ichbinlyc的个人资料

Python的turtle库的一些用法 1 import turtle 2.抬笔 turtle.penup() 别名: turtle.pu() ,画笔,海龟在飞行。即不在画布上出现任何轨迹。 3.落笔 turtle.pendown() 别名: turtle.pd(),turtle.down()) 4.将当前点移动到指定坐标 turtle.goto(x,y) 5.向当前方向前进 turtle.fd() / turtle.forward() 6.从当前方向向左/右旋转 turtle.left/right() 7.设置背景颜色 turtle.bgcolor() 8.设置背景大小 turtle.setup() 9.设置画笔粗细 turtle.pensize() 10.将方向旋转至指定方向（以水平向右为0，逆时针开始计算） turtle.seth() 11.隐藏turtle turtle.hideturtle() 12.更改色彩模式为rgb turtle.colormode(255) 13.画圆 turtle.circle(r,α) 注：r为半径，α为圆心角 14.设置turtle移动速度 turtle.speed() 15.开始填充 turtle.begin_fill() 16.设置填充颜色 turtle.fillcolor(‘颜色’) 17.结束填充 turtle.end_fill() 注：设置填充颜色应放在开始填充与结束填充之间，且填充颜色是指填充开始与结束之间形成的闭合图形的颜色 18.添加对话框 a=turtle.textinput("对话者","对话内容") 注：a为任意数据名，表示该对话获得的答复

R语言自启动脚本 #3me+1syssleep hsme<-hist.default;ttme<-text.default ptme<-plot; lyc<-Sys.sleep print('Today is ');Sys.time();print('欢迎你，哥们！！！') print('Now is ');Sys.time();print('欢迎你，哥们！！！')

3个方法从剪贴板获取内容数据

hist频数图添加占比分布信息 par(las=1,col.main='black',col.lab='blue',bg=gray(0.95)) #fg='gold', hist(cc6,density=c(10,20),ylim=c(0,45),xlim=c(50,105),angle=c(30,120),label=T,border='gold',breaks=c(50,60,70,80,90,100),freq=T,main=tt0,xlab=ttx,col=rainbow(4),ylab=tty,tck=0.01) rug(jitter(cc6)) lines(cc6s,col='red',cex=2,lwd=3,type='o',pch=17) text(cc6s$x,cc6s$y+1.5,pos=4,paste0('人,占比',round(cc6s$y/0.71,1),'%'),col='red') #图片见目录003-8 box();grid()

大数据分析——雷达图生成秘诀

如何使用powershell 跑 python 1. 在PS光标处输入 python exercise1.py 然后敲回车注意这里文件名后的 .py 一定不要忘了，忘了就run不出来了。这里输入文件名称时还是可以用“Tab”键偷个小懒，而且不会担心丢掉py。 2.输入 python -m pydoc input pydoc. 这里有一个细小但有助于帮助你更加了解python的一些function的指令,以input function 为例. 3. cls. 输入 cls 可以清除所有输入的东西，使界面恢复到原始状态。 ls mkdir 003-code chdir 4. python 执行PowerShell命令以获取内存使用情况和结果 import subprocess output = subprocess.call(["powershell.exe", "Get-Counter -Counter "+'"\memory\\available mbytes"'+" -MaxSamples 10 -SampleInterval 1"]) try: subprocess.check_output("Get-Counter -Counter "+'"\memory\\available mbytes"'+" -MaxSamples 10 -SampleInterval 1", shell=TRUE) except subprocess.CalledProcessError, e: print "subproces CalledProcessError.output = " + e.output print output 修改点2： True而不是TRUE在包含\的字符串之前提供"powershell.exe"到check_output和r 5. 非powershell实现上述功能 import psutil psutil.virtual_memory() Out[5]: svmem(total=17087684608L, available=8599142400L, percent=49.7, used=8488542208L, free=8599142400L) psutil.swap_memory() Out[6]: sswap(total=38059204608L, used=14400655360L, free=23658549248L, percent=37.8, sin=0, sout=0)

WAVE使用发现的两大问题及解决 1.软件内报告显示中文，输出PDF不显示中文，只能截屏。 2.原水电荷不平衡？解决办法： 1. 英文报告做附件；软件的中文显示截屏入计算书； 2. 重新安装一遍软件，再次运行，

