本篇教程将从字体、背景、边框三个方面来教大家如何自定义FusionCharts双Y轴图表的主次轴标题属性。
1.配置主次Y轴名称的字体属性
多系列组合2D图表的主次Y轴名称字体设置为斜体效果图如下：
设置双Y轴名称字体所需属性如下表：
| 属性名称 | 描述 |
| pYAxisName (sYAxisName) | 用于在多系列图表中设置主（次）Y轴的名称。 |
| pYAxisNameFont (sYAxisNameFont) | 设置主（次）Y轴的字体。 |
| pYAxisNameFontColor (sYAxisNameFontColor) | 设置主（次）Y轴名称的字体颜色。 |
| pYAxisNameFontSize (sYAxisNameFontSize) | 设置主（次）Y轴名称的字体大小。 |
| pYAxisNameFontBold (sYAxisNameFontBold) | 为1时将主(次)Y轴名称设置为加粗；为0时设置为正常。 |
| pYAxisNameFontItalic (sYAxisNameFontItalic) | 为1时将主(次)Y轴名称设置为斜体；为0时设置为正常。 |
上图的数据结构如下：
JSON:
{
"chart": {
"caption": "Revenues and Profits",
"subCaption": "For last year",
"xAxisname": "Month",
"pYAxisName": "Amount (In USD)",
"sYAxisName": "Profit %",
"numberPrefix": "$",
"sNumberSuffix": "%",
"sYAxisMaxValue": "50",
"pYAxisNameFont": "Arial",
"pYAxisNameFontSize": "12",
"pYAxisNameFontColor": "#003366",
"pYAxisNameFontBold": "1",
"pYAxisNameFontItalic": "1",
"pYAxisNameAlpha": "50",
"sYAxisNameFont": "Arial",
"sYAxisNameFontSize": "12",
"sYAxisNameFontColor": "#003366",
"sYAxisNameFontBold": "1",
"sYAxisNameFontItalic": "1",
"sYAxisNameAlpha": "50",
"theme": "fint"
},
"categories": [
{
"category": [
{
"label": "Jan"
},
{
"label": "Feb"
},
{
"label": "Mar"
},
{
"label": "Apr"
},
{
"label": "May"
},
{
"label": "Jun"
},
{
"label": "Jul"
},
{
"label": "Aug"
},
{
"label": "Sep"
},
{
"label": "Oct"
},
{
"label": "Nov"
},
{
"label": "Dec"
}
]
}
],
"dataset": [
{
"seriesName": "Revenues",
"data": [
{
"value": "16000"
},
{
"value": "20000"
},
{
"value": "18000"
},
{
"value": "19000"
},
{
"value": "15000"
},
{
"value": "21000"
},
{
"value": "16000"
},
{
"value": "20000"
},
{
"value": "17000"
},
{
"value": "22000"
},
{
"value": "19000"
},
{
"value": "23000"
}
]
},
{
"seriesName": "Profits",
"renderAs": "area",
"showValues": "0",
"data": [
{
"value": "4000"
},
{
"value": "5000"
},
{
"value": "3000"
},
{
"value": "4000"
},
{
"value": "1000"
},
{
"value": "7000"
},
{
"value": "1000"
},
{
"value": "4000"
},
{
"value": "1000"
},
{
"value": "8000"
},
{
"value": "2000"
},
{
"value": "7000"
}
]
},
{
"seriesName": "Profit %age",
"parentYAxis": "S",
"renderAs": "line",
"showValues": "0",
"data": [
{
"value": "25"
},
{
"value": "25"
},
{
"value": "16.66"
},
{
"value": "21.05"
},
{
"value": "6.66"
},
{
"value": "33.33"
},
{
"value": "6.25"
},
{
"value": "25"
},
{
"value": "5.88"
},
{
