来，我给你加个Buff！

最新推荐文章于 2025-04-27 08:47:07 发布
最新推荐文章于 2025-04-27 08:47:07 发布
阅读量185 收藏
点赞数
文章标签： 数据可视化 编程语言 大数据 人工智能 数据分析

最近常常有很多粉丝问我，入坑数据分析师有出路吗？前景如何？从何开始？有没有相关学习资源？对我现在的工作有什么帮助？

等等一系列问题...今天就来详细说一说！

现如今我们已经步入大数据时代。我们的一言一行都产生着大量数据，而这些数据也在改变着我们的生活，数据中更是蕴藏着不菲商业价值。

如何才能从海量数据中挖掘分析出其中的价值提升企业利润呢？这就离不开数据分析这项技能，它也几乎已成为大多数行业岗位的必备技能要求。

然而对很多人来说，数据分析还只是个模糊的概念，总觉得离自己很遥远。

其实无论是在企业还是社会，数据都已经开始扮演越来越重要的“角色”。

在这种大势之下：数据分析已经不只是数据分析师的“专业”本领了。它已经成为工作的必要条件，也是每个打工人个人能力最重要的补充。

既然数据分析这么重要，那么该如何入坑呢？

虽然现在网上有大把的免费学习资源。但往往顾此薄彼，要么抓不到重点，要么缺斤少两不系统。一番折腾之后，直接从入门到放弃。

鉴于此，小编精选了一套适合大多数人学习的《数据分析资料》，以帮助大家快速啃下这块硬骨头。

这套资源有别于网上那些华而不实的妖艳货。无论是从基础到进阶，还是案例分析，再到数据的可视化，都是你从来见过的全新版本。

内容覆盖非常全面且系统，现免费开放给大家下载，下面我大致罗列部分内容，文末可全部打包领取。



（资料内容过多，仅截取部分。）

相信通过本资料的学习，你一定会受益匪浅，对对数据分析有一个全新系统的认知。

本套数据分析资料现无偿发放，免费赠予大家，领取数量有限，先到先得。

 资源领取方式 

长按识别下方二维码

添加小助手微信免费领取

添加请备注：21429（资源编号）

▼

（添加后请耐心等待发放福利）

（请勿反复添加，将按添加顺序通过）

点分享

点收藏

点点赞

点在看

【unity实战】实现一个buff系统（附项目源码）
向宇
11-05 5996
当今大多数游戏都拥有一些形式的Buff系统，利用这种系统可以增强或削弱游戏角色的特定属性。在Unity中，我们可以使用脚本轻松地创建这样的Buff系统。在本教程中，我们将探索如何实现一种基本的Buff系统，其中包括对游戏中的玩家或敌对角色施加各种不同类型的Buff。我们还将学习如何设置时间限制和叠加限制，以及如何实现Buff效果的应用和移除。通过本教程，您将学习如何在Unity中创建一个完整的Buff系统，为您的游戏增加全新的深度和策略性。
【行业应用篇】【论文党必看！DeepSeek从开题到答辩的7层外挂buff 】
商务合作|问题讨论|交流学习 请联系作者微信，加微信请务必注明来意，博客主页有联系方式
03-10 334
凌晨三点，实验室的小王盯着电脑屏幕快疯了——导师刚毙了他的第三个选题，文献综述像乱炖火锅，查重率还飙到38%。隔壁工位的老李默默甩过来一串DeepSeek指令：“试试这个，昨天刚用它搞定了大论文，连致谢都是AI写的！
B 站上有哪些很好的学习资源?
热门推荐
九章算法的博客
02-06 22万+
哇说起B站，在小九眼里就是宝藏般的存在，放年假宅在家时一天刷6、7个小时不在话下，更别提今年的跨年晚会，我简直是跪着看完的！！ 最早大家聚在在B站是为了追番，再后来我在上面刷欧美新歌和漂亮小姐姐的舞蹈视频，最近两年我和周围的朋友们已经把B站当作学习教室了，而且学习成本还免费，真是个励志的好平台ヽ(.◕ฺˇд ˇ◕ฺ;)ﾉ 下面我们就来盘点一下B站上优质的学习资源： 综合类 Oeasy： 综合...
原创 | 吐血推荐，B站最强学习资源汇总（数据科学，机器学习，python）
数据派THU
04-13 5681
经过这几个月的居家隔离，想必大多数同学都开始习惯通过线上的方式开展学习了，在线教育领域也因此迎来了一波爆发，竞争异常激烈，既有知名平台如MOOC、学堂在线、网易云课堂等，也有不少初创新...
这份Python精品资源，你绝对百度不到，限时白嫖！
04-06 208
最近常常有很多粉丝问我，入坑数据分析师有出路吗？前景如何？从何开始？有没有相关学习资源？等一系列问题...今天就来详细说一说！ 如何才能从海量数据中挖掘分析出其中的价值提升企业利润呢？这就离不开数据分析这项技能，它也几乎已成为大多数行业岗位的必备技能要求。 然而对很多人来说，数据分析还只是个模糊的概念，总觉得离自己很遥远。 其实无论是在企业还是社会，数据都已经开始扮演越来越重要的“角色”。 在这种大势之下，数据分析已经不只是数据分析师的“专业”本领了。它已经成为工作的必要条件，也是每..
