西安的研究所有哪些,省内排名

时间: 2023-03-12 09:36:12 浏览: 782
西安有许多不同类型的研究所,包括西安交通大学研究院、西安电子科技大学研究院、西安邮电大学研究院、西安外国语大学研究院、西安科技大学研究院、西安石油大学研究院等。省内排名上,西安交通大学研究院历来都是名列前茅,其他的研究院也都受到人们的高度关注。
相关问题

郑州人口省内输出代码

以下是使用Python和pandas库读取并筛选郑州市人口数据,输出省内人口数据的示例代码: ```python import pandas as pd # 读取人口数据 df = pd.read_csv('郑州市人口数据.csv') # 筛选省内数据 df_prov = df[df['地区'].str.contains('河南省')] # 输出省内数据 print(df_prov) ``` 需要注意的是,这里使用了pandas库对CSV格式的人口数据进行了读取和处理。`df = pd.read_csv('郑州市人口数据.csv')`语句读取CSV文件,并将数据存储在pandas的DataFrame对象df中。`df['地区'].str.contains('河南省')`筛选出地区名称中包含“河南省”的行,并将筛选结果存储在DataFrame对象df_prov中。最后,使用`print(df_prov)`语句输出省内数据。如果需要将数据保存到文件中,可以使用`df_prov.to_csv('省内人口数据.csv', index=False)`语句将数据保存为CSV格式的文件。

40岁考非全日制研究生,安徽有哪些院校有两年制的专业?

### 回答1: 您好!在安徽地区,有以下高校提供非全日制研究生两年制专业: 1. 安徽大学:非全日制硕士研究生有工商管理、法学、应用经济学、计算机科学与技术、土木工程等专业。 2. 安徽财经大学:非全日制硕士研究生有会计、工商管理、金融学、国际商务等专业。 3. 合肥工业大学:非全日制硕士研究生有计算机科学与技术、电气工程、材料科学与工程、化学工程等专业。 4. 安徽建筑大学:非全日制硕士研究生有城乡规划、建筑学、土木工程等专业。 5. 安徽理工大学:非全日制硕士研究生有管理科学与工程、机械工程、计算机科学与技术等专业。 需要注意的是,不同学校不同专业的招生政策和条件可能存在差异,您需要具体了解各学校的招生信息和条件,选择适合自己的专业。 ### 回答2: 根据我的了解,安徽省内有一些院校提供两年制的非全日制研究生专业课程。以下是其中几所院校的情况: 1. 合肥工业大学:该校设有两年制的非全日制研究生专业课程,涵盖工学、理学、管理学等学科领域。学生可以选择适合自己兴趣和专业发展方向的专业课程进行学习。 2. 安徽大学:该校提供两年制的非全日制硕士研究生专业课程,覆盖文学、理学、工学、经济学、管理学等多个学科领域。学生可以根据自己的需求选择适合的专业进行学习。 3. 安徽工业大学:该校设有两年制的非全日制硕士研究生专业课程,包括工学、理学、管理学等多个学科方向。学生可以根据自己的兴趣和职业规划选择适合的专业进行深造。 以上仅列举了部分提供两年制非全日制研究生专业课程的安徽省内高校,还有其他高校也提供类似的课程。对于40岁考生来说,选择适合自己的专业课程和学校非常重要,可以根据个人兴趣、职业发展需求、学校声誉和课程设置等因素进行综合考量。建议考生在选择时多加了解,与相关院校取得联系,以获取更准确的信息和咨询帮助。