"value": "36.36"
},
{
"value": "10.52"
},
{
"value": "30.43"
}
]
}
]
}
XML:
<chart caption="Revenues and Profits" subcaption="For last year" xaxisname="Month" pyaxisname="Amount (In USD)" syaxisname="Profit %" numberprefix="$" snumbersuffix="%" syaxismaxvalue="50" pyaxisnamefont="Arial" pyaxisnamefontsize="12" pyaxisnamefontcolor="#003366" pyaxisnamefontbold="1" pyaxisnamefontitalic="1" pyaxisnamealpha="50" syaxisnamefont="Arial" syaxisnamefontsize="12" syaxisnamefontcolor="#003366" syaxisnamefontbold="1" syaxisnamefontitalic="1" syaxisnamealpha="50" theme="fint"> <categories> < category label="Jan" /> < category label="Feb" /> < category label="Mar" /> < category label="Apr" /> < category label="May" /> < category label="Jun" /> < category label="Jul" /> < category label="Aug" /> < category label="Sep" /> < category label="Oct" /> < category label="Nov" /> < category label="Dec" /> </categories> <dataset seriesname="Revenues"> < set value="16000" /> < set value="20000" /> < set value="18000" /> < set value="19000" /> < set value="15000" /> < set value="21000" /> < set value="16000" /> < set value="20000" /> < set value="17000" /> < set value="22000" /> < set value="19000" /> < set value="23000" /> </dataset> <dataset seriesname="Profits" renderas="area" showvalues="0"> < set value="4000" /> < set value="5000" /> < set value="3000" /> < set value="4000" /> < set value="1000" /> < set value="7000" /> < set value="1000" /> < set value="4000" /> < set value="1000" /> < set value="8000" /> < set value="2000" /> < set value="7000" /> </dataset> <dataset seriesname="Profit %age" parentyaxis="S" renderas="line" showvalues="0"> < set value="25" /> < set value="25" /> < set value="16.66" /> < set value="21.05" /> < set value="6.66" /> < set value="33.33" /> < set value="6.25" /> < set value="25" /> < set value="5.88" /> < set value="36.36" /> < set value="10.52" /> < set value="30.43" /> </dataset> </chart>
2.配置主（次）Y轴名称的背景属性
多系列组合2D图表的主（次）Y轴名称蓝色和半透明背景效果如下：
配置双Y轴名称所需属性如下表：
| 属性名称 | 描述 |
| pYAxisNameFontAlpha (sYAxisNameFontAlpha) | 设置主（次）Y轴名称字体的透明度。 |
| pYAxisNameBgColor (sYAxisNameBgColor) | 设置主（次）Y轴名称的字体颜色。 |
| pYAxisNameBgAlpha (sYAxisNameBgAlpha) | 设置主（次）Y轴名称的背景透明度。 |
上面所示图表的数据结构如下：
JSON:
{
"chart": {
"caption": "Revenues and Profits",
"subCaption": "For last year",
"xAxisname": "Month",