【转】B站最强学习资源汇总（数据科学，机器学习，python）
明而决之
04-05 3157
【转】强烈推荐，B站最强学习资源汇总（数据科学，机器学习，python） 本文转至数据分析V，原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Tw6cy6uKyDea86Z/article/details/105591583 经过这几个月的居家隔离，想必大多数同学都开始习惯通过线上的方式开展学习了，在线教育领域也因此迎来了一波爆发，竞争异常激烈，既有知名平台如MOOC、学堂在线、网易云课堂等，也有不少初创新星。但要说最受年轻人欢迎的学习资源网站，应该非B站莫属。该平台资源之丰富不用多说..
自学编程B站白嫖指南
woyaottk的博客
08-13 648
以下内容为B站up不高兴就喝水总结程序员cxuan的公众号内容，然后我再将其做成思维导图以便查阅，如果侵犯任何人的权益，我会立刻删除
Buff
10-25
总的来说，"Buff"在这个语境下关联到字体设计和使用，涉及游戏中的增益效果概念如何转化为视觉设计的元素。通过理解和运用各种字体，可以提升用户体验，加强品牌形象，并在视觉传达中注入更多创意和个性。而压缩包中...
该项目是一个通用的Buff系统.zip
03-12
该系统能够轻松集成到现有项目，你可以方便地添加、管理和应用自定义逻辑的Buff。 管理系统是一种通过计算机技术实现的用于组织、监控和控制各种活动的软件系统。这些系统通常被设计用来提高效率、减少错误、加强...
python自动检索buff平台低价商品
Tianbibilailai的博客
03-12 2405
这篇文章主要介绍了如何使用python获取buff商品历史价格，通过计算，对比当前价格和历史价格的大小，预警低价商品。
python41套资源免费分享
11-03
资源是真实的，是别人分享给我的，我也来分享给大家。
B站大数据学习资源分享
xiaohu21的博客
07-29 448
B站–免费的学习网站   谨以此感谢免费开放视频学习资源的各个培训机构和技术达人，代码开源让编程更简单，学习资源开源让学习更简单。 大数据成套学习资料： 多易：多易教育 涛哥和星哥，大数据的源码级研究顶尖牛人，亲自教学，更新教程非常快，以前传智播客的大数据核心讲师。 尚硅谷：尚硅谷 课程体系很完备，师资力量雄厚，国内前列的培训机构，并且愿意免费开放相对教新的培训视频和资料。确实很良心 Java学习成套资料： 动力节点 Java学习和大数据学习 狂神说 还在持续更新中，费曼学习法，24岁的年轻技术牛人 ..
【数据分析与挖掘实战】B站影视区数据分析
m0_49263811的博客
12-22 8057
一.分析目标与内容 B站作为一个视频内容平台，具有广泛的受众，其数据具有巨大的分析价值。在本次数据分析项目中，分别从视频角度和up主角度对B站影视区数据集进行了分析，通过描述性统计，维度拆解，聚类等方式进行了较为全面的分析。在分析过程中，特别关注了原创或搬运这个特征，并发现了一些有趣的结论。 二.数据来源 链接：点击获取 提取码：srtc 三.数据导入与基本情况查看 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyp
基于大数据的B站用户行为数据分析与可视化分析系统
鹏飞的博客
06-04 1153
与此同时，视频博主也有意识的隐藏视频中的关键信息，以获取来自用户的真实反馈数据，这种手段极大的增强了用户同up主之间的交互，并有利于视频博主创作更高质量的视频内容。统计数据过程中多使用snownlp类库来实现这一基本的情感分析的操作，通过计算弹幕的数据值，来分析其中的倾向性。取自B站某月数据，其主要涉及有关生活版块的热点视频数据，并选取了大量热点词、评论等数据进行分析和研究，实现数据的可视化研究，了解这段时间网络舆情的总体趋势，掌握用户的心理态度，加强受众的互动反馈，激发用户对于B站文化探索的兴趣。
B站视频弹幕数据分析
weixin_43351012的博客
03-11 3578
B站视频弹幕分析
毕设 基于大数据的b站数据分析
最新发布
fawubio的博客
04-27 728
本文主要运用Python的第三方库SnowNLP对弹幕内容进行情感分析，使用方法很简单，计算出的情感score表示语义积极的概率，越接近0情感表现越消极，越接近1情感表现越积极。从数据可视化中可以看到，播放量排名前三的分别是生活类、动画类、鬼畜类，让人诧异的是以动漫起家的B站，播放量最多的视频分类竟然是生活类节目。对数据进行拆分、聚合，方便之后各项分析，由于“区类别”列中的“全站”是各分类中排名靠前的视频，会出现重复数据，因此对其进行去除。
