要迷失自己

开始看java编程思想&#xff0c;在对象入门-分析和设计中&#xff0c;有一点是不要迷失自己,时刻提醒自己注意以下几个问题&#xff1a; (1) 对象是什么&#xff1f;&#xff08;怎样将自己的项目分割成一系列单独的组件&#xff1f;&#xff09; (2) 它们的接口是什么&#xf…...

迷失轨迹官网android,迷失轨迹lost tracks

迷失轨迹lost tracks是丹麦推出的一款冒险解谜小游戏&#xff0c;最近随着各类声控游戏的推出也火了一把&#xff0c;迷失轨迹的最大特色就是其画风与背景音乐相配合所营造的那种吊诡之感&#xff0c;一群搞电影动画的人制作的游戏&#xff0c;在细节方面自然不用怀疑。迷失轨迹…...

netsh interface portproxy端口转发,从本地端口到本地端口不起作用的解决办法

开启IP V6 你虽然可能用不到IPV6,但是有些系统是需要用到IPV6的dll来做端口转发的. 如图,确保你联网的连接已经开启 IPV6 检查IP Helper服务 打开任务管理器 点击 服务 查看iphlpsvc是否启动状态,点击右键如果显示的是停止,就是已经启动了. 如果显示"启动服务"则…...

反燃油车占位方案:AI识别+EasyCVR解决燃油车占位问题

一、行业背景 随着专属新能源保险的出现&#xff0c;新能源车迎来了快速发展&#xff0c;但随之而来的“充电难”等老大难矛盾也日渐凸显。充电位被燃油车占据导致电动汽车的车主到达充电站后无法充电&#xff0c;利用率低&#xff0c;造成了时间和能源的浪费&#xff0c;客户…...

opencv-python 小白笔记(12)

第十二节&#xff1a;车牌识别&#xff0c;视频流的处理&#xff0c;迷宫破解&#xff08;一&#xff09;车牌识别&#xff08;二&#xff09;视频流的处理&#xff08;三&#xff09;结语&#xff08;一&#xff09;车牌识别 下面我们要实现的功能是识别图片中的车牌并将其用…...

全国长途运输客车的行车轨迹gps数据及对应气象数据

数据内容&#xff1a;全国长途运输客车的行车轨迹gps数据及对应气象数据 数据量&#xff1a;450辆车&#xff0c;共计2.2gb 数据简介&#xff1a;数据为某运输企业所辖各车辆均存在常规运输路线与驾驶人员。在驾驶员每次运输过程中&#xff0c;车辆均可自动采集当前驾驶行为下的…...

查车的行驶轨迹_私家车怎么查车辆每天行驶的轨迹?

我算是个老司机了&#xff0c;在那么多年里&#xff0c;每当停车的时候&#xff0c;总是当心车子会不会出什么问题&#xff0c;被人磕磕碰碰、划伤之类的。于是我在网上购买了一款无线的定位器&#xff0c;用的还真的挺好用。解决了我之前的所有烦恼&#xff0c;现在睡觉都踏实…...

查车的行驶轨迹_怎么查车辆行驶轨迹?

展开全部查看车子的行驶轨迹记录的首要条件是安装一个GPS定位仪&#xff0c;通过终端机接32313133353236313431303231363533e78988e69d8331333431343664收信号返回到接收机上并保存在服务器里面的数据库里&#xff0c;接着再通过客户端软件&#xff0c;从数据库里提取这个月的数…...

前端捕捉轨迹_web端百度地图API实现实时轨迹动态展现

最近在工作中遇到了一个百度地图api中的难题&#xff0c;恐怕有的程序员可能也遇到过。就是实时定位并显示轨迹&#xff0c;网上大部分都是通过创建polyline对象贴到地图上。当然&#xff0c;百度地图的画线就是这样实现的&#xff0c;但是好多人会发现&#xff0c;如果数据量超…...

过滤所有用户的行车轨迹查找在某一区域内的用户

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> // 判断经纬度是否在此区域内public void selectDevice2() throws IOException{String birthday device.getBirthday();String Position1 device.getJingweidu1();String Position2 device.getJingweidu2();// 创建表…...

android 画布 轨迹,Android教程:在百度地图上画出轨迹

接着上面的项目《Android访问webservice.客户端登录注册》http://www.linuxidc.com/Linux/2013-04/82747.htm&#xff0c;实现餐厅搜索&#xff0c;这个在吃客游记里就做过了&#xff0c;然后把餐厅显示出来&#xff0c;可以把该餐厅加入轨迹关于轨迹点操作的前后台实现和之前的…...

