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原创 大屏数据可视化Html+ECharts模板源代码合集110+套

看看有没有符合需要的!

2025-05-19 09:20:58 1710

原创 深信服超融合HCI初级笔试题目(三套)

C、sangfor一体机出厂时已经安装了对应的企业云或桌面云管理平台,用户仅需要做基本的上架及网络搭建即可使用。9. 深信服企业云采用分布式存储架构,运用什么机制,确保硬件故障时,数据不丢失、业务不中断?() [单选题] *8、P2V迁移过来的虚拟机,无法正常开机,通用排查方法是() [单选题] *1.关于acloud控制台恢复密码说法错误的是() [单选题] *7、企业级云的虚拟网络中,以下连线方式正确的有() [单选题] *2、关于sangfor一体机,说法不正确的是() [单选题] *

2025-05-07 21:22:03 995

原创 一键查看手机信息的免费小工具,Fastboot模式下使用

本工具可在 Fastboot 模式下,一键查看华为手机型号、ROM版本、BL解锁状态、IMEI等信息。

2025-08-19 21:15:25 811

原创 荣耀8全网通官方固件卡刷包EMUI8-FRD-AL00-8.0.0.556刷机教程

华为/荣耀全系手机通用刷机指南:支持EMUI、鸿蒙、MagicOS系统,提供正常升级和强制升级(三键强刷)两种方式。刷机前需确保电量充足并备份数据,强制升级会清除所有用户数据。推荐使用OTG+U盘方式,也可选择SD卡方式。操作步骤:1.下载官方完整强刷包解压;2.将dload文件夹放入存储设备;3.关机后三键组合进入升级界面。注意部分机型不支持版本回滚。

2025-08-19 21:08:22 4065

原创 荣耀8 (FRD-AL00) 刷机、解锁Bootloader与获取Root权限

本文详细介绍了华为手机刷机、解锁和Root的具体步骤。准备工作包括下载刷机包、解锁码、Recovery镜像等工具。主要流程分为三步:1)通过SD卡强制升级模式刷入新系统;2)开启USB调试后使用华为工具箱解锁Bootloader;3)刷入TWRP Recovery并安装Magisk获取Root权限。操作过程中需注意进入Recovery模式的方法、文件存放位置以及TWRP的初始设置选项。完成所有步骤后,可通过Magisk Manager验证Root是否成功。全文提供了从准备工作到最终验证的完整指导方案。

2025-08-19 21:02:46 2576

原创 Python+jieba文本分析示例:实现统计《三国演义》中的人物并生成词云图

依次执行文本提取→分词统计→数据清洗→结果排序→可视化输出,形成完整分析链路。库(PyMuPDF)实现PDF到文本的转换,支持保留原始排版顺序的文本提取。读取需要过滤的通用词汇(如"将军"),通过。实现按元组第二元素(词频)排序,方法可获取页面内的所有文字内容。语句清除统计结果中的干扰项。实现左对齐名称显示。

2025-05-08 21:00:18 470

原创 Python+jieba 文本分析示例:实现统计《西游记》中的人物并生成词云图

在文本分析领域,Python凭借其强大的库支持,成为处理中文文本的常用工具。本文介绍了一种利用Python对《西游记》进行人物统计并生成词云图的方法。首先,使用fitz库从PDF文件中提取文本,然后通过jieba库进行中文分词。接着,定义同义词映射以合并不同称呼的角色名称,并统计词频。通过filter_excluded_words函数过滤掉不需要的词汇,最后使用WordCloud库生成词云图,并通过matplotlib展示。整个过程通过main函数整合,实现了从文本提取到词云图生成的全流程自动化。这种方法不

2025-05-08 21:00:10 873

原创 Python+jieba文本分析示例:实现统计《红楼梦》中的人物并生成词云图

本文介绍了一段用于从PDF文件中提取文本、进行词频统计并生成词云的Python代码。代码主要分为以下几个步骤:首先,使用fitz库从PDF中提取文本;接着,通过jieba库对文本进行分词,并统计词频;然后,过滤掉排除词,并对词频进行排序;最后,使用WordCloud库生成词云图。代码中还包含了对同义词的处理,确保词频统计的准确性。整个过程通过main函数串联,最终输出高频词汇并展示词云图。该代码适用于中文文本分析,能够直观展示文本中的关键词分布。

2025-05-08 21:00:02 1266

原创 Python+jieba 文本分析示例:实现统计《水浒传》中的人物并生成词云图

本文介绍了如何使用Python结合jieba库对《水浒传》中的人物进行统计,并生成词云图。首先,通过fitz库提取PDF文件中的文本内容,然后使用jieba进行中文分词。接着,通过自定义的process_text函数统计词频,并合并同义词。为了排除无关词汇,使用filter_excluded_words函数过滤掉指定词汇。最后,通过sort_and_print_results函数对词频进行排序,并输出前44个高频词汇。最终,利用WordCloud库生成词云图,并通过matplotlib进行展示。整个流程通过

2025-05-08 20:59:29 1039

原创 大屏数据可视化Html+ECharts模板前端代码合集110+套

可根据需要修改,通过deepseek修改更方便。基本上能下载到的就是这些样式了。看看有没有符合需要的!

2025-05-07 21:31:44 266

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