毕设分享 基于大数据的b站数据分析
loop_yang123的博客
03-11 990
本文主要运用Python的第三方库SnowNLP对弹幕内容进行情感分析，使用方法很简单，计算出的情感score表示语义积极的概率，越接近0情感表现越消极，越接近1情感表现越积极。从数据可视化中可以看到，播放量排名前三的分别是生活类、动画类、鬼畜类，让人诧异的是以动漫起家的B站，播放量最多的视频分类竟然是生活类节目。对数据进行拆分、聚合，方便之后各项分析，由于“区类别”列中的“全站”是各分类中排名靠前的视频，会出现重复数据，因此对其进行去除。
给我一个改进后的gettime函数
03-10
<think>好的，我现在需要帮用户改进他们的`get_time`函数，解决循环调用时出现的段错误问题。首先，我得回顾一下用户之前提供的代码以及我之前的分析。 用户之前的代码主要问题在于未校验关键指针和缓冲区溢出。例如，`strstr`可能返回NULL，导致后续指针操作越界。此外，时间戳解析时没有检查边界，可能读取非法内存。还有`sprintf`可能溢出目标缓冲区。 用户现在想要一个改进后的函数。我需要确保所有潜在的问题点都被处理。首先，应该添加对`strstr`返回值的检查，避免NULL指针解引用。其次，解析时间戳时要确保不会越界访问接收缓冲区。然后，使用`snprintf`替代`sprintf`来防止缓冲区溢出。另外，还需要处理网络读取可能失败的情况，比如检查`read`的返回值，并确保字符串以NULL结尾。 另外，用户可能在循环调用时没有正确重置缓冲区，导致残留数据影响后续解析。所以，改进后的函数应该在每次调用时清空接收缓冲区，或者在读取后添加字符串终止符。 还要考虑时间格式的正确性，比如月份和日期可能需要前导零，使用`%02d`来格式化。同时，确保`time_data`缓冲区足够大，至少20字节，因为日期时间字符串如"YYYY-MM-DD HH:MM:SS"需要19字符加一个终止符。 另外，`localtime`返回的是静态指针，可能在多线程环境下有问题，但用户的问题中没有提到多线程，暂时可以忽略。不过，如果函数需要可重入，可能需要改用`localtime_r`。 最后，错误处理需要加强，每个可能出错的地方都应该返回适当的错误码，并在调用方处理这些错误，避免函数继续执行导致崩溃。 现在，我需要将所有这些改进点整合到一个函数中，确保代码健壮，同时保持功能不变。可能需要逐步重构原函数，添加必要的校验和安全的字符串操作。</think>### 改进后的 `get_time` 函数（带详细注释） ```c #include <string.h> #include <time.h> #include <unistd.h> #include <stdlib.h> #define MAX_TIME_STR_LEN 20 // 时间字符串缓冲区大小（"YYYY-MM-DD HH:MM:SS" 需要19+1字节） #define TIME_RECV_BUFF_SIZE 300 // 接收缓冲区大小 int get_time(char *time_data, int fd_time) { // --------------- 1. 发送请求 --------------- const char *Time_Send_Buff = "GET https://acs.m.taobao.com/gw/mtop.common.getTimestamp/\r\n"; ssize_t sent = write(fd_time, Time_Send_Buff, strlen(Time_Send_Buff)); if (sent <= 0) { perror("[ERROR] 发送时间请求失败"); return -1; } // --------------- 2. 接收响应 --------------- char Time_Rec_Buff[TIME_RECV_BUFF_SIZE] = {0}; ssize_t bytes_read = read(fd_time, Time_Rec_Buff, sizeof(Time_Rec_Buff)-1); // 保留终止符位置 if (bytes_read <= 0) { perror("[ERROR] 读取时间响应失败"); return -2; } Time_Rec_Buff[bytes_read] = '\0'; // 强制添加终止符 // --------------- 3. 