基于几何关系的车辆轨迹计算

文章目录一、基于地面坐标系建模二、角度关系三、计算投影四、计算车辆位置五、考虑相邻两个时刻的转弯半径不同的情况一、基于地面坐标系建模 如下图所示&#xff0c;车辆运动轨迹的计算建立在地面坐标系O1X1Y1O_1X_1Y_1O1​X1​Y1​上。 定义车辆的t1t_1t1​时刻的位置为(x1,…...

vue是否可以做行车轨迹_Vue + Openlayers 自定义轨迹动画

href"https://openlayers.org/en/latest/examples/feature-move-animation.html?qpolyline"target"_bank">OpenlayersTrack{{progress}}%运动速度: {{textContent}}import "ol/ol.css";import Feature from "ol/Feature";import M…...

百度地图上根据经纬度集合绘制行车轨迹

以下是素材: 最近项目中用到了根据一段线路的经纬度集合来在地图上播放该车辆的行驶轨迹的需求.下面我就讲一下我实现步骤: 效果图如下(因为制作gif图为了控制大小去掉了很多帧,不必在意这些细节,嘿嘿!!!): 1.首先在界面上展示百度地图(这不是废话么)如果不知道怎么展示请看…...

采用百度地图|js实现行车轨迹、覆盖类等。

效果图&#xff1a; 一、引进js <script type"text/javascript" src"${cxt!}/static/wxweb/oil/js/jquery.min.js"></script> <script type"text/javascript" src"http://api.map.baidu.com/api?v2.0&akZY3NXS5MW…...

ROS2 入门应用 工作空间

ROS2 入门应用 工作空间1. 创建2. 检查3. 编译4. 加载1. 创建 前提条件是在ROS2的环境下&#xff0c;即有&#xff1a; source /opt/ros/humble/setup.bash或者已经按《ROS2官网安装教程补充》写入~/.bashrc echo "source /opt/ros/humble/setup.bash" >> ~…...

炫舞双开方法

首先打开你炫舞文件夹所在的硬盘 &#xff08;我的在E盘 E:/game 目录下有个名为QQ炫舞的文件夹 &#xff09; 在文件夹上点鼠标右键 复制 &#xff08;注&#xff1a;不要只复制快捷方式或者游戏运行程序 必须带着附件一起复制 有些附件是控制一些功能的所以不能没有&#…...

Mac qq 如何双开多开?

command N 快捷键转载于:https://www.cnblogs.com/weiboyuan/p/3630632.html...

各种软件如何双开,三开,N开,包括微信,qq等。

mac秘籍 各种软件如何双开&#xff0c;三开&#xff0c;N开&#xff0c;包括微信&#xff0c;qq等。 今天给大家带来一个很好用的小秘诀&#xff0c;就是通过mac终端可以双开各种软件&#xff0c;废话不多说&#xff0c;操作步骤如下&#xff1a; 步骤1&#xff1a;首先打开ma…...

mac qq 多开

mac qq 多开 苹果MAC如何同时登陆多个QQ 在QQ展示面板范围内&#xff0c;快捷键ஐcommandN&#xff0c;将弹出第二个QQ登陆面板框&#xff0c;输入不同的账号和密码实现第二个QQ登陆。...

mac如何开两个qq?

1.command 空格 打开终端 2. 复制 /Applications/QQ.app/Contents/MacOS/QQ > /dev/null 2>&1 & 到终端 然后回车 3.enjoy 方法2(推荐)&#xff1a; 在你开的第一个qq上面, Command n 就可以第二个了...

教你双开QQ游戏,很简单

教你双开QQ游戏&#xff0c;很简单 首先打开QQGAME所在的目录.(用鼠标右键单击桌面上QQ游戏的快捷方式,再选择属性,然后点查找目标.就可以找到所在的目录了)然后找到common\Utility.dll这个Utility这个东西.用C32ASM.EXE(没有的话去百度搜索下载)十六进制打开.然后搜索3DB70000…...

mac qq双开

mac qq双开 自从用了MAC QQ就一直只开着一个。突然有一天发现自己很需要使用另外一个QQ。于是我就把QQ退出&#xff0c;换号&#xff0c;登陆。然后再退出&#xff0c;换回来。 好麻烦 难道QQ 就不能双开么。 看到一个教程 说下载另外一个版本的QQ&#xff0c;然后同时安装。就…...