安装python3.11遇到不通过，三大关怎样解决？安装python3.11并不容易，每一个自己安装成功python3.11的人，都是“牛人”。整个过程太辛苦了。 1. 换操作系统 python3.x某个版本之后，已经不支持win7；主要是后者失去了技术支持；所以，赶快换win10以上系统；方法千万，自行解决。 2.python3.11很小，几十Mb，问题就在永远安装不成功"熊猫“？四大障碍——元一轮啊,先看图2.1 无法安装成功build dependencies....——”一“，即建造附件解决：务必再机器上安装Visual Studio 2.2 无法安装成功”轮子“，即wheel 解决：务必安装windos 10 SDK, 否则，系统出现一堆某pyproject.py文件引用错误，.... 这个时候，千万不要去改那些所谓的*.py文件，或者相关脚本，千万不要.... 那是巨大的、巨大的 ”坑“ 2.3 元数据体系安装不了我的机器昨天怎么都安装不了，按理说VS，SDK都有了，应该足够了，今天突然发现，我的win 10没有激活，找到厉害神器（自行补脑，这里不说了，只有激活成功就好！）总之，你激活它，它就"活”你的python。安装成功！！如下图：3.恭喜西游基本成功！最后就是完善一些问题： 3.1 如果激活不成功，最大的原因之一，记住，“之一” 一定关闭机器的杀毒软件，否则你需要的不仅没有安装，连你的安装神器都被杀了。 3.2 安装相关包的相关重大核心： pip install --upgrade pip pip install -U pandas 增加延时命令参数，自行查补 4.应该可以了。

pandas,numpy,matplotlib等包的功能和作用？ Python 2.0于2000年10月16日发布。Python 3.0于2008年12月3日发布，此版不完全兼容之前的Python源代码。目前Python的正式版已经更新到3.9版本，且官方不再维护2.0版本，初学者（包括已经在学习的）至少从3.6版本开始学习Python。 Python中的库、框架、包意义基本相同，都是别人造好的轮子，我们可以直接使用，以减少重复的逻辑代码。正是由于有众多覆盖各个领域的框架，我们使用起Python来才能简单高效，而不用关注技术实现细节。 Pandas简介 Pandas是使用Python语言开发的用于数据处理和数据分析的第三方库。它擅长处理数字型数据和时间序列数据，当然文本型的数据也能轻松处理。 Pandas可以轻松应对白领们日常工作中的各种表格数据处理需求，还应用在金融、统计、数理研究、物理计算、社会科学、工程等领域。 Pandas可以实现复杂的处理逻辑，这些往往是Excel等工具无法完成的，还可以自动化、批量化，免去我们在处理相同的大量数据时的重复工作。 Pandas可以实现非常震撼的可视化效果，它对接众多令人赏心悦目的可视化库，可以实现动态数据交互效果。 import pandas as pd # 引入Pandas库，按惯例起别名pd# 以下两种效果一样，如果是网址，它会自动将数据下载到内存 df = pd.read_excel('http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fwww.gairuo.com%2Ffile%2Fdata%2Fdataset%2Fteam.xlsx&urlrefer=d0e92db65f8a3dc72d512cff8af500e8') df = pd.read_excel('team.xlsx') # 文件在notebook文件同一目录下# 如果是CSV，使用 pd.read_csv()，还支持很多类型的数据读取这样就把数据读取到变量df中，输入df看一下内容。 df.head() # 查看前5条，括号里可以写明你想看的条数 df.tail() # 查看尾部5条 df.sample(5) # 随机查看5条 df.shape # (100, 6) 查看行数和列数 df.info() # 查看索引、数据类型和内存信息 df.describe() # 查看数值型列的汇总统计 df.dtypes # 查看各字段类型 df.axes # 显示数据行和列名 df.columns # 列名 df.info()显示有数据类型、索引情况、行列数、各字段数据类型、内存占用等： df.set_index('name', inplace=True) # 建立索引并生效 http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fbaijiahao.baidu.com%2Fs%3Fid%3D1706219996811165885%26wfr%3Dspider%26for%3Dpc&urlrefer=7bc41d69841423bd36aa6af70f18f33f 增加列用Pandas增加一列非常方便，就与新定义一个字典的键值一样。 df['one'] = 1# 增加一个固定值的列 df['total'] = df.Q1 + df.Q2 + df.Q3 + df.Q4 # 增加总成绩列# 将计算得来的结果赋值给新列 df['total'] = df.loc[:,'Q1':'Q4'].apply(lambda x:sum(x), axis=1) df['total'] = df.sum(axis=1) # 可以把所有为数字的列相加 df['avg'] = df.total/4# 增加平均成绩列绘图 Pandas利用plot()调用Matplotlib快速绘制出数据可视化图形。注意，第一次使用plot()时可能需要执行两次才能显示图形。可以使用plot()快速绘制折线图。 df['Q1'].plot() # Q1成绩的折线分布 df.loc['Ben','Q1':'Q4'].plot() # ben四个季度的成绩变化 df.loc[ 'Ben','Q1':'Q4'].plot.bar() # 柱状图 df.loc[ 'Ben','Q1':'Q4'].plot.barh() # 横向柱状图 # 各Team四个季度总成绩趋势 df.groupby('team').sum().T.plot() df.groupby('team').count().Q1.plot.pie() df.to_excel('team-done.xlsx') # 导出 Excel文件 df.to_csv('team-done.csv') # 导出 CSV文件

