6月份到年底的计划

最新推荐文章于 2024-01-25 10:20:18 发布
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#电子商务

博主制定了半年计划，重点是做好电子商务项目，忽略减肥等非信息技术相关内容，核心围绕电商项目推进。

这半年的计划就是把电子商务这个项目做好，然后减肥减到150斤

安监部下半年及8月份重点工作计划.docx
11-21
【安监部下半年及8月份重点工作计划】 在安监部的工作中，确保安全生产是至关重要的。以下是下半年及8月份的重点工作计划，旨在强化安全管理，提高工作效率，并满足法规和集团公司的要求。 1. 完善安全生产规章...
精选资源
可降解塑料行业深度报告：今年年底前可降解塑料将在全国所有地级市推广.pdf
05-11
此外，万华化学还计划在四川眉山基地投资建设6万吨PBAT项目，该项目配套的10万吨BDO（丁二醇）产能及天然气制乙炔和甲醛装置预计将在2022年上半年投入生产。 五、风险提示 虽然可降解塑料行业的发展前景十分广阔，...
6月份的计划
季真的C语言学习之路
06-03 441
5月的计划已经破败了，我觉得很对不起自己。颇有负罪感，原因是过分高估自己的学习进度和自己的空余时间。 6月份补完5月份的计划。并且完成《ios8从入门到上架》的学习。每天研读一小时的CSSAP，觉得自己的基础太差了，对计算机没有一个理性的认识。 主体目标还是很明确，年底之前上架一个APP，但这个APP是什么却一直没有想好。我希望还是结合自己的工作实际需要。 ps：Any.
2015年1月总结和2月份计划
0和1的世界，你不懂!
02-02 1016
 时间不知不觉就溜走了一个月了，今天已经是2015年2月2号了，回顾一月份，感觉很惭愧，很多目标还没完成，很多时间浪费在了看电影、看视频、看娱乐节目上了，尤其是晚上的时间，基本都是在看视频中度过的。经过2014年家庭的变故，亲人的突然意外离去，对我的打击还是很大的，所以2015年对我来说很重要的一年，也可能是我人生的一次转折点 吧。这一年将会决定我今后几十年的奋斗方向，任重而道远，必须努力
最优化销售计划问题
木止的博客
10-28 3345
销售计划问题 提出问题 某商店拟制定某种商品 7-12月的进货，售货计划，已知商品仓库的最大容量为1500件，6月底已存货300件，年底库存不少于300件为宜，以后每个月初进货一次，假设各月份该商品买进，售出单价如下表，若每月的库存费为0.5元，问各月进货，售货各为多少件时，才能使收益最多，试建立数学模型并求解。 表1 月份 7 8 9 10 11 12 买进（元/件） 28 26 25 27 ...
2015年终总结，2016初步计划
mmsx
12-30 2997
前几日，我在朋友圈的年终总结是：毕业了，工作了！现在想起来也是多么恰当、贴切。现在提笔详细点进行年终总结吧！       说到毕业了，确实如此。毕业前，去年12月22日开始一直在这家公司上班。实习半年后，直接转正，在互联网又是应届毕业生没有跳槽确属不易。说到实习半年，其实我三月份开始做公司的项目（android项目），当正式员工一样用的。这个项目一做就是半年有余，现在还在验收。还曾记得刚到公司什
回顾 2023，展望 2024
★【World Of Moshow 郑锴】★
12-30 2072
2023已经结束了，还有什么不舍得就让他舍得把，还有什么遗憾就总结一下，争取2024年顺顺利利吧！1.项目与心得 2.走出舒适区 3.考证 4.健康 5.家庭 6.展望
vivo怎么升级到android最新,终于等到你！vivo公布安卓7.1升级计划，新老机型都有份！...
weixin_34656273的博客
05-26 1204
昨天(26号)下午官方宣布，将在下半年为旗下的多款手机升级Funtouch OS 3.1系统，升级后安卓底层为Android 7.1版本。这是昨天魅族公布安卓7.0升级计划以后，又一国产厂商公布旗下机型的升级计划。据悉，此次升级的机型包括X9Plus、X9、Xplay6、X7、X7Plus、Xplay5A、Xplay5S共七款机型，其中X9Plus会在6月下旬就获得更新，而X9、Xplay6在7月...
年度调薪一般涨多少_又到年底，HR 你拿什么标准来调薪？
weixin_39667801的博客
12-16 1601
无论企业还是员工，加薪都不是一件小事。什么时候该加什么时候不该加？加薪形式有哪些？什么时候上调、上调多少？需要我们HR认真探讨。企业一定要把薪酬激励这个工具用好，做到了公开、公正、公平，定能促进企业更好的发展。从加薪的形式来说，主要有两种：一种是被动上涨，即企业在同行业上涨的压力下，在通货膨胀及员工要求下才被迫加薪，这样会使工资的激励作用大打折扣。另一种是企业根据市场形势及本企业状况主动...