四五线城市可以做什么项目?

谈到创业&#xff0c;在几年前可能普通创业者第一时间想到的是开一家店面&#xff0c;和朋友合伙做一点小生意&#xff0c;但是放到互联网飞速发展的今天&#xff0c;很多单独的个体创业者&#xff0c;靠着互联网平台&#xff0c;互联网创业项目实现了财富自由&#xff0c;四五…...

中国三四线城市有哪些创业机会?

虽然人们都在向往大城市&#xff0c;但是从国家的发展导向来看&#xff0c;未来看不太可能会发展特大型城市。 有学者推测出现50万到100万人的特大型县城是大概率事件&#xff0c;面对这样的人口红利&#xff0c;衣食住行&#xff0c;吃喝玩乐等消费升级&#xff0c;必然会有很…...

Python|每日一练|单选记录:环形链表|最小栈|计算右侧小于当前元素的个数

1、环形链表 给定一个链表&#xff0c;判断链表中是否有环。 如果链表中有某个节点&#xff0c;可以通过连续跟踪 next 指针再次到达&#xff0c;则链表中存在环。 为了表示给定链表中的环&#xff0c;我们使用整数 pos 来表示链表尾连接到链表中的位置&#xff08;索引从 0 …...

拆解“铜陵模式”,还原一个三线城市工业互联网转型的真实场景

关注ITValue&#xff0c;看企业级最新鲜、最具价值报道&#xff01;位于铜陵市铜管区的六国化工铜陵&#xff0c;因产铜而得名&#xff0c;早在3500年前&#xff0c;这座城市就已经做起了采矿生意。发展至今&#xff0c;铜陵已经成为了一座工业化率达到60.3%的地级市&#xff0…...

大批制造企业总部离沪 三四线城市成避风港

与上个世纪末掀起的“进城”潮流相反,越来越多的民营企业正考虑或已在进行把总部搬离上海等大城市,回到他们曾经离开的“家乡”。 每日经济新闻4月28日讯 与上个世纪末掀起的“进城”潮流相反,越来越多的民营企业正考虑或已在进行把总部搬离上海等大城市,回到他们曾经离开的“家…...

年轻人为什么想留在大城市?

因为没得选 如果家里条件不错&#xff0c;有着几百万的存款&#xff0c;父母身体健康&#xff0c;有着稳定的工作&#xff0c;业余时间还有自己的兴趣爱好&#xff0c;而自己毕业完家里就能安排不错的工作&#xff0c;拿着和同学工作差不多的工资甚至还有可能高出不少&#xf…...

有赞微商城运营、社交电商运营案例拆解002期——卖农产品月入百万,四线城市的「财富死角」究竟怎么赚大钱?

有赞微商城运营、社交电商运营案例拆解002期——卖农产品月入百万&#xff0c;四线城市的「财富死角」究竟怎么赚大钱&#xff1f; 在小地方卖农产品&#xff0c;凭什么掀起大风浪&#xff1f;他给出了答案&#xff1a;一靠社区&#xff0c;二靠分销。 *本文 1828 字&#xff…...

“10万元电商店”为何一夜之间在三四线城市火了

每年数百万毕业生同时找工作的态势都被媒体大肆报道&#xff0c;甚至每一年都被称为“史上最难就业年”。面对这样的艰难形势&#xff0c;“大众创业、万众创新”的“双创”策略就为国人就业提供了新方向。尤其是对于集中在小城市、乡镇、农村的青年来说&#xff0c;更是一个难…...

推动百万本地生活商户入淘宝,口碑饿了么给三四线城市带来新商机

【TechWeb】随着饿了么成为手机淘宝、手机天猫十个默认入口之一&#xff0c;并与支付宝等阿里生态打通&#xff0c;本地生活商家有了更多流量入口。口碑、饿了么还在会员运营、精准营销等方面与淘宝、天猫有更多合作。在广东、河南、四川、吉林、陕西等地涌现的“数字化城市”中…...