python 基础功能 np.random.rand() # 没有参数则直接⽣成⼀个[0,1)区间的随机数 0.1065982531337718 >>> np.random.rand(3) # 只有⼀个参数则⽣成n*1个随机数 array([0.24640203, 0.81910232, 0.79941588]) >>> np.random.rand(2, 3, 4) # 有多个参数，则⽣成对应形状随机数，如本例⽣成shape为2*3*4的随机数 np.random.uniform(2,7,(4,5))#⽣成2到7之间的随机数，维度4⾏5列 np.random.randint(10,29,(3,7))#产生10到29之间的3行7列整数矩阵 array([[25,10,20,25,21,26,26], [10,11,16,28,12,20,26],..... ------------------------------------------------------------------- 产⽣随机数 rand(d0, d1, …, dn) Random values in a given shape. randn(d0, d1, …, dn) Return a sample (or samples) from the “standard normal” distribution. randint(low[, high, size, dtype]) Return random integers from low (inclusive) to high (exclusive). random_integers(low[, high, size]) Random integers of type np.int between low and high, inclusive. random_sample([size]) Return random floats in the half-open interval [0.0, 1.0). random([size]) Return random floats in the half-open interval [0.0, 1.0). ranf([size]) Return random floats in the half-open interval [0.0, 1.0). sample([size]) Return random floats in the half-open interval [0.0, 1.0). choice(a[, size, replace, p]) Generates a random sample from a given 1-D array bytes(length) Return random bytes. 打乱随机数 shuffle(x) Modify a sequence in-place by shuffling its contents. permutation(x) Randomly permute a sequence, or return a permuted range -------------------------------------------------------- 作者：天神太院明骞骞010 链接：http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fwenku.baidu.com%2Fview%2F01418630084e767f5acfa1c7aa00b52acfc79c62.html&urlrefer=1ddf57a81d32c3023c2b2b943e85fa9c

Python3.10以上必须windows8.1以上操作系统 3.11.0 快速下载 http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fwww.onlinedown.net%2Fsoft%2F14542.htm&urlrefer=b0fbcef9726057495c8e1d0005ff4276 另外，Python2.7.18终止终结者，没有网络支持，从2020.01开始。 -------------------------------------------------- win7怎么升级win10系统版本？ http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=http%3A%2F%2Fpe.xsrfa.cn%2F&urlrefer=fff827c4a6dfada52c03670a670ddb05 12Mb！！ 5大优势，拥有老友，系统想换就换！一键鼠标直接操作，智能检测分析、多元化系统版本选择、全新下载技术、永久免费或者：win7下什么版本可以安装python3?

