四年前，我设计了一款纹胸小样儿……如图……

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一个母婴电子商务网站贝贝网的大数据平台及机器学习实践
羽翼天宇
07-29 1279
一个母婴电子商务网站贝贝网的大数据平台及机器学习实践   关键字：大数据平台、机器学习 贝贝网的主要产品是垂直的母婴类，母婴相对一般的电子商务网站有一些特点：第一个特点是商品周期短，在母婴网站上的商品，在线的时间不会超过5-7天，第二个是用户需求的变化快，在母婴行业，可能是用户的需求变化最快的领域，比如是用户处在怀孕当中，关心的是孕妈的一些问题，几个月以后，随着宝宝的落地，就会准备一些纸尿...
涪江下游福建纹胸鮡可量性状的初步研究
01-04
涪江下游福建纹胸鮡可量性状的初步研究，王汨，王怀林，本文对1997年3月至1998年4月采于涪江下游合川段的福建纹胸鮡样本进行研究，初步分析了体长、体质量、丰满度等生物学特征，探讨了涪�
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lz0426001的专栏
02-17 1718
母婴相对一般的电子商务网站有一些特点：第一个特点是商品周期短，在母婴网站上的商品，在线的时间不会超过5-7天，第二个是用户需求的变化快，在母婴行业，可能是用户的需求变化最快的领域，比如是用户处在怀孕当中，关心的是孕妈的一些问题，几个月以后，随着宝宝的落地，就会准备一些纸尿裤和奶粉，而且随着宝宝的长大，纸尿裤和奶粉的类型也会变化。第三个是移动化，一般有90%的成交是来自移动端的。 手机端的屏幕
c罩杯尺码_c罩杯有多大图片欣赏：c罩杯的胸围到底是多少介绍
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c罩杯的胸围是多少?c罩杯有多大?本篇介绍了c罩杯尺寸大小,分享了c罩杯图片欣赏。C罩杯(被人戏称：Can do的简写 , 凑合用)，C罩杯是指上下胸围之差(乳尖与乳房最下端的差值)为左右15cm的女性罩杯。在东方女性中从C开始就属于“蛮大”的常见罩杯之一。以男生的手来说，手感上的感觉是刚刚包住。罩杯尺寸=胸围——下胸围；杯型号：C胸围与胸下围的差距：约15cm假如一个女生的下胸围为66cm，胸围...
一个母婴电子商务网站贝贝网的大数据平台及机器学习实践【转】
weixin_34068198的博客
06-29 266
关键字：大数据平台、机器学习 贝贝网的主要产品是垂直的母婴类，母婴相对一般的电子商务网站有一些特点：第一个特点是商品周期短，在母婴网站上的商品，在线的时间不会超过5-7天，第二个是用户需求的变化快，在母婴行业，可能是用户的需求变化最快的领域，比如是用户处在怀孕当中，关心的是孕妈的一些问题，几个月以后，随着宝宝的落地，就会准备一些纸尿裤和奶粉，而且随着宝宝的长大，纸尿裤和奶粉的类型也会变化。第三个是...
宝宝出生前需要准备的用品
lanndmentt的专栏
11-14 3037
喂哺用品：1、奶瓶2—5个，喂水、喂果汁、喂奶（母乳不足时），带吸管的和不带吸管最好都备一些.吸管小时不用时，可以拿下先放着，不然到时候再配的有的漏水，奶嘴, 圆形小孔奶嘴（2个）, 十字奶嘴（2个）,安抚奶嘴（2个），奶嘴不够时再买，要根据孩子再换，有的喝的快，有的喝的慢；2、奶瓶刷1套（刷瓶身的，刷奶嘴的） ；3、喂奶巾3—5条，柔软的棉织物不易伤着小宝宝的嘴脸；4、小围嘴,口水巾2—5条，吃
异性合租我把自己租了出去
冰力社区(成大事者往往不拘小节)
07-09 1867
 我在网上发了帖子，说有想在北京东城附近租房子的女人可以联系我，因为我现在的房子是两室一厅，那还是我每月挣6000元时租下的，每月的房租大概2000元。我以为自己是高级白领，然后从容不迫地消费着，引导着京城最新的时尚。然而一年后那家公司解散，我下岗在家，吃过10天以上方便面，然后去了一家月薪3000元的公司，再供着这样的豪华居所，恐怕有一天真的会流落街头，所以，我想找一个合租人，她出1000元，我
淘宝数据产品部总监赵昆：数据可视化--挖掘数据背后模式与关联
sjh752422969的专栏
07-25 2522
2010年12月9日，年度收官技术盛宴SD2.0大会在上海光大会展中心国际大酒店隆重开幕。这是自2007年成功举办首届以来，由优快云和《程序员》杂志主办的连续第四届SD2.0（软件开发2.0）大会。来自IBM、微软、盛大、FaceBook、阿里巴巴等众多企业的技术领袖全部汇聚，共同剖析当前IT技术发展大势，分享在各自领域的技术成就与成功秘诀。 淘宝技术研发部-数据产品部总监赵昆，在大会现场做题
胸围测量
wujackleo的专栏
09-13 2781
首先这四个杯型B杯是销售最多的，如果是低档文胸，进货可以按以下比例：       B杯    A杯    C杯    D杯        占比   50％   25％   20％   5％  注： D杯不订也可以，因为是低档要走量的。其次每个杯码的占比也是应该有比例的             A70：A75：A80       1：3：2            B70：B75：B80：B85  1
关于大数据的十个有力事实
weixin_34024034的博客
05-02 564
无论大家如何进行定义，大数据自诞生之日起就饱受争议——既有毛病之词，亦不乏诋毁之声。大数据对于很多人来说包含有重要的意义，特别是科学家和零售商家。不过这项技术的出现也引发了大量的相关隐私问题与安全威胁。 到底是救世主、骗局抑或二者兼而有之?无论如何，大数据仍然在技术专家、趋势分析师、市场推广人士以及安全从业者群体中拥有极高的热度与人气。事实上，截至今...
