设备驱动程序文件 .ICO 图标文件 .INF 安装信息文件 .INI 系统配置文件 .CHM 已编译的HTML帮助文件 .JPG 一种常用图形文件 .MID MIDI音乐文件 .MDB Access数据库文件
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」。...且我们为用户提供了一手的疫情数据，其主要来自国家卫健委、各省市区卫健委等官方渠道，以确保疫情数据：权威、准确、及时。...具体查看地址： http://wx.wind.com.cn/unitedweb/cmsapp/Sites/sariInfo/message.html?...还为大家精心提供了多种疫情数据处理、可视化模板，自定义获取疫情数据的函数 , 方便重复调用，轻松数据可视化！ 1、将鼠标移到每个单元格的上方\下方空白处，出现下图样式，点击+模板： ?...方式二 通过Web API获取落地疫情数据 除了在万矿云平台获取疫情数据外，如果您想通过其他编程语言，将疫情数据下载至本地，我们提供的Web API可以满足您的需求！
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Excel/CSV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）。 ?
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。...设置完需要的数据和回调函数的名称之后，就把主线程打入死循环即可。...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。
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...
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...
https://github.com/ferris1/wind Wind是游戏服务器界首次结合go与python优点的服务器，如果Wind能解决你的问题的话，希望能帮Wind点个Star，如果不能解决大家的问题的话...本文是Wind服务器引擎设计与实现系列的第一篇 1：Wind单服务引擎功能的设计与实现 2：Wind分布式集群功能的设计与实现(待更新) 3：Wind服务云部署功能的设计与实现(待更新) Wind单机引擎功能的设计与实现...本篇文章主要介绍Wind的出现背景，Wind要解决什么问题，以及Wind的设计和服务器引擎实现方案。...Wind服务器引擎的主线程是在Python端，在起服务器时加载Golang编写的网络动态库(so文件或者DLL文件)并且开启网络线程处理客户端数据，目前Python与Golang的数据交互使用Socket...Wind使用是的混合模型，Wind是单进程单服务，网络库利用Golang的高并发特性，每个客户端连接启用一个线程来读取数据，同时为了减低业务逻辑编写难度，避免多线程锁问题，Python使用单线程异步协程来编写业务逻辑
英特尔表示此次出售旨在将业务专注于数据为中心的战略任务上。 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。...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。...这符合英特尔以数据为中心的战略。
每个客户端连接过来后，Golang会开一个线程去处理网络数据，有数据发过来后，Golang会将数据交给Python逻辑端处理，这里有个问题，就是Python线程和Golang线程是怎么进行交互的？...Wind服务器引擎的主线程是在Python端，在起服务器时加载Golang编写的网络动态库(so文件或者DLL文件)并且开启网络线程处理客户端数据，目前Python与Golang的数据交互使用Socket...Wind使用是的混合模型，Wind是单进程单服务，网络库利用Golang的高并发特性，每个客户端连接启用一个线程来读取数据，同时为了减低业务逻辑编写难度，避免多线程锁问题，Python使用单线程异步协程来编写业务逻辑...Protobuf数据很小。...所以要使用Protobuf进行服务器序列化时，还需要一个新字段来标识这些数据是来自哪个协议的数据。
被告人：于某某，男，1989年出生，初中文化，无业 法院审理查明： 于某某自2020年6月至案发，明知他人编程的WIND黑产软件可用于侵入京东商城计算机信息系统，获取京东商城服务器内的商品信息，可以利用代理...IP地址在京东商城使用新人账号自动生成虚拟地址，批量自动下单，套取优惠券面额，仍使用并通过QQ通讯群组、微信等方式推广WIND软件，收取代理费和开卡费等费用，共向160余人次提供WIND软件，获利1万余元人民币...且有1、物证：扣押物品；2、书证：北京京东世纪贸易有限公司银行交易明细、身份证明材料等；3、证人证言：证人康某、周某、陈某的证言；4、被告人供述与辩解：于某某的供述与辩解；5、鉴定意见、电子数据：北京信诺司法鉴定所司法鉴定意见书...、北京正德泽丰科技咨询有限公司司法鉴定所司法鉴定意见书、北京兴拓达会计师事务所司法鉴定意见书、手机数据提取光盘、WIND软件等证据证实，足以认定。
而TPG Capital则于2018 年从英特尔收购了Wind River，当时收购金额并未披露。Wind River作为英特尔旗下的子公司有近十年的历史，早些时候作为一家独立公司来运营。...Wind River总裁兼首席执行官Kevin Dallas说：“Wind River已在云原生智能边缘软件领域确立了全球领导者地位，其软件可提供最高级别的安全性、可靠性和性能。...该平台包括专用设备，旨在管理将数据从车辆子部件发送到车载计算机这个过程。据Aptiv声称，设备还有助于维护。它们可检测到车辆中的某根电线何时将发生故障，并生成警报以简化维护。...充分利用这个机会需要全面的解决方案，通过充分利用数据带来的洞察力，使软件能够在整个车辆生命周期过程中更快地开发、无缝部署和优化。”...除了Wind River的软件资产外，这宗收购还为Aptiv带来了超过1700家组织的客户群。Aptiv近日披露，Wind River去年从客户群获得了约4亿美元的收入。
它包含了很多实用的系统功能增强小软件，如TweakUI、虚拟桌面工具等等，但微软在XP之后就不再更新PowerToys了。
flights"]] <- nycflights13::flights 从weather数据中提取站点为EWR的风向和风速数据，并保存为matrix，小时为列，日期为行 # 取子集，subset函数 weather_wind_dir...) # 将长数据装换为宽数据的矩阵 weather_wind_speed <- acast( weather_wind_speed, year + month + day ~ hour..." "wind_dir" "wind_speed" # ls函数，返回名字、连接类型、数据的维度等信息 flights.grp$ls() ## name link.type...放入数据和删除数据 我们还希望能够读取数据、更改数据、扩展数据集并再次删除数据集。读取数据的方式与读取常规R数组和数据框的方式相同。...[1, ] <- rep(1, 24) wind_dir_ds[1, ] 也可以在数据集的维度之外添加数据，只要它们在maxdim内。