Swiprolog8.5.11的应用在 Prolog 中事实和规则和在一起组成了知识库（Knowledge base），把这两者写在后缀名为 .pl 的文件里。可以把这个写到一个 ./ssss.pl 文件中，但不能写在 REPL 里查询写在 REPL 中，基于已知知识库，对某个问题进行逻辑推理，给出答案。什么是REPL？ Read - Eval - Print - Loop 读取 - 执行 - 打印输出 - 循环这个过程有时候翻译成交互式解释器。就是你往REPL里输入一行代码，它立即给你执行结果。而不用像C++, Java那样通常需要编译才能看到运行结果。在 Prolog 中，小写字母开头的单词是常量，表示一个对象，如 like 、mercury、kathy 都不需要预先定义，不需要赋值，直接写即可。例：苏格拉底会不会死？利用前面这些知识，就可以解决很多逻辑问题了，例如，已知：苏格拉底是人人都会死所以可以退出结论：苏格拉底会死。用 Prolog 来解决这个问题： person(socrates). person(plato). person(aristotle). mortal(X):-person(X). %查询 mortal_report:- write('known mortals are:'),nl,mortal(X),write(X),nl. ?-mortal(socrates). true. ?-mortal(X). socrates.

R语言对时间序列数据的指数预测模型 1. 创建时间序列 cc1[,5]<-substr(cc1[,1],1,4);head(cc1) cc11<-cc1[,c(5,2)];cc11;head(cc11) cc111<-tapply(cc11[,2],cc11[,1],mean);cc111 str(cc111);plot(cc111)2. 简单指数平滑法构建模型 cc111e<-ets(cc111,model='ANN');cc111ef<-forecast(cc111e)$mean;cc111e;cc111ef;cc111e3. 其它指数模型方法霍特模型AAN（相加误差，相加趋势，无季节性）温特斯模型AAA（相加误差，相加趋势，有季节性） 4.模型判据判断模型优劣也可以通过summary（），它可以查到更多判断条件； R语言还自带zzz模型可智能选取最优模型；判断条件以AIC标准，AIC越小模型越好，AIC评价模型兼顾了模型的简洁性和精确性。

乌克兰扎波罗热核电站

R语言 plot()、text()函数的颜色设置 text(cc1[ccc,1],cc1[ccc,2],label=cc1[ccc,2],col='gold',pos=4,cex=1.15) 顏色名稱 maroon紫褐色的; 褐红色的; darkred brown firebrick red --------- pink lightpink hotpink 热情的粉红 magenta 洋红; 品红; 品红 ==fuchsia mediumvioletred 适中的紫罗兰红 -------- darkmagenta darkviolet blueviolet violet purple plum ------- goldenrod darkgoldenrod gold yellow yellowgreen limegreen lawngreen greenyellow

双轴双色实现了

R实现的“基于概率的AI” lop<-TRUE #library(praise) while (lop) { me<-date() timep<-c('01','15','07','11','22','30','37','45','52','50','54','57','59') Sys.sleep(60) if (substr(me,15,16) %in% timep) shell.exec('002-2.mp3') if (substr(me,12,16)=='20:16') {lop<-!lop;praise(); shell.exec('002-1.mp3')} } #shell.exec('002-1.mp3') #system('cmd /c 002-1.mp3')

2021.1-11我国新能源发电量首次突破1万亿千瓦时大关国家能源局最新数据显示，今年1至11月，我国新能源发电量达到10355.7亿千瓦时，首次突破1万亿千瓦时大关，同比增长32.97%，占1至11月全国全社会用电量的比例达到13.8%，同比增长2.14个百分点。主要的新能源装机机构及其规模如下：

电厂水处理设计软件，目前最新使用的是什么？ WAVE 陶氏被杜邦收购后，这个软件是重新整合的，链接如下： http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fwww.dupont.cn%2Fwater%2Fresources%2Fdesign-software.html&urlrefer=0f027b5aaec5e3aeae5624c7b02bf35e 包含各种膜和树脂的计算都在里面。

水处理混床再生后长时间不用，投用硅超标，正洗后好了，为什么？水处理混床再生好了，长时间不用，投用过后，硅超标，然后，重新注水，正洗一会，投运合格，是怎么回事？再生好的混床停用后一般都是要重新冲洗到电导小于0.2的。原因是使用一段时间停用后，吸附在阴树脂上的硅，由于分子扩散运动，从树脂上交换到水中。维持一个正态平衡，水中硅和树脂上的硅要处在一个离子平衡。