"pYAxisName": "Amount (In USD)",
"sYAxisName": "Profit %",
"numberPrefix": "$",
"sNumberSuffix": "%",
"sYAxisMaxValue": "50",
"pYAxisNameFont": "Arial",
"pYAxisNameFontSize": "12",
"pYAxisNameBgColor": "#3399ff",
"pYAxisNameBgAlpha": "20",
"pYAxisNameBorderPadding": "6",
"pYAxisNameFontAlpha": "50",
"sYAxisNameFont": "Arial",
"sYAxisNameFontSize": "12",
"sYAxisNameBgColor": "#3399ff",
"sYAxisNameBgAlpha": "20",
"sYAxisNameBorderPadding": "6",
"sYAxisNameFontAlpha": "50",
"theme": "fint"
},
"categories": [
{
"category": [
{
"label": "Jan"
},
{
"label": "Feb"
},
{
"label": "Mar"
},
{
"label": "Apr"
},
{
"label": "May"
},
{
"label": "Jun"
},
{
"label": "Jul"
},
{
"label": "Aug"
},
{
"label": "Sep"
},
{
"label": "Oct"
},
{
"label": "Nov"
},
{
"label": "Dec"
}
]
}
],
"dataset": [
{
"seriesName": "Revenues",
"data": [
{
"value": "16000"
},
{
"value": "20000"
},
{
"value": "18000"
},
{
"value": "19000"
},
{
"value": "15000"
},
{
"value": "21000"
},
{
"value": "16000"
},
{
"value": "20000"
},
{
"value": "17000"
},
{
"value": "22000"
},
{
"value": "19000"
},
{
"value": "23000"
}
]
},
{
"seriesName": "Profits",
"renderAs": "area",
"showValues": "0",
"data": [
{
"value": "4000"
},
{
"value": "5000"
},
{
"value": "3000"
},
{
"value": "4000"
},
{
"value": "1000"
},
{
"value": "7000"
},
{
"value": "1000"
},
{
"value": "4000"
},
{
"value": "1000"
},
{
"value": "8000"
},
{
"value": "2000"
},
{
"value": "7000"
}
]
},
{
"seriesName": "Profit %age",
"parentYAxis": "S",
"renderAs": "line",
"showValues": "0",
"data": [
{
"value": "25"
},
{
"value": "25"
},
{
"value": "16.66"
},
{
"value": "21.05"
},
{
"value": "6.66"
},
{
"value": "33.33"
},
{
"value": "6.25"
},
{
"value": "25"
},
{
"value": "5.88"
},
{
"value": "36.36"
},
{
"value": "10.52"
},
{
"value": "30.43"
}
]
}
]
}
XML:
<chart caption="Revenues and Profits" subcaption="For last year" xaxisname="Month" pyaxisname="Amount (In USD)" syaxisname="Profit %" numberprefix="$" snumbersuffix="%" syaxismaxvalue="50" pyaxisnamefont="Arial" pyaxisnamefontsize="12" pyaxisnamebgcolor="#3399ff" pyaxisnamebgalpha="20" pyaxisnameborderpadding="6" pyaxisnamefontalpha="50" syaxisnamefont="Arial" syaxisnamefontsize="12" syaxisnamebgcolor="#3399ff" syaxisnamebgalpha="20" syaxisnameborderpadding="6" syaxisnamefontalpha="50" theme="fint"> <categories> < category label="Jan" /> < category