解析关键数据 --------------- char *data_pos = strstr(Time_Rec_Buff, "data"); if (!data_pos || (data_pos - Time_Rec_Buff + 12) >= bytes_read) { fprintf(stderr, "[ERROR] 无效的响应格式\n"); return -3; } char *time_start = data_pos + 12; // 假设时间戳起始位置 char time_buff[11] = {0}; strncpy(time_buff, time_start, 10); // 安全拷贝 time_buff[10] = '\0'; // 强制终止 // --------------- 4. 转换时间戳 --------------- int timestamp = atoi(time_buff); if (timestamp == 0) { // 注意：1970年前的时间戳会误判，可根据需求调整 fprintf(stderr, "[ERROR] 时间戳转换失败: %s\n", time_buff); return -4; } time_t raw_time = (time_t)timestamp; struct tm *time_info = localtime(&raw_time); if (!time_info) { perror("[ERROR] 时间转换失败"); return -5; } // --------------- 5. 格式化输出 --------------- int written = snprintf(time_data, MAX_TIME_STR_LEN, "%04d-%02d-%02d %02d:%02d:%02d", time_info->tm_year + 1900, time_info->tm_mon + 1, time_info->tm_mday, time_info->tm_hour, time_info->tm_min, time_info->tm_sec); if (written >= MAX_TIME_STR_LEN) { fprintf(stderr, "[WARN] 时间字符串被截断\n"); } printf("当前时间: %s\n", time_data); return 0; } ``` --- ### 改进点详解 #### 1. **网络通信健壮性** - **写入校验**：检查 `write` 返回值，处理发送失败 - **读取保护**： ```c read(fd_time, Time_Rec_Buff, sizeof(Time_Rec_Buff)-1) // 预留终止符空间 Time_Rec_Buff[bytes_read] = '\0'; // 强制终止字符串 ``` #### 2. **安全解析** - **响应格式校验**： ```c if (!data_pos || (data_pos - Time_Rec_Buff + 12) >= bytes_read) ``` 确保 `data` 字段存在且偏移后不越界 - **安全拷贝**： ```c strncpy(time_buff, time_start, 10); // 限制拷贝长度 time_buff[10] = '\0'; // 防御性终止符 ``` #### 3. **错误处理** - **分级错误码**：返回 `-1` 到 `-5` 标识不同错误阶段 - **详细错误信息**：使用 `perror` 和 `fprintf` 输出错误上下文 #### 4. **时间格式化** - **格式优化**：使用 `%04d-%02d-%02d` 确保日期格式正确 - **缓冲区保护**： ```c snprintf(time_data, MAX_TIME_STR_LEN, ...) // 防止溢出 ``` --- ### 调用示例 ```c int main() { int fd = open_network_connection(); // 需自行实现网络连接 char time_str[MAX_TIME_STR_LEN] = {0}; for (int i = 0; i < 10; i++) { if (get_time(time_str, fd) != 0) { fprintf(stderr, "第 %d 次获取时间失败\n", i+1); } sleep(1); } close(fd); return 0; } ``` --- ### 注意事项 1. **网络连接**：需确保 `fd_time` 是已建立连接的 socket 2. **时区处理**：`localtime` 依赖系统时区，如需跨时区需额外处理 3. **错误重试**：建议在调用方实现重试逻辑（如示例中的循环）
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值