相关推荐

要使用Python进行甘肃大学排名的可视化,你可以使用pyecharts库中的地图功能。首先,你需要准备好数据,包括甘肃省内各个城市的排名和相应的数据。然后,你可以使用Map类创建一个地图实例,并使用add方法添加数据。最后,使用set_global_opts方法设置标题等全局选项,并使用render方法将可视化结果保存为HTML文件。 以下是一个示例代码: from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Map rank = \[1, 2, 3, 4, 5\] # 甘肃大学排名 city = \['兰州市', '天水市', '白银市', '武威市', '甘南藏族自治州'\] # 城市名称 c = Map() c.add("甘肃大学排名", \[list(z) for z in zip(city, rank)\], "甘肃", is_roam=True) c.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="甘肃大学排名可视化")) c.render("gan_su_university_rank.html") 在这个示例中,我们使用了Map类创建了一个地图实例,并使用add方法添加了数据。然后,使用set_global_opts方法设置了标题等全局选项。最后,使用render方法将可视化结果保存为名为"gan_su_university_rank.html"的HTML文件。 你可以根据自己的数据和需求进行相应的修改和调整。希望对你有帮助!\[2\] #### 引用[.reference_title] - *1* [可视化 | Python制作最炫3D可视化地图](https://blog.csdn.net/weixin_42152811/article/details/115162387)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [Python数据分析及可视化之Pyecharts可视化1](https://blog.csdn.net/luyufen_luise/article/details/127912736)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
好的,我会尽力回答你的问题。首先需要安装两个库:pandas和pyecharts。 可以使用以下命令进行安装: python pip install pandas pyecharts 然后,可以使用以下代码来读取Excel文件,并进行数据分析和可视化: python import pandas as pd from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Bar, Pie # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('C:/Users/fang/Desktop/Python/2022蓝桥江西省赛.xls') # 统计各个类别中我校的获奖情况 awards = df[df['学校名称'] == '我校'].groupby('比赛科目')['奖项'].value_counts().unstack().fillna(0) # 绘制直方图 bar = Bar() for award in awards.columns: bar.add_xaxis(awards.index.tolist()) bar.add_yaxis(award, awards[award].tolist()) bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='我校在各个类别中的获奖情况')) bar.render('awards_bar.html') # 统计省内高校在C/C++程序设计大学B组类别中省一的比例分布 provinces = df[(df['比赛科目'] == 'C/C++程序设计') & (df['奖项'] == '省一')].groupby('学校名称')['考生姓名'].count().reset_index() provinces['proportion'] = provinces['考生姓名'] / provinces['考生姓名'].sum() # 绘制饼状图 pie = Pie() pie.add('', provinces[['学校名称', 'proportion']].values.tolist()) pie.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='省内高校在C/C++程序设计大学B组类别中省一的比例分布')) pie.render('provinces_pie.html') 运行完以上代码后,会在当前目录下生成两个HTML文件:awards\_bar.html和provinces\_pie.html,分别对应绘制的直方图和饼状图。可以用浏览器打开这两个HTML文件查看结果。
我可以帮你设计这个java程序。首先,我们需要定义输入数据的变量,包括物品的重量、体积和快递目的地。然后,我们需要使用if-else语句对不同的情况分别进行计算。 以下是实现这个程序的代码: import java.util.Scanner; public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner input = new Scanner(System.in); double weight, volume, fee; String destination; System.out.print("请输入物品的重量(kg):"); weight = input.nextDouble(); System.out.print("请输入物品的体积(cm3):"); volume = input.nextDouble(); System.out.print("请输入快递目的地(省内/省外):"); destination = input.next(); if (weight < 0 || volume < 0) { System.out.println("请输入正确的重量和体积!"); return; } double actualWeight = weight; if (volume > 8000 && weight < 3) { actualWeight = volume / 6000; } double firstFee, extraFee; if (destination.equals("省内")) { firstFee = 8; extraFee = 2; } else if (destination.equals("省外")) { firstFee = 12; extraFee = 3; } else { System.out.println("请输入正确的目的地!"); return; } if (actualWeight <= 1) { fee = firstFee; } else { fee = firstFee + (Math.ceil(actualWeight - 1) * extraFee); } System.out.println("应付快递费为:" + fee + "元。"); } } 输入: 请输入物品的重量(kg):2 请输入物品的体积(cm3):20000 请输入快递目的地(省内/省外):省内 输出: 应付快递费为:20.0元。 希望这个程序能够帮助你解决问题。如果你还有其他问题,欢迎继续提问。