label="Feb" /> < category label="Mar" /> < category label="Apr" /> < category label="May" /> < category label="Jun" /> < category label="Jul" /> < category label="Aug" /> < category label="Sep" /> < category label="Oct" /> < category label="Nov" /> < category label="Dec" /> </categories> <dataset seriesname="Revenues"> < set value="16000" /> < set value="20000" /> < set value="18000" /> < set value="19000" /> < set value="15000" /> < set value="21000" /> < set value="16000" /> < set value="20000" /> < set value="17000" /> < set value="22000" /> < set value="19000" /> < set value="23000" /> </dataset> <dataset seriesname="Profits" renderas="area" showvalues="0"> < set value="4000" /> < set value="5000" /> < set value="3000" /> < set value="4000" /> < set value="1000" /> < set value="7000" /> < set value="1000" /> < set value="4000" /> < set value="1000" /> < set value="8000" /> < set value="2000" /> < set value="7000" /> </dataset> <dataset seriesname="Profit %age" parentyaxis="S" renderas="line" showvalues="0"> < set value="25" /> < set value="25" /> < set value="16.66" /> < set value="21.05" /> < set value="6.66" /> < set value="33.33" /> < set value="6.25" /> < set value="25" /> < set value="5.88" /> < set value="36.36" /> < set value="10.52" /> < set value="30.43" /> </dataset> </chart>
3.配置主（次）Y轴名称的边框属性
多系列2D图表的主（次）Y轴名称带有紫色虚线边框的效果如下图所示：
设置主（次）Y轴名称边框所需属性如下表：
| 属性名称 | 描述 |
| pYAxisNameBorderColor (sYAxisNameBorderColor) | 设置主（次）y轴名称边框的颜色。 |
| pYAxisNameBorderAlpha (sYAxisNameBorderAlpha) | 设置主（次）y轴名称边框的透明度。 |
| pYAxisNameBorderPadding (sYAxisNameBorderPadding) | 设置主（次）y轴名称边框的填充效果。 |
| pYAxisNameBorderRadius (sYAxisNameBorderRadius) | 设置主（次）y轴名称边框的直径。 |
| pYAxisNameBorderThickness (sYAxisNameBorderThickness) | 设置主（次）y轴名称边框的厚度。 |
| pYAxisNameBorderDashed (sYAxisNameBorderDashed) | 为1时将主（次）Y轴边框设置为虚线；为0时设置为正常。 |
| pYAxisNameBorderDashLen (sYAxisNameBorderDashLen) | 设置主（次）y轴名称虚线边框效果中的短线长度。 |
| pYAxisNameBorderDashGap (sYAxisNameBorderDashGap) | 设置主（次）Y轴名称虚线边框效果中两个短线之间的空白距离。 |
上面所示图标的数据结构如下：
JSON:
{
"chart": {
"caption": "Revenues and Profits",
"subCaption": "For last year",
"xAxisname": "Month",
"pYAxisName": "Amount (In USD)",
"sYAxisName": "Profit %age",
"numberPrefix": "$",
"sNumberSuffix": "%",
"sYAxisMaxValue": "50",
"pYAxisNameBorderColor": "#6666FF",
"pYAxisNameBorderAlpha": "50",
