基于matlab的斜抛运动轨迹分析(考虑空气阻力)，大物作业。。顺便放上来，有需下载

http://www.superdecisions.com/downloads/index.php?section=win3_0_beta 官网安装包地址， 使用需注册，然后拿到自己的personal serial number 不建议使用，网上没有3.2版本的中文使用方法

UCINET软件是由加州大学欧文(Irvine) 分校的一群网络分析者编写的。现在对该软件进行扩展的团队是由斯蒂芬博加提(StephenBorgatti)、丁埃弗里特(Martin.Everett) 和林顿:弗里曼(Linton Freeman)组成的。 UCINET网络分析软件包括一维与二维数据分析的NetDraw, 还有正在发展应用的三维展示分析软件Mage等,同时集成了Pajek用于大型网络分析的Free应用软件程序。利用UCINET软件可以读取文本文件、KrackPlot、 Pajek、 Negopy. VNA等格式的文件。它能处理32767个网络节点。当然从实际操作来看，当节点数在5000~ 10000之间时，一些程序的运行就会很慢。 社会网络分析法包括中心性分析、子群分析、胞分析和基于置换的统计分析等。另外,该软件包有很强的矩阵分析功能，如矩阵代数和多元统计分析。与UCINET的是 用于绘制社交网络图表的NetDraw程序,此外,该程序可以将数据导出到Mage和Pajek。它是目前很上手、很适合新手的社会网络分析软件。

Offset Explorer（原名Kafka Tool）是一款用于管理和使用Apache Kafka集群的图形用户界面（GUI）应用程序。它为用户提供了直观的UI界面，方便快速查看Kafka集群中的对象以及集群主题中存储的消息。 - 最新版本的Offset Explorer支持Kafka 0.11及以上版本，使用3.x版本的工具，其中最新版是3.1。 - 用户可以直观地查看节点、主题、消费者信息，以及主题数据信息。 - 支持数据量大时的查询，以及设置数据时效性（一般设置为3~7天）。 - 提供了mock数据的功能，便于测试和模拟。

技术栈： 基于python开发 多线程快速执行 特色功能： 支持千万量级数据合并 支持批量，一键自动合并 支持xlsx、csv、xls 支持按表头合并 支持表头不一致，意义相同的表头合并 支持自定义列、自定义sheet 支持跳过表头尾说明行 支持自定义子表数据行数 支持添加数据来源列 支持跳过空白列 支持整行重复去重（可配置） 支持自定义导出格式 支持自定义csv编码方式（需要指定导出格式为csv) 支持多线程，高性能极速合并 一键表格合并助手是一款基于Python开发的高性能数据处理工具，其核心优势在于多线程快速执行能力。这种技术栈的选择不仅保证了工具的高效性，还确保了其在处理大规模数据时的稳定性和可靠性。Python作为一种灵活且功能强大的编程语言，为该工具提供了坚实的基础，使其能够轻松应对各种复杂的数据处理任务。 这款工具的一大亮点是其对大规模数据的处理能力。它能够轻松处理千万量级的数据，这对于需要分析海量信息的企业和研究机构来说是一个巨大的优势。无论是市场调研数据、金融交易记录，还是科研实验结果，一键表格合并助手都能够从容应对。 在文件格式支持方面，也有极强的兼容性！

首先，我要介绍的是一款由“勤学道人”开发的高性能一键合并工具——一键表格合并助手。这款工具非常适合小白用户，因为它有一个可视化界面，操作简单，只需选择表格文件后，一键转码即可完成合并任务。 优势： 可视化界面，操作简单 支持多线程快速合并，表越多优势越明显 Python处理大表，可处理千万条数据大表，表越大优势越明显 劣势： 需要下载安装，初次使用可能需要一定的学习时间 特色功能： 支持单表千万量级拆分 支持批量拆分 支持带表头拆分 高性能：Python应用，支持多线程

