最新实例
Python pyautogui库全功能详解
自动化脚本的效率神器——pyautogui库,用起来是真的顺手。鼠标键盘模拟、截屏、查找图像,基本的自动化操作都能搞定,连游戏挂机都不是问题。 鼠标控制挺灵活的,像moveTo()、click()这些常用函数用起来直接。你想点哪里、滑多快、停多久,全都能设定清楚。 键盘输入也比较好用,比如输入账号密码、按快捷键操作窗口什么的,write()配合press()就能搞定。甚至能模拟组合键,比如hotkey('ctrl', 's')直接保存文件,妥妥的。 图像识别这个功能是它的杀手锏之一。可以用locateOnScreen()找图标,找到了再click(),你就能完全不用碰鼠标了。注意图片得清晰,分
DCMM数据管理成熟度评估方案
DCMM 的评估方案文档,结构清晰,内容比较系统。对搞数据治理和信息系统评估的前端或者数据团队挺友好,是涉及企业数字化转型的项目。嗯,内容虽然偏管理一点,但不少模型和框架,用在项目评估和交付流程上,蛮实用的。 成熟度模型的分级方式挺直观,结合实际案例每个等级怎么达成,响应也快,适合快速上手理解概念。你要是做政企项目、需要走评估流程,这份文档还不错,省了你自己翻一堆标准文档的时间。 里面的评估体系,配合一些成熟度评估模型文章,比如数字化转型成熟度模型(看下方链接)一起看,更有感觉。尤其是用在前端配合后台做可视化仪表盘或评估工具页面,能派上不少用场。 建议你:评估内容部分可以抽取成JSON结构,前
Tableau YTD QTD MTD WTD KPI子弹图模板
YTD、QTD、MTD、WTD 这些常见的KPI,其实用Tableau做起来也没那么麻烦。这份资源里直接给你准备好了一个完整的子弹图模板,支持多种时间粒度的对比,省去不少折腾时间。 源文件是Tableau 工作簿格式,打开就能看,逻辑比较清晰,指标也分得细。想直接上手练练手,或者需要一个参考模板的,这个资源还挺合适的。 如果你是那种“光看不够,还得看人讲”的类型,资源里也贴心地附上了视频。你可以去西瓜视频(传送门)或者哔哩哔哩(传送门)看详细操作。 顺带给你挖了几个相关资源,如果你对散点图或者径向柱状图感兴趣,也可以看看这些: Tableau 散点图高级技巧 Tableau 径向柱状
多元正态分布三维航路规划算法示例(流体扰动+灰狼优化)
多元正态分布的三维可视化+航路算法演示,推荐一个蛮实用的资源,适合做无人机路径规划的你。用scat3配合drawnorm模拟分布,再叠加了改进的流体扰动算法和灰狼优化,效果直观,还能保存成图。代码结构清晰,像g z=exp(0.5*(-x^2-y^2))这种公式一看就懂,画出来的三维图挺直观的。如果你做仿真展示或者是优化算法调试,这段代码就挺合适。顺便附上几个相关资源链接,有不同算法变体的,也有Matlab 源码可以直接拿来跑,挺省事的:改进流体扰动+灰狼算法优化版三维路径路径设计 Matlab 代码提醒一下,scat3要先装,直接search scat3就行。画图的时候注意一下mcolor和
GIS洼地贡献区最低高程计算方法
洼地的贡献区域怎么快速算最低高程?GIS 里的zonal statistic功能就挺适合。你只要把洼地贡献区域作为统计分区,再配个DEM图层当成值栅格,接下来选择统计类型,比如minimum。这操作简单、自动化程度高,不用写复杂脚本也能搞定,输出也规整。 用zonal statistics最省事的方式,就是直接选洼地边界当区域图层,配合高程图(比如dem.tif),统计项里点minimum。系统自动帮你算每个洼地的最低点高程,还能额外选mean、max、range等一堆参数,灵活。 输出结果你可以保存成zonalmin.tif,后续接别的,比如判断积水点,或者规划排水通道都方便。如果你用的是