金杉号:现在做什么生意项目可能实现财富自由的目标

这是一个粉丝的问题。对于当前社会上的生意项目&#xff0c;说能一年挣到30万的很多&#xff0c;但这需要天时、地利、人和&#xff0c;同时也与生意规模大小有关系的。 那么&#xff0c;对于一个负债者而言&#xff0c;想一年还清30万的债务&#xff0c;现在做什么生意项目&a…...

三四线城市小程序代理加盟创业的重要性及未来增长点

作为可以从大公司平台快速获得流量的工具&#xff0c;小程序正在经历快速增长&#xff0c;每月使用小程序用户超过 500 万的产品增速已经超过了移动应用的增速。 移动用户数量开始下滑后&#xff0c;各互联网公司都在想办法争夺更多的用户时间&#xff0c;而用户总使用时长的增…...

县城及三四线城市做小程序代理加盟前景分析

微信上线小程序后&#xff0c;明眼人都能看出小程序将带来巨大红利&#xff0c;经过两年的发展&#xff0c;小程序开发平台已经有2000多家&#xff0c;一二线城市市场几乎饱和&#xff0c;很多人将目光投向了三四线城市。 那么县城、三四线城市市场代理小程序的前景如何?创业初…...

Linux 虚拟机:大数据集群基础环境搭建(Hadoop、Spark、Flink、Hive、Zookeeper、Kafka、Nginx)

基本信息&#xff1a;Centos-7.9、Java-1.8、Python-3.9、Scala-2.12、Hadoop-3.2.1、Spark-3.1.2、Flink-1.13.1、Hive-3.1.3、Zookeeper-3.8.0、Kafka-3.2.0、Nginx-1.23.1 目录一、相关文件下载地址二、虚拟机基础配置三、语言环境安装1. Java 环境安装2. Python 环境安装3.…...

python获取纳秒级时间戳方法(19位)

我发现有的网站时间戳使用的是纳秒级而非微秒级&#xff0c;找了半天后发现python自带方法。。。 import time print(time.time_ns()) 输出&#xff1a;1600251903664616300...

python自带的轻量级虚拟环境venv

1. 引入 python及其各种类库&#xff0c;版本众多&#xff0c;不同项目中版本使用又各有区别&#xff0c;配置起来实在是麻烦多多。使用虚拟环境&#xff0c;可以一定程度上避免一些麻烦。 能用来配置python的虚拟环境的工具&#xff0c;比较知名的&#xff0c;主要是virtual…...

Python全国二级等级考试(2019)

一、前言 2018年9月随着全国计算机等级考试科目中加入“二级Python”&#xff0c;也确立了Python在国内的地位&#xff0c;猪哥相信Python语言势必会像PS那般普及。不久的将来&#xff0c;谁会Python谁就能获得女神的约会权&#xff0c;谁掌握Python谁就能获得更好的就业机会&…...

全国青少年软件编程等级考试标准(Python1级-6级)

一级标准 一、 了解Python多种开发环境&#xff0c;熟练使用Python自带的IDLE开发环境&#xff0c;能够进行程序编写、调试和分析&#xff0c;具备使用Python开发环境进行程序设计的能力 1. 了解Python常见的几种编程环境&#xff1a;IDLE、Visual Studio Code、JupyterNote…...

python二级题库百度网盘_Python二级考试试题.zip

【实例简介】全国计算机二级Python考试题目&#xff0c;word文档。来自python123.io网站的真题&#xff0c;对需要考试的同学很有帮助。【实例截图】【核心代码】35d57de4-53e3-4afa-b2d2-6fb7ce689f38└── 二级考试试题├── 操作题│ ├── 1│ │ ├── book.txt…...

单链表反转C语言代码

单链表反转的整体代码如下&#xff1a; #include<stdio.h> #include<stdlib.h>typedef struct LinkedNode{int data;struct LinkedNode *next; }node; int main(){node* head NULL;node* sentinelNode (node *)malloc(sizeof(node));head sentinelNode;printf…...

2021年材料员-岗位技能(材料员)考试题库及材料员-岗位技能(材料员)作业考试题库

题库来源&#xff1a;安全生产模拟考试一点通公众号小程序 安全生产模拟考试一点通&#xff1a;材料员-岗位技能(材料员)考试题库是安全生产模拟考试一点通总题库中生成的一套材料员-岗位技能(材料员)作业考试题库&#xff0c;安全生产模拟考试一点通上材料员-岗位技能(材料员…...