WEKA 的全名是怀卡托智能分析环境（Waikato Environment for Knowledge Analysis），同时 weka 也是新西兰的一种鸟名，而 WEKA 的主要开发者也来自新西兰。WEKA 作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。如果想自己实现数据挖掘算法的话，可以看一看 weka 的接口文档。在 weka 中集成自己的算法甚至借鉴它的方法自己实现可视化工具并不是件很困难的事情。 Weka 基于 Java 开发，是一款开源且免费的软件，有 Windows 版本，Linux 版本和 Mac OS 版本。在数据源上支持 ARFF文件，这是一种 ASCII 文本文件，CSV 文件和 JDBC 数据库访问功能。 Weka 轻巧便捷，安装简单，非常适合个人用户和中小企业使用。在操作上可以可视化操作无需编程，支持拖拉拽式工作流程使用起来非常方便，但是无论是数据预处理还是算法选择和调参都需要工程师手动完成，因此使用者需要具备一定统计学基础和数据挖掘经验。

注意，程序运行需要MATLAB runtime9.5版本 使用手册及大报告见https://blog.csdn.net/weixin_42845306/article/details/117951465 资源仅包含程序，mlapp源码下载链接请关注大报告更新。

下载之后是一个名为cpeditor-6.11.1-windows-x64-setup.exe的软件，点击安装即可

薯狗狗小红书最专业数据分析竞品账号监控软件 主要如下功能： 1. 小红书竞品账号监控 2. 小红书竞品笔记监控 3. 小红书笔记评论监控 4. 小红书竞品数据分析 5. 小红书笔记评论导出 6. 通过关键词监控笔记数据

八爪鱼网页数据采集器,是一款使用简单、功能强大的网络爬虫工具,完全可视化操作,无需编写代码,内置海量模板,支持任意网络数据抓取,连续五年大数据行业数据采集领域排名领先。

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数据处理

插件已经打包为exe文件，点击即可运行。效果可见：https://blog.csdn.net/WTYuong/a 即使电脑上没有安装Python，也能通过一个简单的EXE文件轻松完成工作。 基础功能： 1、读取Excel文件。 2、进行分词处理。 3、统计词频，并保存结果。 优化功能： 4、文件预览：在图形用户界面（GUI）中添加了一个部分，用以展示所选Excel文件的前五行数据。 5、字段选择自由度：增加了一个下拉菜单，让用户可以自由选择要进行分词统计的字段。 6、错误处理：在处理数据之前，我添加了一些检查程序来确保用户已正确选择了字段。 7、智能命名：保存文件时，默认文件名将设置为选定字段的名称，简化了操作过程。 ———————————————— 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/WTYuong/article/details/135513195

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基于matlab编写，已经打包好为exe。用于模拟蒙特卡罗仿真实验，圆周率近似计算的演示和误差分析，信息传输误码率的理论分析和仿真实验。 需要在matlab2020b的环境下运行，2020b的runtime版本是最高的9.9，而且不能向下兼容qwq,所以其他版本无法运行。有机会在低版本重新编译，以获得更好的兼容性。

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打开后无法关闭（把你气吐血的那种），并会使用镜像映射进行封死任务管理器。运行完毕后，桌面会出现大量软件（放心，只是一堆图标）

内容概要：使用者只需要输入爬取商品和爬取条数，就能自动化爬取价格和评论等10余个字段信息，并将其保存为csv文件。 使用人群：无代码基础的数据人员和在校大学生毕业设计。

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解压缩到一个文件夹里。 里面不含执行文件，只含源代码。 VS 2013、MFC 对话框 项目。 这个算量项目 采用了 Toom Cook 技术；分片并行计算技术。 在多核心（CPU core 1~32) 、高速度（CPU 2.3~5.1Gkz），大量内存（8~256GB） ，大量磁盘（固态 120GB、硬盘 1TB~5TB）的 WIndows 7 上，非常快地算出 7^7^12。

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