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Python(pycharm)在wind

1.0 首先了解Python中与pycharm,windows交互的模块(这二个模块可以避免出现路径错误的问题) sys模块 (侧重Python与pycharm...

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python3使用ctypes在wind

python3使用ctypes在windows中访问C和C++动态链接库函数示例 这是我们的第一个示例,我们尽量简单,不传参,不返回,不访问其他的动态链接库 一...

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    使用Python boto3上传Wind

    为什么要创建终端节点,把VPC和S3管理起来呢?如果不将VPC和S3通过终端节点管理起来,那么VPC中EC2实例访问S3存储桶是通过公共网络的;一旦关联...

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    Wind的实时行情API使用

    很久以前用过Wind的实时行情接口,最近又要开始用的时候,居然一下子忘记怎么用了。所以写个文章做个记录,毕竟网上也没有人写过这个。        Wind的实时行情是通过回调函数来实现的。也就是大框架下,我们是让主程序一直while循环,然后有新的行情到来的时候,wind的API会自动调用我们写好的回调函数。 在新的行情到来的时候,wind会自动把新的行情数据传递给我们的回调函数,我们的函数要做的事情就是解析一下回调函数中的数据,并实现自己想要的功能。这里,笔者的例子是有两个股票,所以逻辑会稍微复杂一点。 建议大家可以自行调试,获得wind传入的数据结构,然后编写获取数据的函数和处理的代码。

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    英特尔欲出售旗下软件部门Wind River | 热点

    据外媒报道,英特尔准备将其Wind River Systems软件部门出售给金融巨头TPG,交易价格尚未对外公布。 该芯片制造商在2009年斥资8.84亿美元收购了Wind River Systems.Wind River在英特尔旗下主要负责开发嵌入式操作系统、飞行器和工业机器人软件。 Wind River在多年的发展中,打造了一套实时操作系统,主要用于保障重要基础设施的安全。其产品和解决方案能够让工程师、开发者、生产者和系统整合者打造智能化联网设备、传感器、网关和网络。 据悉,出售Wind River的协议将会在2018年第二季度完成交割。在出售后,Wind River将继续由总裁吉姆·道格拉斯和现在管理团队领导。 而Wind River是市场的领导者,拥有强大的产品组合,因而能够从这些趋势中收益。TPG对Wind River作为一家独立公司的发展前景很看好,并计划加大投资力度,促进其进一步发展。

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    使用Python批量下载Wind数据库中的PDF报告

    背景最近小编出于工作需要,准备在Wind金融数据终端批量下载上市公司2019年第一季度业绩预告。通过相关的条件检索,发现其相关数据有近百条。 由于Wind金融数据终端目前并不支持批量下载公司公告(只能逐个点击链接后下载pdf格式的公告)。 解决方案小编在这里将介绍利用Python网络爬虫这一利器,来解决Wind数据库中批量下载公告的问题。 批量下载的思路是:Wind金融数据库仅仅提供以ExcelCSV格式保存的url链接(见下图,数据),因此本文将通过解析url链接去获取上市企业的公告文本(pdf格式)。?

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    Wind开放疫情数据:三行代码,轻松搞定!

    万得作为中国大陆领先的金融数据、信息和软件服务企业,迅速组织相关人员日夜奋战,第一时间在Wind金融终端移动端和电脑端同步上线了「疫情信息地图」。

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    hdu------2488Tornado(几何)

    People who know him well call him “Wind Chaser”. After several years of research, Wind Chaser found many formation rules and moving patterns of tornados After observing a tornado’s movement, Wind Chaser will pick a highway, which is also a straight line, The smallest distance between the Wind Chaser and the center of the tornado during the whole wind chasing If it is too short, Wind Chaser may get killed; and if it is too far, Wind Chaser can’t observe the tornado

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    【数据分析可视化】数据聚合技术Aggregation

    文件df = pd.read_csv(UsersbennyrhysDesktop数据分析可视化-数据集homeworkcity_weather.csv)df date city temperature wind 11092016 SZ 20 1 19 25092016 SZ -10 4 # 根据城市进行分组g = df.groupby(city)g # 可以直接进行聚合操作g.mean() temperature wind city BJ 10.000 2.833333 GZ 8.750 4.000000 SH 4.625 3.625000 SZ 5.000 2.500000 g.describe() temperature wind , dtype: int64 14 215 516 517 4Name: wind, dtype: int64 6 47 38 39 310 211 412 513 5Name: wind, dtype : int64 18 119 4Name: wind, dtype: int64 date temperature wind city BJ NaN NaN NaN GZ NaN NaN NaN SH

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    【数据分析可视化】数据分组技术GroupBy

    文件df = pd.read_csv(UsersbennyrhysDesktop数据分析可视化-数据集homeworkcity_weather.csv)df date city temperature wind Int64Index(, dtype=int64)}# get_group相当于根据某列的分组过滤出来df_bj = g.get_group(BJ)df_bj date city temperature wind city BJ 31012016 19 5 GZ 31072016 25 5 SH 27032016 20 5 SZ 25092016 20 4 g.min() date temperature wind 2 SZ 11092016 -10 1 g # 将DataFrameGroupBy -> list 字典list(g)dict(list(g)){BJ: date city temperature wind 18 11092016 SZ 20 1 19 25092016 SZ -10 4}dict(list(g)) date city temperature wind 0 03012016 BJ 8 5

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    海上风电环境变异

    标题:On the Environmental Variability of Offshore Wind Power作者:Behzad Golparvar, Petros Papadopoulos, Ahmed Existing methods for constructing power curves have three main limitations: (i) they mostly rely on wind turbines operate, potentially compromising their value in offshore wind energy applications, and (ii wind power variability, with the ultimate goal of accurately predicting its first two moments. power, testifying their potential value to the offshore wind industry.