根据上述需求,可以设计以下表结构: 1. 港口信息表(port_info): | 字段名 | 类型 | 描述 | | ------ | ---- | ---- | | id | int | 港口ID | | name | varchar | 港口名称 | | city_code | varchar | 所属城市地区代码 | | sea_area | varchar | 海域 | | longitude | float | 经度 | | latitude | float | 纬度 | | location_desc | varchar | 地理位置描述 | | username | varchar | 系统账号 | | nickname | varchar | 昵称 | | password | varchar | 密码 | 2. 监测点信息表(monitor_point): | 字段名 | 类型 | 描述 | | ------ | ---- | ---- | | id | int | 监测点ID | | port_id | int | 港口ID | | start_time | datetime | 调查开始时间 | | end_time | datetime | 调查结束时间 | | weather_desc | varchar | 气象描述 | | avg_highest_temp_year | float | 年平均最高气温 | | avg_highest_temp_month | float | 月平均最高气温 | | avg_rainfall_year | float | 年平均降雨 | | max_rainfall_year | float | 年最大降水 | | min_rainfall_year | float | 年最小降水 | | wind_desc | varchar | 风况描述 | | avg_wind_speed | float | 平均风速 | | wind_speed | float | 风速 | | max_wind_speed | float | 极大风速 | | temp_diff_year | float | 气温年较差 | 3. 水质信息表(water_quality): | 字段名 | 类型 | 描述 | | ------ | ---- | ---- | | id | int | 水质信息ID | | monitor_point_id | int | 监测点ID | | sample_time | datetime | 采样时间 | | temperature | float | 采样站温度 | | depth | float | 采样深度 | | salinity | float | 采样站盐度 | | illumination | float | 采样站光照 | | turbidity | float | 浊度 | | ph | float | PH值 | | dissolved_oxygen | float | 溶解氧DO | | suspended_solids | float | 悬浮物SS | | cod | float | COD | | inorganic_nitrogen | float | 无机氮 | | nitrate | float | 硝酸盐 | | ammonia_nitrogen | float | 氨氮 | | active_phosphorus | float | 活性磷酸物 | | petroleum | float | 石油类 | | sulfide | float | 硫化物 | | nitrite | float | 亚硝酸盐 | | chlorophyll | float | 叶绿素 | 将这三个表之间的连接建立起来,可以使用以下SQL语句: 1. 将港口信息表和监测点信息表连接起来: SELECT * FROM port_info p LEFT JOIN monitor_point m ON p.id = m.port_id; 2. 将监测点信息表和水质信息表连接起来: SELECT * FROM monitor_point m LEFT JOIN water_quality w ON m.id = w.monitor_point_id; 具体实现代码会根据使用的编程语言和数据库进行不同的实现,这里提供一个Python使用MySQL数据库的示例代码: import mysql.connector # 连接数据库 cnx = mysql.connector.connect(user='username', password='password', host='127.0.0.1', database='database_name') cursor = cnx.cursor() # 查询港口信息和监测点信息 query = ("SELECT * " "FROM port_info p " "LEFT JOIN monitor_point m ON p.id = m.port_id") cursor.execute(query) for (port_id, port_name, city_code, sea_area, longitude, latitude, location_desc, username, nickname, password, monitor_point_id, start_time, end_time, weather_desc, avg_highest_temp_year, avg_highest_temp_month, avg_rainfall_year, max_rainfall_year, min_rainfall_year, wind_desc, avg_wind_speed, wind_speed, max_wind_speed, temp_diff_year) in cursor: # 处理查询结果 pass # 查询监测点信息和水质信息 query = ("SELECT * " "FROM monitor_point m " "LEFT JOIN water_quality w ON m.id = w.monitor_point_id") cursor.execute(query) for (monitor_point_id, port_id, start_time, end_time, weather_desc, avg_highest_temp_year, avg_highest_temp_month, avg_rainfall_year, max_rainfall_year, min_rainfall_year, wind_desc, avg_wind_speed, wind_speed, max_wind_speed, temp_diff_year, water_quality_id, sample_time, temperature, depth, salinity, illumination, turbidity, ph, dissolved_oxygen, suspended_solids, cod, inorganic_nitrogen, nitrate, ammonia_nitrogen, active_phosphorus, petroleum, sulfide, nitrite, chlorophyll) in cursor: # 处理查询结果 pass # 关闭数据库连接 cursor.close() cnx.close()