6亿债务年底还完，老罗“真还传”即将完结
weixin_39787242的博客
04-02 5743
本文转载自teachweb 4月1日是罗永浩开播一周年的日子。当晚，他没有带货，而是在抖音上新开了一档情感类聊天节目“老罗和他的朋友们”。在这个新开的账号中，罗永浩与蔡康永、李诞、杨笠、呼兰几位脱口秀名人连麦，回答连线网友们的情感问题。 而满一岁的“罗永浩”直播间，则交给了团队年轻的主播来带货，罗永浩将一周年带货档期挪到了今天中午12点。 可能很多人想问：直播一年，罗永浩和交个朋友做了些什么？生意怎么样？债还多少了？ 近日，新浪科技专访了罗永浩及交个朋友创始人黄贺。从巅峰到回落，走过三个拐点后找到节
2023年优快云年底总结-独立开源创作者第一年
独立开发，substack顶级编辑
01-25 1724
2023年最大的变化，就是出来创业，当独立开源创作者，这一年发起SolidUI开源项目，把知乎重新开始运营起来。优快云粉丝破万，优快云博客专家和AI领域创作者。
2018年6月SCI影响因子
01-04
有需要连接SCI最新影响因子的可以下载查看，了解最新期刊影响因子。
电气设备和新能源行业：嘉能可钴矿计划年底停产，锂电市场边际改善-0813-上海证券-14页.pdf
07-24
- 嘉能可钴矿计划在年底停产，这可能对锂电市场产生重要影响。钴是锂离子电池的重要材料，主要用于生产正极材料。停产可能导致钴供应减少，进而影响钴价和相关电池的生产成本。 2. **锂电市场边际改善**： - 锂...
集团年底信息化建设工作的总结模板.doc
01-29
6. 制度与流程：集团成立了信息化领导小组，制定年度信息化计划，并将其纳入各部门的责任考核。同时，编写了信息化管理规定及相关流程，以制度化的方式推动信息化的健康发展。 尽管取得了一定的成绩，但也存在一些...
优化调度基于改进遗传算法的公交车调度排班优化的研究与实现（Matlab代码实现）
12-01
【优化调度】基于改进遗传算法的公交车调度排班优化的研究与实现（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于改进遗传算法的公交车调度排班优化”展开研究，利用Matlab实现算法仿真与优化过程。文章重点介绍如何通过改进遗传算法（如引入精英策略、变异优化等）提升传统算法在公交调度这一复杂多目标优化问题中的性能，解决发车频率、线路分配、司机排班及运营成本之间的平衡问题。研究涵盖了实际调度中的多重约束条件，包括时段客流波动、车辆数量限制、工作时长合规性等，并通过仿真实验验证改进算法在收敛速度、解的质量和稳定性方面的优越性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事公共交通系统规划与智能调度的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于城市公交系统排班优化，提升运营效率并降低人力与能源成本；②作为智能交通系统（ITS）中调度模块的技术参考；③为遗传算法在实际工程问题中的改进与应用提供案例支撑。; 阅读建议：建议读者结合文中Matlab代码进行实践操作，重点关注算法改进策略的设计逻辑与调度模型的构建方式，同时可尝试将算法扩展至其他交通调度场景以深化理解。
中国臭氧站点数据集(2024).zip
12-01
1. station_2024.csv —— 全国地面站点位置信息 2. O3_data_2024.csv —— 全国 O₃ 小时浓度数据
（64页PPT）某著名企业集团年会活动策划方案.ppt
最新发布
12-01
（64页PPT）某著名企业集团年会活动策划方案.ppt
【嵌入式系统】基于GCC优化与组件裁剪的固件瘦身方法：面向STM32/ESP32/nRF52平台的低资源部署方案设计
12-01
内容概要：本文系统介绍了嵌入式固件裁剪与优化的实战方法，重点围绕编译器级优化（如GCC的-Os、-flto、--gc-sections等选项）、主流芯片平台（STM32、ESP32、nRF52）的具体瘦身流程以及工具链实践展开。通过对比不同优化配置下的固件大小、执行效率和编译时间，验证了-Os结合LTO与段裁剪可显著减小体积，同时提供了HAL库裁剪、启动文件优化、分区表调整、调试信息移除等关键操作步骤，最终实现固件体积大幅缩减。; 适合人群：具备嵌入式开发经验的工程师，尤其是从事MCU固件开发、资源受限设备优化及相关技术研究的1-3年工作经验人员；熟悉C/C++语言及基本编译链接原理者更佳； 使用场景及目标：①在存储空间紧张的嵌入式设备中最大化压缩固件体积；②提升代码执行效率并合理平衡调试能力；③掌握跨平台（STM32/ESP32/nRF52）固件优化通用方法论； 阅读建议：建议结合具体项目实践文中优化策略，逐步应用编译器选项、组件裁剪与链接脚本修改，并借助size、objdump、strip等工具分析优化效果，注意避免过度优化带来的稳定性风险。
STM32实现PT100测温系统V4.0（4针OLED显示）
12-01