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    基于DFIG的风电场一次调频的数据驱动模型预测控制方法(CS)

    原文标题:Data-driven Model Predictive Control Method for DFIG-based Wind Farm to Provide Primary Frequency Regulation Service原文:As wind power penetration increases, the wind farms are required by newly released The most critical challenge is how to formulate the dynamic model of wind farm for dynamic control, since This paper proposes a data-driven model predictive control (data-driven MPC) method to make wind farms The simulation results show this model-free solution can dynamically optimize wind turbine generators

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    利用协调图进行风电场控制的可扩展优化 (CS)

    原文:Wind farms are a crucial driver toward the generation of ecological and renewable energy. Due to their rapid increase in capacity, contemporary wind farms need to adhere to strict constraints This is a non-trivial optimization problem, as complex dependencies exist between the wind turbines. We propose a new learning method for wind farm control that leverages the sparse wind farm structure wind flow simulator.

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    4-5 R语言函数 split

    lapply(split(x,f),mean)$`1` -0.6790049 $`2` 0.4547805 $`3` 0.8085015 > head(airquality) Ozone Solar.R Wind > s table(airquality$Month) 5 6 7 8 9 31 30 31 31 30 > lapply(s,function(x) colMeans(x))$`5` Ozone Wind Temp NA 11.62258 65.54839 $`6` Ozone Wind Temp NA 10.26667 79.10000 $`7` Ozone Wind Temp NA 8.941935 83.903226 $`8` Ozone Wind Temp NA 8.793548 83.967742 $`9`Ozone Wind Temp NA 10.18 76.90 > sapply(s,function

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    mapboxGL之风流图

    ,13) || 1); step size of particle intensity color scale颗粒强度色标的步长 var INTENSITY_SCALE_STEP =step; wind vComp) { var uData = uComp.data, vData = vComp.data; return { header: uComp.header, recipe: recipeFor(wind , λ, φ, x, y, scale, wind, windy) { var u = wind * scale; var v = wind * scale; var d = distortion(projection , λ, φ, x, y, windy); Scale distortion vectors by u and v, then add. wind = d * u + d * v; wind = d vector at the point (x, y), or if wind * is undefined at that point. * function field(x, y) { var

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    Swift入门:枚举

    例如,我们可以说有五种天气:sun, cloud, rain, wind 和 snow。如果我们将其设为枚举,则意味着Swift将仅接受这五个值-其他任何情况都会触发错误。 为了进一步扩展这个越来越令人怀疑的示例,我将为.wind案例添加一个值,以便我们可以说风速有多快。 ——我只是把它放在wind中。 : 5))您可以看到.wind出现了两次,但是只有当风速低于每小时10公里时,第一次出现。 这意味着,如果case .cloud,.wind:出现在case .wind(let speed) where speed < 10:之前,则将代替执行——同时输出更改。

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    (数据科学学习手札58)在R中处理有缺失值数据的高级方法

    airquality数据为例data(airquality)data #查看数据集中每一列的缺失比例> miss.prop apply(data,2,miss.prop) Ozone Solar.R Wind :(Intercept) Solar.R Wind Temp -53.36269 0.05791 -3.37688 1.51550 ] Call:lm(formula = Ozone ~ Solar.R + Wind + Temp) Coefficients:(Intercept) Solar.R Wind Temp -55.70273 0.06189 -3.25456 1.50816 ] Call: lm(formula = Ozone ~ Solar.R + Wind + Temp) Coefficients:(Intercept) Solar.R Wind Temp -55.45601 0.05659 Wind Temp -70.00005 0.07008 -2.56784 1.59856 ] Call:lm(formula = Ozone ~ Solar.R + Wind + Temp) Coefficients

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    React---组件实例三大核心属性(一)state

    ———— 1次 constructor(props){ console.log(constructor); super(props) 初始化状态 this.state = {isHot:false,wind ———— 1+n次 1是初始化的那次 n是状态更新的次数 render(){ console.log(render); 读取状态 const {isHot,wind} = this.state return 炎热 : 凉爽},{wind} } changeWeather调用几次? ———— 点几次调几次 changeWeather(){ changeWeather放在哪里? :微风} 6 7 render(){ 8 const {isHot,wind} = this.state 9 return 今天天气很{isHot ? 炎热 : 凉爽},{wind}10 }11 12 自定义方法————要用赋值语句的形式+箭头函数13 changeWeather = ()=>{14 const isHot = this.state.isHot15

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    R包reshape2,轻松实现长、宽数据表格转换

    每个变量单独成一列的为宽数据,例如:## ozone wind temp## 1 23.61538 11.622581 65.54839## 2 29.44444 10.266667 79.10000# variable value## 1 ozone 23.615385## 2 ozone 29.444444## 3 ozone 59.115385## 4 ozone 59.961538## 5 wind 11.622581## 6 wind 10.266667## 7 wind 8.941935## 8 wind 8.793548## 9 temp 65.548387## 10 temp 79.100000

    3.2K20

    pandas实战 | NC格式站点观测转csv表格

    station ) units : meter longname : elevation integer wd10a ( station, time ) units : degree longname : Wind Direction,10 minute average value float ws10a ( station, time ) units : ms longname : Wind speed,10 utf-8), 1, stid.data) lon = fn.variableslat = fn.variableselev = fn.variableswd10a = fn.variables # Wind Direction,10 minute average valuews10a = fn.variables # Wind speed,10 minute average value df = pd.DataFrame

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