binyan17
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liping0423：
这边文章 的很不错，拿去用了。谢谢
Oracle时间加减 -
Salyang：
黑莓软件还是很多的，而且我有整理，发布在我的站点里了，www. ...
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bulktree：
应该有个清单吧
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binyan17：
xkorey 写道那些软件都是什么功能？介绍下吧。
里面的软件 ...
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xkorey：
那些软件都是什么功能？介绍下吧。
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那时，我们迷恋“大全”、“秘籍”一类的书籍，心中只有代码。当我看到一行行枯燥的代码变成了能够打电话的设备，变成了屏幕上漂亮的表格，变成了动听的音乐，成感油然而生。 我觉得自己也是一个出色的程序员了...
Python库是一组预先编写的代码模块，旨在帮助开发者实现特定的编程任务，无需从零开始编写代码。这些库可以包括各种功能，如数学运算、文件操作、数据分析和网络编程等。Python社区提供了大量的第三方库，如NumPy、Pandas和Requests，极大地丰富了Python的应用领域，从数据科学到Web开发。Python库的丰富性是Python成为最受欢迎的编程语言之一的关键原因之一。这些库不仅为初学者提供了快速入门的途径，而且为经验丰富的开发者提供了强大的工具，以高效率、高质量地完成复杂任务。例如，Matplotlib和Seaborn库在数据可视化领域内非常受欢迎，它们提供了广泛的工具和技术，可以创建高度定制化的图表和图形，帮助数据科学家和分析师在数据探索和结果展示中更有效地传达信息。
该资源内项目源码是个人的课程设计、毕业设计，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ ## 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 该资源内项目源码是个人的课程设计，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ ## 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。
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Sublime Text 是一个轻量级、跨平台的文本和源代码编辑器，它支持多种编程语言和标记语言。Sublime Text 的主要功能和作用包括： 1.代码编辑：Sublime Text 提供了强大的代码编辑功能，包括语法高亮、代码折叠、自动完成、代码缩进和格式化等，这些功能有助于提高编程效率和代码的可读性。 2.多语言支持：Sublime Text 支持多种编程和标记语言，如 Python、JavaScript、HTML、CSS、Markdown 等，几乎适用于所有的软件开发需求。 3.插件扩展：Sublime Text 有一个丰富的插件生态系统，用户可以通过安装插件来扩展编辑器的功能，如版本控制集成、代码调试、语法检查等。 4.跨平台：Sublime Text 可在 Windows、macOS 和 Linux 操作系统上运行，用户可以在不同的设备上使用相同的编辑器。 5.高性能：Sublime Text 设计轻巧，启动速度快，即使是在打开大型文件时也能保持良好的性能。 6.自定义功能：用户可以自定义编辑器的界面、快捷键、编辑行为等，以适应个人的编码习惯和偏好
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在R语言中，数据分析可以涵盖广泛的领域，包括描述性统计、探索性数据分析、假设检验、数据可视化、机器学习等。以下是一个简单的R语言数据分析案例，该案例将涵盖数据导入、数据清洗、描述性统计、数据可视化以及一个简单的预测模型。 案例：预测房价 假设我们有一个关于房价的数据集，其中包含房屋的面积、卧室数量、浴室数量、楼层、房屋类型等信息以及房价。我们的目标是使用这些特征来预测房价。在R语言中，数据分析可以涵盖广泛的领域，包括描述性统计、探索性数据分析、假设检验、数据可视化、机器学习等。以下是一个简单的R语言数据分析案例，该案例将涵盖数据导入、数据清洗、描述性统计、数据可视化以及一个简单的预测模型。 案例：预测房价 假设我们有一个关于房价的数据集，其中包含房屋的面积、卧室数量、浴室数量、楼层、房屋类型等信息以及房价。我们的目标是使用这些特征来预测房价。在R语言中，数据分析可以涵盖广泛的领域，包括描述性统计、探索性数据分析、假设检验、数据可视化、机器学习等。以下是一个简单的R语言数据分析案例，该案例将涵盖数据导入、数据清洗、描述性统计、数据可视化以及一个简单的预测模型。 案例：预测房价 假设
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