Python数据分析案例｜从模拟数据到可视化：零售门店客流量差异分析全流程 本文介绍了使用Python进行零售门店客流量可视化分析的方法。通过Matplotlib和NumPy生成模拟数据，创建了两个子图：1)市中心旗舰店的分时客流分布直方图，展示工作日与周末客流差异，并标注目标值和高峰时段；2)多门店类型对比柱状图，显示不同门店工作日和周末平均客流量的对比及增长率。文中还详细说明了中文字体设置、数据生成和图表标注等关键步骤，最终生成包含趋势分析和版权信息的完整可视化报表。该方法可有效辅助零售门店客流分析和管理决策。

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豆包编写Java程序小试 作为一名java程序员，请你设计一段java程序，逐行读入文本，若读入的行的行首包含制表符，则去除行首制表符，然后当该行的开头字符为数字，且前三个字符未包含符号“.”，则在行首增加两个制表符，若包含有符号“.”，则在行首增加一个制表符。今天下载了一本第四版电气工程师手册，非常棒的一本书，在给PDF添加目录的时候，由于目录有将近60页，使用老马开发的PdgCntEditor有点卡顿，不过补充下，老马这个PdgCntEditor还是非常好的。另外，豆包还会将编程要求进行梳理，列出表格，非常巴适。

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C语言模块化编程思维以及直流电机控制（第四天） 本文介绍了智能矿探小车开发中的模块化编程与直流电机控制技术。在模块化编程部分，详细说明了如何通过.c和.h文件实现功能模块化，提高代码复用性。直流电机控制方面，具体讲解了电机驱动模块的接线方法、转动原理及GPIO引脚配置方案。最后给出了小车运动控制的核心代码实现，包括初始化函数和基本运动控制逻辑。这些内容为后续智能矿探小车的开发奠定了坚实的技术基础。

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Kettle导入Excel文件进数据库时，数值发生错误的一种原因 经调查，原因是，在“导出数据为Excel文件”时，Excel的数值格式，只能接受15位的有效数字，否则，其余的替换为0；在使用kettle读取Excel文件、并导入数据库时，需要读取Excel中的数值、日期(或日期+时间、时间)、文本这三种类型的列进来，发现读取其中的数值时，读取的数字就不对。另外，当我们读取存在上文这样的超过15位的数值列的Excel文件时，注意先要将整个列转为文本格式，一般有三种方式，最简单的是“分列”功能，WPS也支持该功能，如下图所示（

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[特殊字符] Python 实战 | 批量统计中文文档词频并导出 Excel 摘要：本文介绍了一个Python脚本解决方案，用于批量处理中文文档的词频统计。通过jieba分词库实现中文分词，结合自定义停用词过滤和单字过滤功能，准确统计各文档高频词。使用pandas库将结果按词频降序输出为Excel文件，为文本分析、内容审查等场景提供实用工具。文章还提出了多项优化建议，包括关键词提取、词云生成等扩展功能，并提供了完整代码示例和资源链接。该方案具有处理效率高、结果可视化强、扩展性好的特点。

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新零售“云化”进化：基于定制开发开源AI智能名片S2B2C商城小程序的探索 摘要： 本文探讨新零售云化发展趋势，分析前端零售终端(b)与后端供应链(S)的协同关系。通过定制开发开源AI智能名片S2B2C商城小程序，实现前端消费者交互、数据采集与后端资源调配的深度融合，为零售业提供数字化升级路径。研究表明，该模式能优化用户体验、提升供应链效率，推动新零售向智能化、个性化方向演进。 关键词：新零售；云化；S2B2C；AI智能名片；小程序

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K线连续涨跌统计与分析工具 摘要 本文介绍了一个用于金融K线模式分析的Python工具，主要统计连续n根同方向K线后第n+1根K线的涨跌情况。该工具提供三大核心功能：1) 识别连续阳线/阴线模式；2) 统计后续K线表现的胜率；3) 图形化标记验证结果。实现上采用了pandas数据处理和matplotlib可视化，通过枚举类区分K线方向，并支持自定义分析参数(n值连续长度和m值统计次数)。工具可帮助交易者量化验证市场中的连续性模式，为交易决策提供数据支持，适用于股票、期货等金融市场的时间序列分析。

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深度学习 最简单的神经网络 线性回归网络 用最简单的线性模型讲清训练全流程，让你 5 分钟看懂AI 是怎么学会预测的 🔥。

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PostgreSQL 锁等待监控，查找等待中的锁 之后再新开窗口，也更新这个listing_id。测试下，首先开启一个事务，然后更新一条数据。接着使用上述SQL查询锁等待。此时发现一直在执行中。

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云原生信息提取系统：容器化流程与CI_CD集成实践 本文探讨了自动化信息获取工程化面临的挑战与解决方案。传统爬虫脚本存在环境不一致、访问限制、部署繁琐等问题，难以稳定运行。通过构建云原生信息提取系统，结合Scrapy、Docker、代理服务和CI/CD工具链，实现了环境一致性、访问稳定性与自动化部署。系统采用模块化设计，包含请求模拟、代理配置、容器封装等功能，并提供了代码示例。该方案解决了开发与运维脱节问题，实现了从"能运行脚本"到"可维护系统"的转变，为长期稳定的自动化信息获取提供了工程化实践路径。

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装备制造数字孪生底座平台 数字孪生技术正成为装备制造业智能化升级的核心引擎。《中国制造2025》等政策7次重点提及该技术，其通过"虚实映射"与"实时交互"重塑全产业链。数字孪生底座平台包含四大核心模块：数据标准化建设、跨领域协同平台引擎、智能车间等应用场景、云边端协同基础设施。关键技术攻克了高保真建模、实时交互、智能决策等难题。未来将向全生命周期闭环、人机共融、产业链协同方向发展，成为智能制造的战略基础设施，助力中国抢占工业4.0制高点。

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Redis线程模型 组件线程模型说明客户端连接多线程通过io-threads配置核心命令执行单线程避免并发问题持久化/AOF重写多线程后台子进程执行集群数据同步多线程异步复制设计哲学：在保持简单性的前提下渐进式引入多线程，核心路径仍以单线程为主保障原子性。

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两张图片对比clip功能 基于HTML实现的图片对比功能，通过拖动滑块可以查看两张图片的差异。主要功能包括：1) 响应式布局，适应不同屏幕尺寸；2) 可拖动的滑块控制第二张图片的显示范围；3) 美观的滑块手柄设计，带箭头指示和半透明效果；4) 使用CSS clip-path实现图片裁剪效果；5) 移动端适配优化。代码结构清晰，包含完整的HTML、CSS和交互元素，适合用作图片对比功能的实现参考。

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人体坐姿检测系统开发实战（YOLOv8+PyTorch+可视化） flip_idx=[1,2,3,4,5,6,11,12,13,14,15,16] # 镜像翻转对应点。:param keypoints: 当前帧关键点 [N,17,3] (x,y,conf)[5,6], [5,7], [7,9], [6,8], [8,10], # 手臂。[11,12], [5,11], [6,12], [11,13], # 躯干和腿。| 姿态估计 | 256×192 | 42 | PCKh@0.5=88.7% |[13,15], [12,14], [14,16] # 腿部。

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资深算法工程师，优快云博客专家。多年一线算法研发经验 主要研究方向为三维重建、多模态模型。希望把我的经验和知识带给每一个喜欢钻研朋友，为中国人工智能行业添砖加瓦！
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