"pYAxisNameBorderPadding": "6",
"pYAxisNameBorderRadius": "0",
"pYAxisNameBorderThickness": "1",
"pYAxisNameBorderDashed": "1",
"pYAxisNameBorderDashLen": "4",
"pYAxisNameBorderDashGap": "2",
"sYAxisNameBorderColor": "#6666FF",
"sYAxisNameBorderAlpha": "50",
"sYAxisNameBorderPadding": "6",
"sYAxisNameBorderRadius": "0",
"sYAxisNameBorderThickness": "1",
"sYAxisNameBorderDashed": "1",
"sYAxisNameBorderDashLen": "4",
"sYAxisNameBorderDashGap": "2",
"theme": "fint"
},
"categories": [
{
"category": [
{
"label": "Jan"
},
{
"label": "Feb"
},
{
"label": "Mar"
},
{
"label": "Apr"
},
{
"label": "May"
},
{
"label": "Jun"
},
{
"label": "Jul"
},
{
"label": "Aug"
},
{
"label": "Sep"
},
{
"label": "Oct"
},
{
"label": "Nov"
},
{
"label": "Dec"
}
]
}
],
"dataset": [
{
"seriesName": "Revenues",
"data": [
{
"value": "16000"
},
{
"value": "20000"
},
{
"value": "18000"
},
{
"value": "19000"
},
{
"value": "15000"
},
{
"value": "21000"
},
{
"value": "16000"
},
{
"value": "20000"
},
{
"value": "17000"
},
{
"value": "22000"
},
{
"value": "19000"
},
{
"value": "23000"
}
]
},
{
"seriesName": "Profits",
"renderAs": "area",
"showValues": "0",
"data": [
{
"value": "4000"
},
{
"value": "5000"
},
{
"value": "3000"
},
{
"value": "4000"
},
{
"value": "1000"
},
{
"value": "7000"
},
{
"value": "1000"
},
{
"value": "4000"
},
{
"value": "1000"
},
{
"value": "8000"
},
{
"value": "2000"
},
{
"value": "7000"
}
]
},
{
"seriesName": "Profit %age",
"parentYAxis": "S",
"renderAs": "line",
"showValues": "0",
"data": [
{
"value": "25"
},
{
"value": "25"
},
{
"value": "16.66"
},
{
"value": "21.05"
},
{
"value": "6.66"
},
{
"value": "33.33"
},
{
"value": "6.25"
},
{
"value": "25"
},
{
"value": "5.88"
},
{
"value": "36.36"
},
{
"value": "10.52"
},
{
"value": "30.43"
}
]
}
]
}
XML:
<chart caption="Revenues and Profits" subcaption="For last year" xaxisname="Month" pyaxisname="Amount (In USD)" syaxisname="Profit %age" numberprefix="$" snumbersuffix="%" syaxismaxvalue="50" pyaxisnamebordercolor="#6666FF" pyaxisnameborderalpha="50" pyaxisnameborderpadding="6" pyaxisnameborderradius="0" pyaxisnameborderthickness="1" pyaxisnameborderdashed="1" pyaxisnameborderdashlen="4" pyaxisnameborderdashgap="2" syaxisnamebordercolor="#6666FF" syaxisnameborderalpha="50" syaxisnameborderpadding="6" syaxisnameborderradius="0" syaxisnameborderthickness="1" syaxisnameborderdashed="1" syaxisnameborderdashlen="4" syaxisnameborderdashgap="2" theme="fint"> <categories> < category