提供了基于STM32微控制器的PT100测温系统完整解决方案。PT100是一种常见的铂电阻温度检测器，广泛应用于工业温度测量领域。此项目实现了利用STM32精确采集PT100电阻值变化，进而转换并显示当前温度的功能。特别地，本系统通过4针OLED显示屏直观展示温度数据，提高了现场观察的便捷性和系统的可读性。 版本说明 版本: V4.0 更新日期: [请插入具体日期] 核心处理器: STM32系列（具体型号请参考源代码） 显示模块: 4针OLED显示屏 功能特点: 高精度PT100温度采集 实时温度数据显示 OLED屏幕友好界面设计 稳定的软件架构，易于扩展和修改 目录结构 仓库大致包含以下目录结构： . ├── Src # 源代码文件夹 │ ├── main.c # 主程序文件 │ └── ... # 其他相关源文件 ├── Inc # 头文件文件夹 │ ├── main.h # 主头文件 │ └── ... # 其余头文件 ├── Documentation # 文档资料 │ └── 用户手册.pdf # 项目使用指南 ├── Libraries # 第三方库或自定义库 │ └── OLED # OLED驱动库 └── STM32_project # IAR/Keil等开发环境工程文件 ├── STM32xxxxx.uvprojx # 开发工具工程文件 └── ... # 工程相关配置文件 快速上手 硬件准备：确保你
每个月份出生的孩子数目一样吗
04-16
<think>好的，我现在需要帮助用户分析每个月份的出生人数分布是否均匀。用户想知道不同月份出生的孩子数目是否存在显著差异，也就是分布是否均匀。首先，我需要明确用户的问题，他们可能在进行人口统计、教育资源规划或者研究季节性生育模式。 接下来，我得考虑使用哪种统计方法来检验均匀性。卡方拟合优度检验应该是合适的选择，因为它适用于检验观察频数与期望频数是否有差异。这里，每个月份的期望频数应该是总出生人数除以12，假设均匀分布的话。 然后，我需要解释具体的分析步骤。首先是数据收集，用户需要有按月份分类的出生人数数据。接着是计算期望频数，然后应用卡方公式。需要注意样本量足够大，每个月份的期望频数至少为5，否则可能需要其他方法，比如精确检验。 可能还需要提到实际数据分析中的常见情况，比如出生人数确实存在季节性波动，比如夏季或年底的出生率较高，这可能与自然因素或文化习俗有关。例如，北半球可能在春季受孕较多，导致冬季出生人数增加。 用户可能没有考虑到数据的时间跨度和地区差异，不同地区或不同年份可能有不同的分布模式。因此，建议用户在分析时明确数据范围，并考虑这些因素对结果的影响。 另外，用户可能对统计结果的实际应用感兴趣，比如如何根据出生月份分布来调整资源配置。这时候，解释效应大小或事后检验方法（如卡方分割）可以帮助确定哪些月份差异显著，进而指导决策。 最后，生成相关问题时要围绕均匀性检验的方法、季节性因素影响、数据可视化方式以及实际应用展开，确保问题与用户原始查询紧密相关，并扩展他们的知识需求。</think>通过卡方检验（Chi-square goodness-of-fit test）可验证每月出生人数是否符合均匀分布，具体分析步骤如下： **1. 数据准备与假设建立** - 原假设 $H_0$：各月出生人数服从均匀分布 - 备择假设 $H_1$：存在至少一个月份的出生人数显著不同 - 收集完整年度各月出生人数数据，格式示例： ```python birth_data = { 1: 1205, 2: 1180, 3: 1320, 4: 1285, 5: 1350, 6: 1420, 7: 1380, 8: 1455, 9: 1300, 10: 1250, 11: 1220, 12: 1290 } ``` **2. 计算检验统计量** 卡方统计量公式： $$ \chi^2 = \sum_{i=1}^{12} \frac{(O_i - E_i)^2}{E_i} $$ 其中 $O_i$ 为实际观测值，$E_i = \frac{N}{12}$（$N$为年度总出生人数） **3. 显著性判断** - 自由度为 $df=11$（12个月-1） - 当计算值 $\chi^2 > \chi^2_{critical}$（查表值）时拒绝原假设 - Python实现示例： ```python from scipy.stats import chisquare observed = list(birth_data.values()) chi2, p = chisquare(observed) print(f"卡方值={chi2:.2f}, p值={p:.4f}") ``` **实际数据分析结论** 多数实证研究显示出生人数存在显著季节性差异（p<0.01）： - 北半球常见高峰：7-9月（对应冬季受孕） - 次高峰：12-1月（文化因素影响） - 最低谷：4-5月（对应夏季受孕） **可视化建议** 使用极坐标图呈现周期性特征： ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np months = np.arange(1,13) theta = np.linspace(0, 2*np.pi, 12) plt.figure(figsize=(8,8)) ax = plt.subplot(111, projection='polar') ax.plot(theta, observed, marker='o') ax.set_xticks(theta) ax.set_xticklabels(months) plt.show() ```
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