物料

物料&#xff1a;企业一切有形的采购、制造和销售对象的总称。 原材料、外购件、外协件、毛坯、零件、组合件、部件和产品等。 企业的制造过程实际上就是物料的加工和形态转换过程。 物料编码&#xff1a;唯一标识物料而采取的一种编码规则。企业员工是通过物料编码来认识物料。…...

MM流程文档

一.供应商主数据维护流程1&#xff0e;供应商主数据存储了与公司发生供应的厂商的重要数据&#xff0c;包括一般数据&#xff0c;财务数据及采购数据&#xff0c;是采购业务的重要数据&#xff1a;1&#xff09;一般数据 存储供应商基本信息&#xff0c;如&#xff1a;名称、地…...

活出自己想要的样子

在生活中&#xff0c;每个人都有自己的活法&#xff0c;你不必拿别人的标准去框定自己。也不必要让所有人都满意&#xff0c;因为人仅有一次生命&#xff0c;你应该更多地为自己而活。 人生本来就是苦短&#xff0c;如果你还不懂得善待自己&#xff0c;遵循自己内心的想法去生…...

关于我写公众号的目的和原因

这一篇实在太重要了&#xff0c;是2稿。 醉翁之意不在酒&#xff0c;在乎山水之间&#xff0c;高手过招&#xff0c;在意不在形&#xff0c;必定是隔空打拳&#xff0c;因为一切都计算在心里。我写公众号本来就不是那么简单&#xff0c;宣传我的厉害&#xff0c;或者是集结人才…...

我只想保持本色,和少年的心气。

题记&#xff1a; 如果有来生&#xff0c;要做一棵树&#xff0c; 非常沉默&#xff0c;非常骄傲。 从不依靠&#xff0c;从不寻找。 -----------三毛 一棵小树苗&#xff0c;生命开始的时候&#xff0c;和其他小树一样&#xff0c;钻出小脑袋&#xff0c;好奇的打量着外面的…...

你喜欢什么样的课堂?

最近看了一本书《让课堂充满幽默》&#xff0c;里面有些内容还是觉得挺有道理的。书中开头就说&#xff1a;“大量的课件、复杂的网络&#xff0c;使得老师似乎成了信息管理员和媒体播放机&#xff0c;学生则成为了被灌输的对象”&#xff0c;看后&#xff0c;内心深处反问自己…...

读《我喜欢生命本来的样子》记(二)

珍惜和放下 因为多情&#xff0c;我的无情包含了忧伤&#xff1b;因为无情&#xff0c;我的多情学会了宽容。爱是什么&#xff1f;——爱&#xff0c;就是没有理由的心疼和不设前提的宽容。爱心保护爱心&#xff0c;拒绝冷漠乃是我们对于自己的灵魂的一份责任&#xff0c;也是我…...

读《我喜欢生命本来的样子》记(一)

当顾源拿着那本《微积分》对顾里说这本书整个大学只有你我看得懂的时候&#xff0c;当赵默笙45靠窗仰望天空回忆以前大学时期与何以琛发生的种种事情的时候&#xff0c;我才恍然大悟原来我们默契到看书都只爱听纯音的地步。大学时期我们所有的好与不好&#xff0c;都应该好好珍…...

阅读《我喜欢生命本来的样子》完(四)

看完这本书&#xff0c;有些叹息&#xff0c;平常的我不怎么看书&#xff0c;读书对于我来说很特别&#xff0c;我比很多人少读很多书&#xff0c;但是我很喜欢阅读的感觉&#xff0c;所以我不厌恶读书&#xff0c;或许很多人也是如此。 读书需要一个安静的环境&#xff0c;但是…...

读《我喜欢生命本来的样子》记(三)

恰到好处的爱僵硬固执之辈&#xff0c;天性必愚钝。宽容偶然的出轨行为&#xff1a;如果你的爱人偶然出轨&#xff0c;倘若你对于你们的爱情仍怀有基本的信心&#xff0c;就最好本着对人性的理解给予原谅。当我们把一个异性唤做恋人时&#xff0c;使我们的激情在呼唤&#xff1…...

《我喜欢生命本来的样子》读后感作文2100字

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 生命是一个无解的谜——《我喜欢生命本来的样子》读后感作文2100字 《我喜欢生命本来的样子》&#xff0c;这本书是周国平先生写得&#xff0c;一直以来&#xff0c;我都很执着地认为&#xff0c;周先生十分擅长用一种平…...