Access高中成绩管理系统统计分析(2009年)
基于 Access 的高中成绩管理系统,功能设计挺实用,尤其适合那种不太想折腾大型数据库的场景。操作界面比较直观,查成绩、改数据都顺手,响应也快,不容易卡顿。像你在年级大批量数据的时候,用 Access 就能轻松搞定,基本不需要额外部署服务器。 基于 Access 的成绩管理系统,结构设计比较清晰,表之间的关系也合理,不容易出错。你只需要配置好基础字段,像学生 ID、科目名称、成绩这些常用字段就能直接用,开发效率高。配合查询语句还能快速筛选学生成绩,逻辑也不复杂。 还有一点蛮好,支持导入导出 Excel,和老师那边的数据对接比较方便。如果你做的是教育类前端系统,用这个资源做后端雏形也挺合适。整
Amazon Vine Analysis PySpark评论偏差分析
Amazon_Vine_Analysis 的流程挺全面,适合你想练练大数据和云服务整合能力的时候拿来试手。它用的是 AWS S3 存储 + RDS 做数据库,再加上 PySpark 做数据清洗和,的是 Amazon Vine 项目的评论数据。数据有结构也有意思:一边是 Vine 计划的“付费评论”,一边是普通用户的自然评论,刚好可以有没有偏差。 项目里的 ETL 部分比较扎实,从 S3 拉数据、清洗、丢进 PostgreSQL,都用的是 PySpark 配合 Google Colab 来跑流程。嗯,Colab 的免费 GPU 虽然用不上,但中小型数据集还挺顺滑。响应也快,代码也干净。 整个逻辑
葡萄籽原花青素对营养性肥胖大鼠肠道菌群的影响2015
肠道菌群研究的 MATLAB 资源里,这个 2015 年的研究挺有意思的。用高脂饮食搞出一批“胖胖鼠”,喂了点葡萄籽里的原花青素,结果发现不但瘦了点,菌群结构还变了。它没用传统培养法,而是用了变性梯度凝胶电泳和实时荧光定量 PCR,数据也用多元统计搞了一番,靠谱还蛮细致。如果你正琢磨着做肠道菌群、微生态干预或营养代谢相关的模型,这份数据和方法都挺值得借鉴。搭配下面那几个算法相关的 MATLAB 资源用,建模效率妥妥地能上去。
战斗力家装客户管理3.91.2.8
战斗力家装公司的客户管理系统,高级版 v3.91.2.8,说实话挺实用的。功能模块多得有点夸张,从客户、合同、报价到出入库、短信、统计、权限控制,基本全都包了。每个模块还能自定义,不受限制,这一点就比多封闭系统舒服多了。 客户信息的一键归类、自动补全功能比较智能,填个手机号就知道归属地,身份证还能自动带出性别和生日。常用的聊天、短信、邮件功能也都能一键直达,省了不少操作,适合销售和客服多场景用。 像智能去重、自动分区、大批量导入这些细节做得也还不错。整体体验挺顺手的,尤其是权限管理这块,自带智能权限控制,不怕新员工乱动数据。 系统是全开放的,支持各种定制,哪怕是别家系统里看到的功能,也能照着做
材料与方法SCI论文写作指南
材料与方法的写作,就像写代码里的注释——看着不起眼,其实挺关键。你要是想让别人照着你做的实验重复一遍,材料和方法这一块儿可得写得清清楚楚,别藏着掖着。尤其 SCI 期刊那一套,讲究得,数据统计是重点中的重点。用过几种统计方法,像多元统计、SPSS那套,还有Excel优化方法,体验下来都还不错,操作简单,文档也全。尤其是那个 PCA 降维的资料,适合变量比较多的情况。你要是写论文卡在方法部分,可以先瞄一眼这些参考资源,像SPSS全稿合集啊、Excel优化技巧啊,还有挺实用的插值方法空间文档,都是比较接地气的东西。建议你在动手之前,先把数据整理利索了,再选对应的方法下手。嗯,别忘了对照目标期刊的要