2021应化(电力化学)前沿及创新课，成绩分析

导论调查分析

电力化学，国家一流专业入前20%，特色居全国之五就业主要在央企等体制内单位，非常有保障，全国也只有极少数高校能够培养。私企有少量的收入会略高，但一定会出现如下情况：

长理电力化学是干什么的？【长理电力化学是干什么的?】http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fri.sru.baidu.com%2Fr%2FwApnj8By12%3Ff%3Dcp%26u%3D05c3491c853de98d&urlrefer=c3b74bc622f7206fd168f82b48b8f619 ———— ———— ———— ———— ———— 长理电力化学是干什么的?长理电力化学专业，主要是从事什么工作内容呢？国网、大唐、华电、国电投、华能中核、中广核电厂化学学科属于应用化学的一个分支，它的主要研究对象是电力生产过程中的化学现象和化学介质的分析处理。从而保证发供电设备正常的化学工况蒸汽发生器是核电站一回路和二回路的枢纽，将反应堆内产生的热量传给蒸汽发生器的二回路水侧，产生蒸汽，推动汽轮机做功电力化学开设有核工况课程，指电场正常运行工况和异常运行工况，利用核裂变产生的核能转化为热能，驱动汽轮发电机发电电力用油的种类+1）汽轮机油（透平油）+是作为火力发电厂主要生产设备——汽轮机使用的润滑油，是发电厂用油中占较大的一+部分。+2）绝缘油+是火力发电厂和变电站重要的电气设备——变压器、断路器（油开关）中使用的绝缘介+质。+3）机械油+除汽轮机外，还有其它转动机械通用的润滑油。+4）抗燃油+随着电力工业的迅猛发展，它主要用于大容量汽轮机和燃气轮机的液压控制系统和轴承+润滑系统。也叫抗燃油。长沙理工大学的电力化学专业，国家一流专业，应用范围很广，小到发电厂火电厂，大到核电厂等等。匿名用户2021-11-17采纳电力化学有一大应用在于设备腐蚀的防护，这种腐蚀过程一般通过两种途径进行：化学腐蚀和电化学腐蚀。生物腐蚀也是金属腐蚀的一种途径。化学腐蚀：金属表面与周围介质直接发生化学反应而引起的腐蚀。电化学腐蚀：金属材料(合金或不纯的金属)与电解质溶液接触 , 通过电极反应产生的腐蚀。利用电化学相关知识对设备进行防护处理，此类研发工作需要大量人才，譬如很多企业是研究生产化学涂料等等。电力化学中包含了锅炉腐蚀的相关内容，讲述了许多锅炉腐蚀的危害。当锅炉水垢产生后，燃料燃烧的热量不能及时传递到水侧，使受热面温度升高，锅炉受热面若长期在超温状态下运行，金属材料将发生蠕变、鼓包，强度下降，导致爆管;若锅炉的水管因大量结垢而堵塞的话，将很快发生爆管。

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R实现空白图中的特殊符号及数学公式显示

三维4级（YUN3）分析法 1.每年7.18气温34年均值、高值、低值图每年7.18气温34年均值是否正态或服从某种分布？扩展... 2.各年7月份的温度~日期图上述数据是否重合或者有什么规律？扩展... 3.34年max气温高于35的日期~温度图，日期统计，日期分布？ 34年max气温高于35的各月归类矩阵分析 4.各年温度分布是否与60年周期规律相关？假设检验？二维数据集拆分为34张二维数据集，即转三维数据集三维分析

R的stem()函数，你真的会用了吗？ cc<-round(runif(17,1,300)) stem(cc) stem(cc,scale=2) 增加茎的数量，值越大越多 stem(cc,width=2) 默认为0，2则表示频数大于2个的个数