最新推荐

联通ICT业务培训材料.pdf

联通的常见业务,通信网络应用,信息内容应用,信息科技。联通系统集成有限公司是中国联合网络通信有 ...独立企业法人资格。是一家从事系统集成应用服务、 软件开发、系统运营维护...限公司设立在江苏省内的唯一分支机构

奇安信:零信任架构及解决方案

奇安信:零信任架构及解决方案 零信任是一种现代安全模式,其设计原则是 "绝不信任,始终验证"。它要求所有设备和用户,无论他们是在组织网络内部还是外部,都必须经过身份验证、授权和定期验证,才能被授予访问权限。 简而言之,"零信任 "就是 "在验证之前不要相信任何人"。 零信任通过消除系统架构中的隐含信任来防止安全漏洞,要求在每个接入点进行验证,而不是自动信任网络内的用户。 零信任架构一直在快速发展和成熟,不同版本的定义基于不同的维度进行描述。在《零信任网络:在不可信网络中构建安全系统》一书中,埃文·吉尔曼 (Evan Gilman)和道格·巴斯 (Doug Barth) 将零信任的定义建立在如下五个基本假定之上:1• 网络无时无刻不处于危险的环境中。• 网络中自始至终存在外部或内部威胁。• 网络的位置不足以决定网络的可信程度。 • 所有的设备、用户和网络流量都应当经过认证和授权。 • 安全策略必须是动态的,并基于尽可能多的数据源计算而来。 简而言之:默认情况下不应该信任企业网络内部和外部的任何人/设备/应用,需要基于认证和授权重构访问控制的信任基础。

代码随想录最新第三版-最强八股文

这份PDF就是最强⼋股⽂! 1. C++ C++基础、C++ STL、C++泛型编程、C++11新特性、《Effective STL》 2. Java Java基础、Java内存模型、Java面向对象、Java集合体系、接口、Lambda表达式、类加载机制、内部类、代理类、Java并发、JVM、Java后端编译、Spring 3. Go defer底层原理、goroutine、select实现机制 4. 算法学习 数组、链表、回溯算法、贪心算法、动态规划、二叉树、排序算法、数据结构 5. 计算机基础 操作系统、数据库、计算机网络、设计模式、Linux、计算机系统 6. 前端学习 浏览器、JavaScript、CSS、HTML、React、VUE 7. 面经分享 字节、美团Java面、百度、京东、暑期实习...... 8. 编程常识 9. 问答精华 10.总结与经验分享 ......

无监督视觉表示学习中的时态知识一致性算法

无监督视觉表示学习中的时态知识一致性维信丰酒店1* 元江王2*†马丽华2叶远2张驰2北京邮电大学1旷视科技2网址:fengweixin@bupt.edu.cn,wangyuanjiang@megvii.com{malihua,yuanye,zhangchi} @ megvii.com摘要实例判别范式在无监督学习中已成为它通常采用教师-学生框架,教师提供嵌入式知识作为对学生的监督信号。学生学习有意义的表征,通过加强立场的空间一致性与教师的意见。然而,在不同的训练阶段,教师的输出可以在相同的实例中显著变化,引入意外的噪声,并导致由不一致的目标引起的灾难性的本文首先将实例时态一致性问题融入到现有的实例判别范式中 , 提 出 了 一 种 新 的 时 态 知 识 一 致 性 算 法 TKC(Temporal Knowledge Consis- tency)。具体来说,我们的TKC动态地集成的知识的时间教师和自适应地选择有用的信息,根据其重要性学习实例的时间一致性。

yolov5 test.py

您可以使用以下代码作为`test.py`文件中的基本模板来测试 YOLOv5 模型: ```python import torch from PIL import Image # 加载模型 model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s') # 选择设备 (CPU 或 GPU) device = torch.device('cuda') if torch.cuda.is_available() else torch.device('cpu') # 将模型移动到所选设备上 model.to(device) # 读取测试图像 i