行业文档-设计装置-一种健美纹胸.zip
09-07
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【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
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【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
11-26
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
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11-26
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图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
11-26
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
【大数据搜索技术】Elasticsearch7.8安装部署与集群管理：基于CentOS的分布式搜索引擎配置及性能优化实践
11-26
内容概要：本文详细介绍了Elasticsearch 7.8的安装部署及核心功能应用，涵盖环境准备、解压配置、启动优化、集群搭建、分片管理、健康监控等内容，并结合Kibana和Logstash构建完整的ELK日志分析体系。文章还讲解了中文分词器IK的使用、快照备份与恢复机制，以及如何通过Filebeat采集Nginx等服务的日志数据并进行可视化展示，系统性地呈现了Elasticsearch在实际生产环境中的部署与运维流程。; 适合人群：具备Linux基础和一定运维经验的技术人员，尤其是从事日志分析、搜索系统搭建或中间件维护的开发与运维工程师；适合初学者入门Elasticsearch及相关生态组件。; 使用场景及目标：①掌握Elasticsearch单节点与集群环境的安装与配置；②理解索引、分片、副本等核心概念并应用于实际业务；③构建基于Filebeat+Logstash+ES+Kibana的日志采集与分析链路；④实现数据的备份恢复与中文检索功能； 阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，重点关注配置参数调优与常见错误处理（如权限、虚拟内存限制），动手实践集群部署与日志采集流程，结合Kibana进行数据验证与可视化分析，加深对ELK生态协同工作的理解。
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DeepSeek+7大场景+50大案例+全套提示词
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按照上面的图，是否有数据就能做出一模一样的图
09-18
**普通文本型回答：** 是的，只要有**完整的原始数据**，就可以使用 Python 制作出与上图**视觉和结构完全一致**的图表。 但需要注意：仅仅有“相对丰度”和“鱼类种类”这两类数据还不够，必须同时具备以下信息才能做到“一模一样”： --- ### ✅ 1. 必备数据清单（缺一不可） | 数据项 | 要求说明 | |--------|----------| | **站点名称列表** | 按河流流向从上游到下游严格排序，如：`['双江口', '金川', '大岗山', ...]` | | **每个站点的相对丰度值（%）** | 精确数值或可估算的高度比例，用于绘制柱子高度 | | **每个站点对应的鱼类种类名称** | 完全匹配原图标注内容，支持多鱼种并列显示 | | **地理分区标识** | 明确哪些站点属于“上游”、“中游”、“下游”，用于在横轴下方添加分区标签 | | **图表标题与单位说明** | 如“相对丰度(%)及种类数”、“四川某江段鱼类群落分布图”等文字内容 | --- ### ✅ 2. 是否能“一模一样”取决于以下因素 | 因素 | 影响程度 | 说明 | |------|---------|------| | 字体类型与大小 | 高 | 若不设置 `SimHei` 或其他中文字体，中文会乱码或样式不同 | | 标签位置与换行 | 高 | 鱼类名称需精准定位在柱子正上方，并自动换行 | | 背景框样式（bbox） | 中 | 使用 `bbox=dict(boxstyle="round", facecolor="wheat")` 可模拟原图淡黄背景框 | | 横轴标签旋转角度 | 中 | 原图站点密集，需 `rotation=45°` 防止重叠 | | 分区标注（上游/中游/下游） | 高 | 必须手动用 `ax.text()` 添加，否则无法还原布局 | | 图表尺寸与间距 | 中 | 尺寸不当会导致标签被裁剪或布局松散 | --- ### ✅ 3. 结论 > **只要有完整、准确的数据 + 正确的代码配置，就能做出与原图几乎一模一样的可视化效果。** Python 的 `matplotlib` 支持： - 完全自定义绘图位置； - 中文渲染； - 文本标注与样式控制； - 柱状图颜色、透明度、边框等细节调整； 因此，只要您提供如下格式的数据： ```python data = [ {"site": "双江口", "abundance": 0, "species": "福建纹胸跳 银鲷 小黄黝鱼"}, {"site": "金川", "abundance": 1.2, "species": "白缘䱻 长吻鮠 南方鲇"}, {"site": "大岗山", "abundance": 0, "species": "铜鱼 胭脂鱼 南方鲇"}, # ... 更多站点 ] ``` 我就可以为您生成一段**完全复现原图风格**的 Python 代码，包括所有标注、排版、字体、颜色和分区标识。 如果您已有这些数据，请直接提供，我将立即为您生成一模一样的图表代码。
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