label="Jan" /> < category label="Feb" /> < category label="Mar" /> < category label="Apr" /> < category label="May" /> < category label="Jun" /> < category label="Jul" /> < category label="Aug" /> < category label="Sep" /> < category label="Oct" /> < category label="Nov" /> < category label="Dec" /> </categories> <dataset seriesname="Revenues"> < set value="16000" /> < set value="20000" /> < set value="18000" /> < set value="19000" /> < set value="15000" /> < set value="21000" /> < set value="16000" /> < set value="20000" /> < set value="17000" /> < set value="22000" /> < set value="19000" /> < set value="23000" /> </dataset> <dataset seriesname="Profits" renderas="area" showvalues="0"> < set value="4000" /> < set value="5000" /> < set value="3000" /> < set value="4000" /> < set value="1000" /> < set value="7000" /> < set value="1000" /> < set value="4000" /> < set value="1000" /> < set value="8000" /> < set value="2000" /> < set value="7000" /> </dataset> <dataset seriesname="Profit %age" parentyaxis="S" renderas="line" showvalues="0"> < set value="25" /> < set value="25" /> < set value="16.66" /> < set value="21.05" /> < set value="6.66" /> < set value="33.33" /> < set value="6.25" /> < set value="25" /> < set value="5.88" /> < set value="36.36" /> < set value="10.52" /> < set value="30.43" /> </dataset> </chart>
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基于 JavaEE 框架的设计项目代码实现指南
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制造业发展趋势 工业互联成为现代制造企业的创新战斗力，体现在移动互联助力高效销服、全球互联支持协同研发、机器互联实现精细生产等方面。 举例来说，《十二生肖》电影中需求快速响应，实现1分钟模型实物化；中国商飞从一厂一所一型号到全球协同共创新；华菱钢铁通过全流程在线实时质量监控，使高端汽车板成材率提升10%。 敏捷制造解决方案 现代制造业之痛：“多”元挑战 客户沟通脱节：需求反复确认。 效率下滑：业务流多且难识别，网元多配置繁杂，传感线多布线难，设备物料多监管难，分支机构不互通，研发各自为战，创新不足，离线业务多，移动办公效率低，系统多整合难协同繁，人机不互通，生产过程不直观，成本攀升，信息孤岛多，可靠性难保障。 “多”元挑战解决之道：精细化、移动化，协作化 精细化：管理精细化到业务级，网元融合集中设备配置，关键业务双活，两地三中心保障业务高可靠，实现20平方+厂区覆盖，人员物资定位精度小于5m。 移动化：通过各种移动化方案提升效率，如烟草四员定位移动办公解决方案实现四员位置10m定位，工作状态实时呈现，随时随地沟通协作，提升四员业务效率80%，且有四重防护保障业务数据零泄露；无线工厂解决方案实现超远LTE 20km²厂区覆盖，100Mbps高速传输，危险区域网络直达，3m高精度WIFI人员物资安全定位。 协作化：制造业融合办公解决方案实现统一语音调度，多业务单点登录，多终端一致体验；制造云数据中心解决方案保障关键业务永续，实现3000km“IP+光”协同，两地三中心业务容灾，高可靠。 敏捷制造解决方案全景图 办公区：实现协作化，通过制造业融合办公解决方案提升办公效率和体验。 H.Q（总部）：涉及协作化和精细化，包括制造云数据中心解决方案保障关键业务，精细化网络解决方案实现关键业务流标识、故障实时定位、集中配置，降低投资30%。 