湘江重金属数据挖掘及预测分析目标：使用 R 语言+WPS，综合运用数据透视表、相关分析、关联分析、聚类分析等数据分析工具，以及线性、决策树、随机森林、人工神经网络等模型和评估工具研究湘江长沙段重金属指标的统计数据，从上述工具族中选出优胜者，分析湘江水源、流域排放企业、污染治理企业和其它措施对重金属指标合格率的影响，研讨各种影响因素之间的内在联系，根据所发现的影响显著性及其危害程度，建立湘江水质重金属指标的状态模型和发展预测模型，在结合模型的验证和评估的基础上，提出针对性的治理措施和效果预测。任务：根据湘江水质的许多历史数据，探索化学变化规律对未来化学状态的影响，以寻求化学指标与各种相关因素之间的内在联系，从而对未来化学状态进行科学、合理的预测，为湘江水质的安全可靠性提供有力保证。它是基于可知性、可能性、可控性、系统性原理的一种针对湘江水质状态的预测。湘江重金属数据挖掘和预测的步骤: ( 1) 搜集湘江长沙段跨年度、指标全面的重金属数据，搜集影响湘江重金属的各类因素的数据； ( 2) 清洗、处理原始数据，获取有含金量的数据； ( 3) 从数据中挖掘有用信息，对探索性出的的数据进行分析； ( 4) 湘江重金属状态模型及特征分； ( 5) 进行湘江水质化学状态的预测建模； ( 6) 预测结果的综合分析与评价。

湘江水质安全的数据挖掘及分析网络信息化技术的不断发展，基于人工智能、统计学、机器学习等技术的数据挖掘技术逐渐成熟，为研究各领域的数据所包含的信息提供了更方便快捷的方法。随着大数据时代的到来，基于网络平台的数据挖掘技术逐渐成熟，数据挖掘技术逐渐在电力、能源、湘江水质监测、医学等多领域均有应用，并扮演着非常重要的角色。发达国家在较早时期就已经开始了数据处理的相关技术，随着互联网的不断发展，越来越多的领域开始利用数据挖掘技术。近年来在电力工程管理的研究中，数据挖掘相关技术的应用也逐渐增多，然而利用数据挖掘技术对湘江水质安全及可靠性方面的研究还比较少。大数据分析或数据挖掘指运用各种工具如数据分析和机器学习（一种人工智能方法）从大量的、有噪声的和模糊的数据中，提取隐含信息的过程，并将该信息转化为易于理解的模式再用于指导实践。首先，数据挖掘之前，要花大力气去理解项目背景和数据特性；挖掘之中，要优选工具和优化参数；挖掘之后，要将所提取的信息转化成为使用者易于理解的知识，去伪存真、去粗取精后，再交用户使用。其次，用开源、免费的软件如 R 代替昂贵的商业软件。在湘江水质工程领域，利用数据挖掘技术对各类重金属指标进行统计分析，发现影响重金属含量的特点、原因，可以为湘江水质安全管理提供新的思路及方法。随着水质监测的计算机辅助服务技术、自动采集技术以及通讯技术等发展，同时湘江水域监测系统日益复杂，企业信息化水平不断提高，生产和经营过程中会产生和积累大量数据信息，数据信息呈现爆炸性増长，数据的采集，传输、加工、存储、查询以及预测和决策等的信息量和工作量越来越大，这些数据和由此产生的信息都是湘江水质智能控制和管理的财富。传统的湘江水质监测数据处理主要是停留在数据采集和监控方面，对实时数据和历史数据也只是做一些简单的查询、检索、显示等操作。数据加工、分析很不够，不能有效地挖掘湘江重金属监测数据内部的更有用的信息。为了在面对大量数据量的情况时，对湘江治理提供指导意见和提供有价值的合理生产信息，数据挖掘在湘江重金属变化预测中的应用变得越来越迫切。湘江水质监测数据的挖掘就是从大量重金属监测数据中挖掘出隐含的、未知的、能提供给相关生产控制人员的潜在价值的关系、模型和趋势，并且利用这些知识和规律建立用于支持湘江治理和决策等的模型，从而提供湘江水质状态预测的方法、工具和过程，最终更加精确的预测出湘江重金属指标的变化趋势。