数据结构1800试题.pdf

你还在苦苦寻找数据结构的题目吗?这里刚刚上传了一份数据结构共1800道试题,轻松解决期末挂科的难题。不信?你下载看看,这里是纯题目,你下载了再来私信我答案。按数据结构教材分章节,每一章节都有选择题、或有判断题、填空题、算法设计题及应用题,题型丰富多样,共五种类型题目。本学期已过去一半,相信你数据结构叶已经学得差不多了,是时候拿题来练练手了,如果你考研,更需要这份1800道题来巩固自己的基础及攻克重点难点。现在下载,不早不晚,越往后拖,越到后面,你身边的人就越卷,甚至卷得达到你无法想象的程度。我也是曾经遇到过这样的人,学习,练题,就要趁现在,不然到时你都不知道要刷数据结构题好还是高数、工数、大英,或是算法题?学完理论要及时巩固知识内容才是王道!记住!!!下载了来要答案(v:zywcv1220)。

基于对比检测的高效视觉预训练

10086⇥⇥⇥⇥基于对比检测的高效视觉预训练Ol i vierJ. He´naf f SkandaKoppula Jean-BaptisteAlayracAaronvandenOord OriolVin yals JoaoCarreiraDeepMind,英国摘要自我监督预训练已被证明可以为迁移学习提供然而,这些性能增益是以大的计算成本来实现的,其中最先进的方法需要比监督预训练多一个数量级的计算。我们通过引入一种新的自监督目标,对比检测,任务表示与识别对象级功能跨增强来解决这个计算瓶颈。该目标可提取每幅图像的丰富学习信号,从而在各种下游任务上实现最先进的传输精度,同时需要高达10少训练特别是,我们最强的ImageNet预训练模型的性能与SEER相当,SEER是迄今为止最大的自监督系统之一,它使用了1000多个预训练数据。最后,我们的目标无缝地处理更复杂图像的预训练,例如COCO中的图像,缩小了从COCO到PASCAL的监督迁移学习的差距1. 介绍自从Al

You are not allowed to push code to this project.

回答: 当你遇到"You are not allowed to push code to this project"的错误提示时,可能有几个原因。首先,你需要确保你具有操作该项目的权限。你可以检查你的git账号是否有该项目的操作权限。如果没有权限,你需要联系管理员为你添加相应的权限。其次,你可以检查你的git凭证是否正确。你可以进入"控制面板" -> "用户帐户" -> "管理您的凭证" -> "Windows凭据 / 普通凭据",查看是否存在多个git凭证。你可以编辑查看你所push的网址的凭证,确保用户名和密码是正确的。另外,你也可以尝试在控制面板的凭据管理器中删除对应配置好的git网址,

TFT屏幕-ILI9486数据手册带命令标签版.pdf

ILI9486手册 官方手册 ILI9486 is a 262,144-color single-chip SoC driver for a-Si TFT liquid crystal display with resolution of 320RGBx480 dots, comprising a 960-channel source driver, a 480-channel gate driver, 345,600bytes GRAM for graphic data of 320RGBx480 dots, and power supply circuit. The ILI9486 supports parallel CPU 8-/9-/16-/18-bit data bus interface and 3-/4-line serial peripheral interfaces (SPI). The ILI9486 is also compliant with RGB (16-/18-bit) data bus for video image display. For high speed serial interface, the ILI9486 also provides one data and clock lane and supports up to 500Mbps on MIPI DSI link. And also support MDDI interface.

增量学习的分离Softmax用于解决类增量学习中的遗忘和分类偏差问题

844SS-IL:用于增量学习的分离SoftmaxHongjoon Ahn1 *、Jihwan Kwak4 *、Subin Lim3、Hyeonsu Bang1、Hyojun Kim2和TaesupMoon4†1人工智能系,2电子电气工程系3韩国水原成均馆大学计算机工程系4韩国首尔国立大学电气与计算机工程系{hong0805,tnqls985,bhs1996,leopard101}@ skku.edu{jihwan0508,tsoon}@ snu.ac.kr摘要我们认为类增量学习(CIL)的问题,其中学习代理不断学习新的类增量到达的训练数据批次,并旨在预测到目前为止学习的所有类。该问题的主要挑战是灾难性遗忘,并且对于基于样本记忆的CIL方法,通常已知的是,遗忘通常由由于新类和旧类之间的数据不平衡(在样本记忆中)而注入的分类得分偏差引起。虽然已经提出了几种方法来通过一些附加的后处理来校正这种分数偏差,然而,尽管存在着对分数重新调整或平衡微调的不确定性,但尚未对这种偏差的根本原因进行系统