def wind_radar(data): """风向雷达图""" wind = list(data['风力方向']) wind_speed = list(data['风级']) for i in...range(0,24): if wind[i] == "北风": wind[i] = 90 elif wind[i] == "南风": wind[i] = 270 elif wind...[i] == "西风": wind[i] = 180 elif wind[i] == "东风": wind[i] = 360 elif wind[i] == "东北风": wind...[i] = 45 elif wind[i] == "西北风": wind[i] = 135 elif wind[i] == "西南风": wind[i] = 225 elif wind...# 获取 wind_deg 在指定范围的风速平均值数据 for i in range(0,24): if wind[i] == deg: speed.append(wind_speed
本次使用python中requests和BeautifulSoup库对中国天气网当天和未来14天的数据进行爬取，保存为csv文件，之后用matplotlib、numpy、pandas对数据进行可视化处理和分析...14天的数据。...- 前面是未来14天的数据爬取过程，对于当天24小时的天气信息数据，经过查找发现他是一个json数据，可以通过 json.loads() 方法获取当天的数据，进而对当天的天气信息进行提取。...获取 wind_deg 在指定范围的风速平均值数据 for i in range(0,24): if wind[i] == deg: speed.append(wind_speed[i... deg in degs: speed = [] # 获取 wind_deg 在指定范围的风速平均值数据 for i in range(0,14): if wind1[i] == deg
Siphon 还提供了 Integrated Global Radiosonde Archive （IGRA2）为数据源的数据管道。在修改完uwyo的代码后，顺便来看看另一个数据集的。...需要精细化比对探空数据的可能需要IGRA2的数据，需要快速分析天气的更喜欢怀俄明。...header表示的相当于nc文件的头文件，用于描述这段数据的一些特征。而df才是爬到的数据。...dtype='object') 比较麻烦的是IGRA2的数据没有露点的数据，而这个数据有是绘图必须的。...speed']=mpcalc.wind_speed(df['u_wind'], df['v_wind']) df['direction']=mpcalc.wind_direction(df['u_wind
在上一篇文章中增加了自定义背景的功能的同时也遗留了一些问题，为阅读者带来的不便，敬请谅解，在这一篇中将会优化这些问题，同时优化业务逻辑代码，做到用最少的代码量办最多的事情，同时对UI的用户体验进一步提升，增加天气详情数据的显示...不过因为工作时间的原因，近期就没有来得及改这个问题，但我又不想在原来的第十三篇文章中进行修正，因为有问题很正常，正视这个问题并解决就好了，这个问题说起来也比较的简单，就是Actvity的生命周期没有处理好造成了数据异常提示...url地址得到的数据，既然都在weather下，是否能够四合一呢？...实践之前，我先给生活指数加上一个紫外线的数据返回显示，首先修改activity_main.xml文件 ? 在舒适度的上方加一个显示紫外线的，深圳的紫外线太强了，讲真的。...= null) {//得到数据不为空则进行数据显示 /** * 当天天气 */
前言 昨天写的[[102-R数据整理12-缺失值的高级处理：用mice进行多重填补]]，后台收到了一位朋友有意思的反馈。...经过my_data[sample(153, 10), ]$Wind <- NA 处理过后，整个数据框的结构发生了变化。 不难发现，第一张图中，有许多行的非缺失值部分变得一模一样了。这是为什么呢？...<- NA > set.seed(1) > my_data4[sample(10,5),]$Wind <- NA 直接来看看数据框好了： 不难发现，下图并没有什么问题，对应的rownames...总结 至此我们可以判断，我们实际设定的种子set.seed(1)，并没有第一步就被数据框进行取子集操作，其使用的实际是该种子的下一批种子。...也就是说，如果需要使用随机数对数据框进行取子集操作，最好还是先将随机结果赋值，防止这样的意外。 那么下一个问题，数据框为什么会被改变呢？这我就不知道了。 欢迎来后台找我讨论。
通过外部接口API请求数据，再把解析到的数据渲染到小程序的应用。 ? 一、天气数据解析 外部API获取到的天气数据需要将json数据格式中的键值提取出来，再返回给小程序指定的天气数据。..."] = self.wind_direction result["wind_strength"] = self.wind_strength result["humidity...通过 和风天气API 提供的天气数据，可以得到需要的数据。...= now.get("wind_dir") weather_result.humidity = now.get("hum") + "%" weather_result.wind_strength...= now.get("wind_sc") + "级" return weather_result ?
理解GroupBy 类似于数据库分组的 GroupBy操作和数据库类似 城市天气进行GroupBy操作 对group的单个列求平均值是Series 对group求平均值返回DataFrame...as pd from pandas import Series,DataFrame # 读入城市天气csv文件 df = pd.read_csv('/Users/bennyrhys/Desktop/数据分析可视化...-数据集/homework/city_weather.csv') df date city temperature wind 0 03/01/2016 BJ 8 5 1 17/01/2016 BJ 12...], 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...BJ 10.000 2.833333 GZ 8.750 4.000000 SH 4.625 3.625000 SZ 5.000 2.500000 g.max() date temperature wind
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