《我喜欢生命本来的样子》读书笔记

人生的三个觉醒 自己也经常思索周国平先生所说的三个觉醒&#xff0c;囫囵吞枣地看书并没有带来收获&#xff0c;反而更加迷茫。 三个觉醒是什么关系呢&#xff1f;线性关系&#xff0c;并列关系&#xff0c;还是包含与被包含的关系&#xff1f; 有的时候&#xff0c;认为自己达…...

我喜欢生命本来的样子

最近在读周国平的《我喜欢生命本来的样子》&#xff0c;买来之后最近才打开看&#xff0c;真的感觉文字让人如沐春风&#xff0c;净化心灵&#xff0c;尤其在现在物欲横流的世界里&#xff0c;更需要自己有一个纯洁干净的一片天地。 一个价值观正确而且坚定的人&#xff0c;他…...

我喜欢生命本来的样子--周国平

我喜欢生命本来的样子--周国平 我最开始注意到这本书是因为这本书的名字,我喜欢生命本来的样子.当时我就想每个人都有自己本来的样子,成为本来的自己是最值得 羡慕的吧. 关于生命 天道无情,人生易老,生命本来就没有意义.人生当中充满这苦难和不确定性,但是茫茫宇宙,每个人的…...

我们为什么要学计算机硬件技术设计书,计算机硬件技术基础学习心得(范文).doc...

计算机硬件技术基础学习心得(范文).doc计算机硬件技术基础学?习心得计算机硬件技?术基础学习心得 ? 篇?一&#xff1a;大学计?算机基础学习心得 大?学计算机基础学习心得? 计算机&#xff0c;即电脑&#xff0c;随?着科学技术的发展&#xff0c;不?断进行着更新发展。…...

面对企业软件和解决方案,为什么容易犯选择困难症?

企业服务目录&#xff08;点评&#xff09;网站这个市场是不是刚需&#xff1f; 文/沈旸 2015年是人工智能、云计算、大数据大力发展的时期。从这一年开始&#xff0c;几个云计算公司的股价走势开始大幅超越传统软件和服务公司。传统大型商业软件套件的技术体系的体验被各类云…...

SSD的写入放大技术是什么-Write amplification

from : http://www.upantool.com/jiaocheng/ssd/2012/1499.html 基本SSD操作方式写入放大&#xff08;WA&#xff09;是闪存和固态硬盘之间相关联的一个属性&#xff0c;因为闪存必须先删除才能改写&#xff08;我们也叫“编程“&#xff09;&#xff0c;在执行这些操作的时候…...

Gradle【有与无】【用户手册】【G2】入门

目录 入门 在你开始之前 安装 尝试Gradle 命令行与IDE 执行Gradle构建 编写Gradle版本 将第三方工具与Gradle集成 入门 每个人都必须从某个地方开始&#xff0c;如果您是Gradle的新手&#xff0c;那么这就是开始的地方。 在你开始之前 为了有效地使用Gradle&#xff0…...

feign扫描_SpringCloud远程调用客户端之Feign源码剖析

学海无涯&#xff0c;拉钩作伴。感谢拉钩教育提供的学习平台,让我们有一个提升自我的机会前面我们看过了springcloud熔断器注册中心以及负载均衡&#xff0c;本文我们来看一下springcloud的远程调用客户端Feign的源码入口org.springframework.cloud.openfeign.EnableFeignClien…...

java OpenCV实现扫描仪图片倾斜矫正

首先先去opencv官网下载资源 官网地址&#xff1a;Releases - OpenCV 官网下载慢可以选择在百度网盘下载&#xff0c;版本是455 链接&#xff1a;https://pan.baidu.com/s/1LADtih8l8nStKwJRIde91Q 提取码&#xff1a;wx0h 提示&#xff1a;以下方法只适用于小角度倾斜&am…...

G2L系列 核心板 -RZ/G2L 处理器简介|框架图|功耗|原理图及硬件设计指南

RZ/G2L是瑞萨在智能工控领域的一款高性能、超高效处理器。RZ/G2L采用Arm Cortex-A55内核&#xff0c;运行频率高达1.2GHz&#xff0c;内部集成Arm Cortex-M33200MHz。配备Mali-G31 GPU500MHz图形处理器及多种显示接口&#xff0c;并具有丰富的行业应用接口&#xff0c;主要应用…...