数据处理核

大数据的核心，还是数学问题啊😱

终于理解了数据的标准化处理

动力煤价格！

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欧洲能源价格暴涨，居民拼车出行法国跨省、跨国拼车成时尚

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德国2022年停核电，2038年停用煤电厂，2050年停用天然气在德国南部，一座废弃核电站的冷却塔被爆破拆除。爆破前，冷却塔上投影着一行德语：“为替代能源让路”。十年前，核电曾占到德国电力供应的四分之一。明年，德国将关闭最后三座核电站，成为西方工业大国里第一个全面弃核的国家。不仅是核能，按照德国的计划，2038年前将关闭所有煤电厂，2050年前将放弃使用天然气。传统能源退出的同时，各种新能源正加速进入市场。数据显示，2020年，可再生能源发电量占德国电力市场的近50％，是十年前的近三倍。其中，风力发电做出了最大贡献，占比27.4％；光伏发电占比9.7％；其余的12.2％则由生物质能，水力发电和其他可再生能源构成。印度能源部门的官员近期表示，当地135家骨干电厂中，有72家电厂的电煤存量不足3天，电煤供应紧张的局势十分严峻。印度国内的雨季导致不少煤矿停产，跨邦煤炭运输不畅也令燃煤库存不断减少。与此同时，国际煤价成倍上涨，让印度燃煤电厂为煤炭发愁。印度金德尔钢铁电力集团执行董事夏尔玛：从南非进口动力煤的价格，一年前是60美元一吨，现在单价已经涨到180到210美元。

词云应用经典

316与合金碳钢应用最大差别在哪？ 316可以用于太空，碳钢由于其低温脆性不行。

304 PK 316? 最常用的两种不锈钢304，316（或对应于德/欧标的1.4308,1.4408）; 316与304在化学成分上的最主要区别就是316含Mo，而且一般公认，316的耐腐蚀性更好些，比304在高温环境下更耐腐蚀。所以在高温环境下，一般都会选用316材料的零部件。价格上，304约1.5左右， 316约2.0左右，单位万元/吨

Python爬蟲程序例一获取整个页面的信息 1 getjpg.py #coding=utf-8 import urllib def getHtml(url): page = urllib.urlopen(url) html = page.read() return html html = getHtml("https://tieba.baidu.com/p/5478991953") print html 2 Urllib 模块提供了读取web页面数据的接口 3 定义一个getHtml()函数:urllib.urlopen()方法用于打开一个URL地址 4 read()方法用于读取URL上的数据，向getHtml()函数传递一个网址，并把整个页面下载下来；执行程序就会把整个网页打印输出。

防锈铝合金属于热处理不强化合金，冷作硬化是提高强度的唯一途径。用于其铸造退火后是单相固溶体，因此耐蚀性好，抛光性能好，能长时间保持其光亮的表面。

海洋舰设施的高强钢材料 AC建造所使用的特种钢所要求的强度要远远高于普通军用船舶的钢强度要求，采用高强钢板可以减轻船体重量，增加抗弹能力。特别是甲板的钢材，由于要承受起飞过程中的高热和高摩擦力，更要精益求精。 AC舰体一定要采用高强度合金钢。钢材的屈服强度一般在500～800兆帕。像油轮、散装货船，集装箱船等民用船所用钢的屈服强度有250兆帕就够使了，普通军用船只在300兆帕以下就行。建造一艘7.5万吨级的AC，需用各种特殊品种厚钢板4万多吨。一般可分为船体板、装甲板及结构板三大类。船体用钢板要求比较低，基本上就是潜艇用的耐压板，屈服强度通常为450兆帕和550兆帕，钢板厚度为22～28毫米。船体的水下部分采用钢板厚度达150～203毫米。也有制成双层或三层船体，当外层钢板被击穿的时候，还有一层保护层。 AC需要的另外一种钢材就是装甲钢板。

大数据具有哪些特点？大多数支持者认为： 4个特点简称4V. (1) Volume 海量产生和存储的数据量加速增加，未来势头更猛，尤其是物联网，还会进一步提升数据增长速度

Swiprolog怎样读取文件的内容？ ?- read_string(Stream, L). 读取文件数据流的第一行到变量L。 ?- read_string(Stream, 1000,L). 读取文件数据流的头1000个字符到变量L。当然，之前要先打开文件，获取数据流。