集团数据中心：关注精细化，通过精细化网络解决方案优化网络管理。 工厂A：涵盖精细化、移动化、协作化，包括生产管理网、生产执行网，采用WLAN、eLTE等技术，实现高效的生产管理与执行。 具体问题及解决措施 业务流多：识别与故障定位难题 问题：业务流难识别，关键业务无标识，80%带宽被非核心业务挤占，影响ERP等核心业务运行；现有检测报文无法100%模拟业务流路径，导致ERP系统时断时续，瞬现故障难定位。 解决之道：通过iPCA标签随业务流标记，实现业务流识别和故障实时定位，应用监控中心展示故障信息、分应用流量分析、业务流路径统计，监控客户端进行故障分析。 网元多：配置繁杂与成本攀升 问题：AC、BRAS、交换机等网元类型多且相互独立，增加投资和维护难度，100+接入点单独配置，运维压力大。 解决之道：融合设备，集中配置，如通过SVF技术实现设备的融合与简化配置。 系统多：难协同、难整合、生产效率低下 问题：多系统账号密码不统一，业务切换需多次输入；多系统多号码导致找人困难、操作复杂；老系统设备厂家多，连不通，维护难，投资大。 解决之道：利用eSDK整合业务体验，实现多终端、多系统一致的客户体验，企业级语音核心解决多号码问题，IP兼容TDM保护客户投资。 信息孤岛多：资源利用率低，管理复杂，持续改善困难 问题：IT设施独立建设使用，资源孤岛，平均利用率低；运维复杂，管理分散，能耗占比大；业务调整响应缓慢，持续改善困难。 解决之道：统一规划，构建IT基础设施共享资源池，资源按需分配，动态调整，保障生产高峰业务对资源的需求，提升资源利用率至70%；采用无阻塞架构，保障核心业务毫秒级响应；高效运维，统一管理，节能减耗，提升维护效率，降低PUE值，减少电费支出；高效部署，敏捷运营，模块化设计，按需部署，缩减施工周期，实现资源弹性调度，业务快速上线。 生产物料多：贵重物资监控存漏洞，生产物料难管控 问题：贵重物资仓库存在物资丢失问题，车间物料需求多，配送顺序、时间要求严格，管控不当造成临时停工，损失巨大，监控手段缺失。 解决之道：采用WIFI实时定位方案，通过无线TAG位置信息管理，与WMS深度集成，实现快速智能告警，定位精度3~5米，速度5秒。 离线业务多：效率无法提高 问题：以商烟四员为例，离线业务多导致效率低下。 解决之道：烟草四员移动互联方案，通过四员APP调用eSDK功能，实现实时定位、即时信息交互、移动安全，提升工作效率。 传感线多：线缆易腐蚀，难布线 问题：环境监控中心线缆受高温、有毒气体腐蚀严重，监控通道受阻，监控全断；炼铁车间高温，酸洗车间大量酸性气体排放，线缆易腐蚀；监控点多且散，布线成本高。 解决之道：LTE生产物联方案，通过无线传感实现视频、环境数据的实时采集与传输，减少布线，支持多点采集上传，防爆区域CPE做隔爆处理，环境监控与EMS、MES联动，实现能源、工艺快速微调。 以上内容全面展示了华为敏捷制造解决方案如何应对现代制造业的多元挑战，通过精细化、移动化、协作化等手段，助力制造企业提升效率、降低成本、增强可靠性，实现敏捷制造。
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内容概要：该报告由ACT教育公司撰写，针对即将推出的增强型ACT考试进行了详细的统计和心理测量分析。研究表明新的增强型ACT考试形式与传统ACT考试具有一致的测量结构，确保每年的分数具有可比性，并对2024年6月的链接研究和2024年10月的模式研究数据进行了分析。增强版本引入了许多变动：缩短测试时长，增加了单项题目平均时间，将科学测试设为可选项，修改评分系统，并通过一系列实验验证其有效性和公平性。 适用人群：学术研究人员，特别是专注于心理测量学、教育评估以及测试等值方面的学者和技术专家；中学及高校教师、辅导员，以及负责招生和学业规划的管理人员；计划参加ACT考试的高中生及其家长。 使用场景及目标：用于支持教育领域的决策制定过程中引用科学研究成果；辅助高中教职员对学生未来教育路径给予恰当建议；帮助考试参加者理解和适应即将到来的新测试版本。 其他说明：文中包含了丰富的数据分析图表，展示了关于考试完成率、学生表现等多个维度的数据对比。研究还讨论了不同背景的学生对新版考试的感受差异以及新版本对整体测试环境的影响。尽管有一些细微变化出现，比如在某些科目上增强了测试完成率，但是这些改变并没有显著
Python经典100题，免费供读者参考学习
## 一、引言 Stata是一款常用于社会科学、经济学等领域的统计软件，提供了丰富的实证分析命令。在数据管理方面，常用命令如use（加载数据）、gen（生成变量）、drop（删除变量）等；描述性统计可通过summary、tabulate和histogram等命令来进行；回归分析则依赖于regress（线性回归）、logit和probit（二项选择回归）等；假设检验可以通过ttest（t检验）和anova（方差分析）完成；面板数据分析则使用xtset和xtreg命令；此外，Stata还提供了多种可视化命令，如scatter和twoway等，帮助用户生成各种图表进行结果展示 为了帮助研究人员更好地利用Stata，马克团队整理了一套Stata实证命令汇总，覆盖了从数据的初步处理到高级统计分析的各个环节 ## 二、目录 一、数据导入和管理 （1）数据导入 （2）数据导出 二、数据的处理 （1）生成新变量 （2）格式转换 （3）缺失数据 （4）异常数据 （5）重命名变量 （6）编码分类变量 （7）设定面板数据 （8）数据合并 （9） 数据追加 三、描述性统计 （1）基本统计 （2）变量的详细统计 （3）变量的频率表 （4）变量间的相关性 （5）回归分析及其描述性统计 （6）简单统计 四、相关性分析 （1）绘制直方图 （2）绘制散点图 （3）矩阵散点图 （4）相关图 （5）回归拟合图 （6）相关系数 （7）相关系数矩阵 五、实证模型 （1）单变量分析 （2）OLS回归 （3）分位数回归 （4）Probit模型 （5）Logit模型 （6）Tobit模型 六、内生性解决 （1）工具变量法 （2）固定效应模型 （3）随机效应模型 （4）系统GMM模型 （5）DID模型 （6）PSM模型 （7）滞后期模型 七、检验分析 （1）豪斯曼检验 （2）Heckman两阶段检验 （3）调节效应检验 （4）中介效应检验 八、结果导出 （1）导出描述性统计 （2）导出相关系数 （3）导出回归结果 ## 三、概览
内容概要：本文档展示了基于STM32F103C8T6微控制器的四足机器人控制系统的完整C++代码实现，涵盖了硬件配置、舵机PWM驱动、逆运动学算法、步态生成以及基于MPU6050的姿态稳定技术等多个方面，确保系统在复杂环境下的平稳运行与精准动作。所有组件经过集成测试，可在开发环境中直接编译并下载至目标板。 适合人群：嵌入式开发人员，尤其是对机械臂、机器人等领域感兴趣的研究人员和开发者，需要一定的嵌入式编程基础和C/C++经验。 使用场景及目标：主要应用于教育机构进行科研项目、创客空间开展DIY项目或者企业产品研发过程中构建稳定的机器人运动控制系统，旨在提高开发效率的同时确保系统性能最优。此外，文档还提供了丰富的注释和详细的操作指引来辅助用户完成从理论到实际操作的转变。 其他说明：代码不仅包含了基本的功能实现，如步态生成、伺服电机控制等关键环节，还额外加入了安全监控机制（看门狗）、远程操控接口（蓝牙模块），进一步增强了项目的完整性与实用性。调试建议部分也为后续优化改进指明方向。
本文档是3GPP组织制定的第29.514号技术规范（TS）版本V19.2.0，发布日期为2025年3月，涉及5G系统中政策授权服务（Npcf_PolicyAuthorization Service）的详细说明。该规范旨在提供一种框架，通过Policy Control Function（PCF）实现对5G系统内网络功能服务消费者（NF service consumers）请求的授权，并基于这些请求创建相应的策略和配置。文档详述了该服务的功能、架构、操作过程以及与其它5G系统功能间的交互关系。 限时福利！送硅基流动100w deepseek token，支持api调用：https://cloud.siliconflow.cn/i/VkH0G5VX
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植物生长预测通常涉及使用机器学习或深度学习模型，根据环境因素（如温度、湿度、光照、土壤养分等）预测植物的生长情况（如生长速度、叶片数量、株高、生物量等
基于深度强化学习ROS+tensorflow不同算法的移动机器人导航避障源码+运行说明.zip
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从零开始的深度学习优化器：揭示参数更新背后的数学
内容概要：本文档主要介绍了DM8_DIsql工具的使用方法及其功能特性。DIsql是一款用于与DM数据库服务器进行交互的命令行工具，它不仅能执行SQL语句，还提供了诸多DIsql特有的命令来提升用户体验。文档详述了从工具的基本操作，如启动、切换登录和环境设置，到高级特性的使用技巧，如命令行参数解析、SQL语句执行结果管理、环境变量设定等，并深入介绍了DIsql在命令流控、脚本运行、环境调整等方面的运用。 适合人群：DM数据库开发者、测试员、技术支持工程师和数据库管理员等专业技术人员。 使用场景及目标：主要用于提高与数据库交互的工作效率，简化重复性和复杂的任务处理流程。无论是进行简单的查询操作还是批量任务处理，用户都能借此增强日常运维能力。 其他说明：文档详细讲解了每一个细节和操作步骤，附带了大量的实例演示，使用户可以快速理解和掌握DIsql的各项功能。此外，文档还包括了一部分故障排除指导，帮助用户解决使用过程中可能遇到的问题。
大学生租房平台，系统包含两种角色：用户、管理员，系统分为前台和后台两大模块，主要功能如下： 1 管理员功能实现 房东管理: 管理员管理房东的资料，包括修改、新增、删除等操作。 信息审批管理: 管理员审批房东上传的房产证和身份证信息，审批通过后房东才能发布房源信息。 房源信息管理: 管理员审核房东发布的房源信息，审核通过后房源信息才能展示在前台进行出租。 2 房东功能实现 信息审批管理: 房东查看信息审批状态，通过审核后才能发布房源信息。 房源信息管理: 房东管理发布的房源信息，发布前需要管理员审核。 订单信息管理: 房东查看并审核用户的租房订单，确认用户是否支付。 3 用户功能实现 房源信息: 用户查看所有要出租的房源信息，可以根据房源名称、户型、出租类型等字段查询。 房源详细信息: 用户查看房源的详细介绍，可以收藏房源或点击租房按钮进行租房。 提交租房信息: 用户提交租房申请，设置申请日期。 订单信息管理: 用户查看并支付租房订单，确认订单是否通过房东审核。 二、项目技术 开发语言：Java 数据库：MySQL 项目管理工具：Maven Web应用服务器：Tomcat 前端