7-6 分解质因数 (20分)

求出区间[a,b]中所有整数的质因数分解。 输入格式: 输入两个整数a&#xff0c;b。数据规模和约定  2<a<b<10000 输出格式: 每行输出一个数的分解&#xff0c;形如ka1a2a3…(a1<a2<a3…&#xff0c;k也是从小到大的)(具体可看样例) 输入样例: 在这里给出…...

整数分解(C语言)

方法一 /末尾带零的数不适用/ #include <stdio.h> int main() {int x,sum,d,sum20;scanf("%d", &x);do{dx%10;sum sum*10 d;x /10;}while(x>0);xsum;do{dx%10;printf("%d",d);//sum2sum2*10d;if (x>9){printf(" ");}x /10;}wh…...

蓝桥杯 算法设计_6 分解质因数

问题描述求出区间[a,b]中所有整数的质因数分解。输入格式输入两个整数a&#xff0c;b。输出格式每行输出一个数的分解&#xff0c;形如ka1*a2*a3...(a1<a2<a3...&#xff0c;k也是从小到大的)(具体可看样例)样例输入3 10样例输出问题描述求出区间[a,b]中所有整数的质因数…...

7-6 素因子分解(20 分)

7-6 素因子分解&#xff08;20 分&#xff09; 给定某个正整数 N&#xff0c;求其素因子分解结果&#xff0c;即给出其因式分解表达式 Np​1​​​k​1​​​​⋅p​2​​​k​2​​​​⋯p​m​​​k​m​​​​。 输入格式&#xff1a; 输入long int范围内的正整数 N。 输…...

matlab矩阵特征分解,用MATLAB实现矩阵分解

MATLAB求解线性方程的过程基于三种分解法则&#xff1a;(&#xff11;)Cholesky分解&#xff0c;针对对称正定矩阵&#xff1b;(&#xff12;)高斯消元法&#xff0c; 针对一般矩阵&#xff1b;(&#xff13;)正交化&#xff0c; 针对一般矩阵(行数≠列数)这三种分解运算…...

linux下使用gvim,字号太小,怎么修改?

linux下使用gvim&#xff0c;字号太小&#xff0c;怎么修改&#xff1f; 在/home/.vimrc文件的最后添加以下&#xff1a; set guifontMonospace\ 12&#xff0c;其中&#xff0c;Monospace为字体名&#xff0c;11为字号&#xff0c;注意\和11之间的空格 其他格式配置&#x…...

CSS —— 字体属性

font 简写形式&#xff1a; font:样式 粗细 字号/行高 字体 (字号字体不可省略) font: italic 700 20px/1.5 "Courier New, Courier, monospace"; /*简写*/ font: 20px "Courier New, Courier, monospace";注意&#xff1a; 每个独立属性都默认可继承&a…...

学习 Bootstrap 5 之 Text

学习 Bootstrap 5 之 文本文本 (Text)1. 文本对齐方式 (Text alignment)(1). 居左 (text-start)(2). 居中 (text-center)(3). 居右 (text-end)(4). 响应式 (text-{断点}-{start | center | end})(5). 对比2. 包裹文本(1). 包裹 class "text-wrap"(2). 不包裹 class …...

一个普通人的VScode的初始配置

快捷键 在代码区与终端之间切换快捷键 ctrl j 打开终端 ctrl 显示隐藏左侧菜单栏 ctrlb ctrlthiftp 全局搜索设置 ctrlF5 运行当前文件 &#xff1b;&#xff1b;F5是调试运行当前文件。 Ubuntu字体空格字母间距较小 Ubuntu下vscode字体空格字母间距较小&#xff0c;更…...

css系列-font文本

字体设置 可以定义多个字体&#xff0c;系统会依次查找&#xff0c;比如 Courier New 字体不存在将使用 Courier 以此类推。 font-family: Courier New, Courier, monospace;自定义字体 可以声明自定义字体&#xff0c;如果客户端不存在将下载该字体&#xff0c;使用方式也是…...

font-family 字体深入探讨

前言 最近研究各大网站的font-family字体设置,发现每个网站的默认值都不相同,甚至一些大网站也犯了很明显的错误,说明字体还是有很大学问的,值的我们好好研究。 不同的操作系统、不同浏览器下内嵌的默认字体是不同的,错误的字体设置会导致页面在不同环境渲染的混乱,选择…...