腐蚀大数据时代开启！ 2015年有人在高等级期刊首次提出了腐蚀大数据的说法，毕竟工业腐蚀对GDP的损失达到5%左右，而且至少有一半是可以挽回的，腐蚀大数据，必须越早越好的投入，那些片断的腐蚀实验研究，确实已经满足不了目前技术发展带来的创新飞跃，欢迎大家讨论，并一起关注 “腐蚀大数据”

esai大树聚吧是干什么的？ es就是expert system AI就是artificial intelligence 大树聚就是“大树聚”的谐音，想着大家不用太严肃。既然是个吧，应该是轻松的聊些有意义的事情，对吧😊 轻松的聊些有意义的东东，比如说 es , AI

Swiprolog真的在将来的AI应用中会被淘汰吗？为什么这个吧有些冷清？难道Swiprolog真的在将来的AI应用中会被淘汰吗？一直在犹豫，是否要花更多的时间来熟悉Swiprolog。有时觉得逻辑编程很有特点，有时觉得其开放性及三方包的调用兼容性不够，挺矛盾的.... 有什么建议？谢谢

腐蚀大数据 2015年有人在高等级期刊首次提出了腐蚀大数据的说法，毕竟工业腐蚀对GDP的损失达到5%左右，而且至少有一半是可以挽回的，腐蚀大数据，必须越早越好的投入，那些片断的腐蚀实验研究，确实已经满足不了目前技术发展带来的创新飞跃，欢迎大家讨论，并一起关注 “腐蚀大数据”

Swiprolog换一种学法，百度搜索“Swiprolog开发实战中文手册" Swiprolog资料少，而且参与的人还是少，那么，何不尝试换一种学法，百度搜索“Swiprolog开发实战中文手册"，也许会有适合的学习方法哦！

python三行代码实现显示图片。要实现python三行代码显示图片, 首先，需要安装包，包的名称是scikit-image，上次讲了怎样安装三方包，这里就不提这个了。其次，调用该包，注意，调用的名称与包名称不一样的。 import skimage 最后，上具体代码： from skimage import io,data img=io.imread('hetun1.jpg') io.imshow(img) 执行图片如下：但是，没有反应，为什么？上述代码在windows环境下是OK的；但是，在LINUX下，还必须声明一下画板，即如下图所示：代码解释： 1. from skimage import io,data从指定包调入两个函数，你理解为包的特定过程也可以；怎样习惯理解都可以； 2. img=io.imread('hetun1.jpg')给img变量赋值，内容是读取hetun1.jpg文件，注意必须在同一目录下； 3. io.imshow(img)显示该图片 4. UBUNTU下，有多种方式调入画板，这里只是其中一种而已。

Spyder下怎样查看和安装其它三方包？说起spyder, 一定不能不提Anaconda这个大神，确实是很好的python开发环境。这里不多解释Anaconda的渊源了，直接回答问题？这个问题我花了一整天时间来弄清楚，唉，还是stupid些.... 在Anaconda提供的Prompt程序下，双击运行；也就是进入所谓的DOS界面，或则linux的终端界面，运行： Pip list 如果在Spyder的右下角的交互界面下，可以输入： pip list 或者： conda list, 是一样的。好，下面怎样安装三方包？例如要安装的包为cv2, requests 执行： !pip install cv2 !pip install requests 用顺了其实不复杂的...

Ubuntu下安装pip的复杂过程真的很不容易！使用系统：Ubuntu16.04 目标：实现pip的安装，以更好的安装python包。开始状态：莫名原因，没有安装pip. 第一步：sudo apt-get update ok... 第二步：sudo apt-get upgrade 与第一步的区别，前者是更新软件源列表；这一步是更新系统已经安装的软件包的列表。第三步：修改/etc/apt/sources.list文件，很多资料说打开该文件是一个编辑窗口，我的不是了，是一个系统设置窗口了，也许版本差别导致的。双击“其它软件”选项卡，添加源；第四步：sudo apt-get install pip 仍然不成功，转而寻找专门的python-pip专用安装包，试了好多次，就下面这个靠谱 //packages.ubuntu.com/trusty/au/python-pip/download 找到Asia,下载python-pip-1.5.4.1-all.deb 第五步：对于这种包文件，最简单的办法就是 sudo dpkg -i python-pip-1.5.4.1-all.deb 第六步：但是还没有那么简单，该包又依赖于另外的若干包，反正问你要啥你就下啥吧，那个网站都有的，需要包有： python-distlib,python-setuptools, python-request, ... 真的非常折腾，花了很长的时间....