Python基础语法精要 Python是一种广泛使用的高级编程语言，具有解释型、面向对象和动态数据类型的特点。它强调代码的可读性，并且通过强制性的缩进来组织代码块，而不是像其他语言那样使用花括号。这使得Python非常适合初学者入门。 1. Python标识符 Python中的标识符由字母、数字和下划线组成，但不能以数字开头，且大小写敏感。以单下划线开头的标识符（_foo）通常表示非公开属性，不应直接访问。双下划线开头（foo）表示私有成员，仅在类内部可访问。而双下划线开头和结尾（__foo）的标识符是Python的特殊方法，如init是初始化方法。 2. 保留字符 Python有一些保留字，包括and、exec、not、assert、finally、or、break、for、pass、class、from、print等。这些保留字不能用于变量名或其他标识符。 3. 缩进与多行语句 Python的缩进规则非常重要，它定义了代码块的结构。可以使用分号（;）在同一行内书写多条语句，或者利用括号来分隔多行表达式。例如，使用反斜杠（\）可以在一行结束处断开语句，然后在下一行继续。 4. 输出控制 print函数默认在输出后自动添加换行，但通过设置end参数可以改变这一行为，如print(x, end='')可以实现不换行输出。此外，使用三引号（'''）可以创建多行字符串，作为多行注释或文本输出。 5. 变量类型与赋值 Python中的变量赋值是在运行时动态分配的。可以同时为多个变量赋值，如a = b = c = 1。Python有五种基本数据类型： Numbers（数字）：包括整型（int）、长整型（long）、浮点型（float）和复数（complex）。可以通过int()、long()、float()、complex()进行类型转换。 其他类型：还有字符串（str）、元组（tuple）、列表（list）。

数据仓库领域的两位大师 - Bill Inmon 与 Ralph Kimball 在数据仓库建模领域中奠定了重要理论基础，并提出了各自的建模方法论。 Bill Inmon 被誉为“数据仓库之父”，是数据仓库概念的创始人。他的理论框架是 Corporate Information Factory (CIF)，其核心思想在于将企业数据进行集中化管理，为企业提供可靠的决策支持。主要著作包括：《数据仓库》、《企业信息工厂》。 Inmon 资料 Ralph Kimball 是数据仓库方面的知名学者，提出了 Multidimensional Architecture (MD) 理论，强调从用户需求出发，采用维度建模的方法以支持商业智能需求。其主要著作有《数据仓库工具箱－维度建模的完全指南》及《数据仓库生命周期工具箱－设计、开发和部署数据仓库的专家方法》。 Kimball 资料 以上两位大师的理论在企业信息架构中发挥了不同但关键的作用。 Inmon 的 CIF 方法适合大型组织的集中式数据仓库架构，而 Kimball 的 MD 方法更适合灵活的、多维分析需求。

Java常用算法手册（第三版）高清版，涵盖了大量常见的算法实例与代码。该手册详细讲解了Java中的数据结构与算法应用，包括排序、查找、图算法、动态规划等核心内容。每个算法都配有详细的步骤分析和复杂度分析，帮助开发者深入理解并优化代码性能。

在利用Python进行MySQL自动建表时，我们通常需要获取数十万或数百万数据量的DataFrame或list中的某列数据的类型和长度。为了提高效率，我们需要找出最多的数据类型和最大数据长度。介绍了优化后的遍历代码，针对数万数据量的情况下，发现结果的速率可控制在0.2秒左右。

EsPowerMeta元数据管理平台产品特色 亿信元数据管理平台元模型以Meta Object Facility(MOF)规范为基础，支持XMI格式的元模型导入和导出，同时内置大量技术元数据、业务元数据的元模型，用户可直接使用。元模型管理对元模型的基本信息、属性、父子关系、依赖关系、组合关系的增删改查操作，内置元模型的内置信息不允许修改或者删除，但可进行新增操作。 一、规范的元模型管理 EsPowerMeta元数据管理平台的核心之一在于其规范化的元模型管理能力。该平台采用了Meta Object Facility (MOF)规范作为基础，MOF是一种由OMG（Object Management Group）制定的标准，用于定义和管理元数据的标准框架。这种规范化的采用使得EsPowerMeta能够支持XMI（XML Metadata Interchange）格式的元模型导入和导出，这不仅提高了平台的灵活性，同时也确保了与其他系统之间的兼容性。此外，EsPowerMeta内置了大量的技术元数据和技术元数据的元模型，用户可以直接使用这些预定义的元模型，无需从零开始构建。平台提供了对元模型基本信息、属性、父子关系、依赖关系、组合关系的增删改查操作。值得注意的是，内置元模型的信息不允许直接修改或删除，但用户可以根据需要新增元模型。这一特性既保证了元模型的一致性和稳定性，又给予了用户足够的自由度来进行扩展。 二、端到端的自动化采集 除了规范的元模型管理之外，EsPowerMeta还具备强大的自动化采集能力。通过对内置采集适配器的利用，用户可以通过简单的数据源参数配置以及设置定时采集任务，实现从数据源到元数据管理平台的端到端自动化采集。这种自动化的采集方式极大地减轻了用户的手动工作负担，提高了元数据采集的效率和准确性。 三、全面的采集适配器 为了进一步提高采集的灵活性和覆盖范围，EsPowerMeta提供了丰富的内置采集适配器。这些适配器覆盖了市场上常见的多种数据源，如亿信BI、i@Report、各种数据库（包括但不限于Greenplum、MySQL、Oracle、PostgreSQL、SQL Server等）、Elasticsearch、HBase等。这意味着用户可以轻松地从各种不同的数据源中收集元数据。

黑森模拟器1.0.rar，基于刘慈欣的宇宙文明点状模拟，专为实验研究设计。该模拟器可以有效模拟基于黑暗森林理论的宇宙走向，探索宇宙文明间的相互作用与潜在威胁。此工具适用于研究者在黑暗森林理论框架下对宇宙文明的生存策略与演化进行深入分析。

本程序实现了Burgers 方程的 Fortran 求解，加入了CFL 条件，确保程序的稳定性。用户可以随意更改初始值，程序会自动计算相应的lambda 值，从而避免因初始值相差过大而导致的不稳定问题。程序中的主要部分都已添加注释，方便理解和修改。

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探讨了如何利用三维轮廓数据创建PFC（Particle Flow Code）颗粒模板的方法，特别应用于岩土力学中的颗粒流模拟。PFC是一种离散元素方法（DEM）软件，能够模拟颗粒系统的动态行为，如土壤和岩石等。在岩土力学领域，理解材料的微观结构对预测其宏观性能至关重要，而PFC通过模拟颗粒间的相互作用，实现这一目标。三维轮廓提供了颗粒形状和分布的信息，这对模拟结果的准确性至关重要。

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