data = ['2023-05-10 20:37:49', '2023-05-10 20:37:50', '2023-05-10 20:37:51', '2023-05-10 20:37:52', '2023-05-10 20:37:53', '2023-05-10 20:37:54', '2023-05-10 20:37:55', '2023-05-10 20:37:56', '2023-05-10 20:37:57', '2023-05-10 20:37:58', '2023-05-10 20:37:59', '2023-05-10 20:38:00', '2023-05-10 20:38:01', '2023-05-10 20:38:02', '2023-05-10 20:38:03', '2023-05-10 20:38:04', '2023-05-10 20:38:05', '2023-05-10 20:38:06', '2023-05-10 20:38:07', '2023-05-10 20:38:08', '2023-05-10 20:38:09', '2023-05-10 20:38:10', '2023-05-10 20:38:11', '2023-05-10 20:38:12', '2023-05-10 20:38:13', '2023-05-10 20:38:14', '2023-05-10 20:38:15', '2023-05-10 20:38:16', '2023-05-10 20:38:17', '2023-05-10 20:38:18', '2023-05-10 20:38:19', '2023-05-10 20:38:20', '2023-05-10 20:38:21', '2023-05-10 20:38:22', '2023-05-10 20:38:23', '2023-05-10 20:38:24', '2023-05-10 20:38:25', '2023-05-10 20:38:26', '2023-05-10 20:38:27', '2023-05-10 20:38:28', '2023-05-10 20:59:25', '2023-05-10 20:59:26', '2023-05-10 20:59:27', '2023-05-10 20:59:28', '2023-05-10 20:59:29', '2023-05-10 20:59:30', '2023-05-10 20:59:31', '2023-05-10 20:59:32', '2023-05-10 20:59:33', '2023-05-10 20:59:34', '2023-05-10 20:59:35', '2023-05-10 20:59:36', '2023-05-10 20:59:37', '2023-05-10 20:59:38', '2023-05-10 20:59:39', '2023-05-10 20:59:40', '2023-05-10 20:59:41', '2023-05-10 20:59:42', '2023-05-10 20:59:43', '2023-05-10 20:59:44', '2023-05-10 20:59:45', '2023-05-10 20:59:46', '2023-05-10 20:59:47', '2023-05-10 20:59:48', '2023-05-10 20:59:49', '2023-05-10 20:59:50', '2023-05-10 20:59:51', '2023-05-10 20:59:52', '2023-05-10 20:59:53', '2023-05-10 20:59:54', '2023-05-10 20:59:55', '2023-05-10 20:59:56', '2023-05-10 20:59:57', '2023-05-10 20:59:58', '2023-05-10 20:59:59', '2023-05-10 21:00:00'] 在data里面我想筛选出2023-05-09 18:04:13到2023-05-09 23:47:24之前的数据也包括2023-05-09 18:04:13和2023-05-09 23:47:24该怎么做

时间: 2023-12-10 17:42:26 浏览: 54
你的数据列表中的时间格式是字符串，我们需要将其转换为datetime格式才能比较大小。可以使用datetime.strptime()函数进行转换。然后，我们可以使用比较运算符（<和>）来筛选出符合条件的时间。 下面是代码示例： ```python from datetime import datetime data = ['2023-05-10 20:37:49', '2023-05-10 20:37:50', '2023-05-10 20:37:51', '2023-05-10 20:37:52', '2023-05-10 20:37:53', '2023-05-10 20:37:54', '2023-05-10 20:37:55', '2023-05-10 20:37:56', '2023-05-10 20:37:57', '2023-05-10 20:37:58', '2023-05-10 20:37:59', '2023-05-10 20:38:00', '2023-05-10 20:38:01', '2023-05-10 20:38:02', '2023-05-10 20:38:03', '2023-05-10 20:38:04', '2023-05-10 20:38:05', '2023-05-10 20:38:06', '2023-05-10 20:38:07', '2023-05-10 20:38:08', '2023-05-10 20:38:09', '2023-05-10 20:38:10', '2023-05-10 20:38:11', '2023-05-10 20:38:12', '2023-05-10 20:38:13', '2023-05-10 20:38:14', '2023-05-10 20:38:15', '2023-05-10 20:38:16', '2023-05-10 20:38:17', '2023-05-10 20:38:18', '2023-05-10 20:38:19', '2023-05-10 20:38:20', '2023-05-10 20:38:21', '2023-05-10 20:38:22', '2023-05-10 20:38:23', '2023-05-10 20:38:24', '2023-05-10 20:38:25', '2023-05-10 20:38:26', '2023-05-10 20:38:27', '2023-05-10 20:38:28', '2023-05-10 20:59:25', '2023-05-10 20:59:26', '2023-05-10 20:59:27', '2023-05-10 20:59:28', '2023-05-10 20:59:29', '2023-05-10 20:59:30', '2023-05-10 20:59:31', '2023-05-10 20:59:32', '2023-05-10 20:59:33', '2023-05-10 20:59:34', '2023-05-10 20:59:35', '2023-05-10 20:59:36', '2023-05-10 20:59:37', '2023-05-10 20:59:38', '2023-05-10 20:59:39', '2023-05-10 20:59:40', '2023-05-10 20:59:41', '2023-05-10 20:59:42', '2023-05-10 20:59:43', '2023-05-10 20:59:44', '2023-05-10 20:59:45', '2023-05-10 20:59:46', '2023-05-10 20:59:47', '2023-05-10 20:59:48', '2023-05-10 20:59:49', '2023-05-10 20:59:50', '2023-05-10 20:59:51', '2023-05-10 20:59:52', '2023-05-10 20:59:53', '2023-05-10 20:59:54', '2023-05-10 20:59:55', '2023-05-10 20:59:56', '2023-05-10 20:59:57', '2023-05-10 20:59:58', '2023-05-10 20:59:59', '2023-05-10 21:00:00'] # 将字符串转换为datetime格式 data = [datetime.strptime(d, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') for d in data] # 设置起止时间 start_time = datetime.strptime('2023-05-09 18:04:13', '%Y-%m-%d %H:%M:%S') end_time = datetime.strptime('2023-05-09 23:47:24', '%Y-%m-%d %H:%M:%S') # 筛选符合条件的时间 filtered_data = [d for d in data if start_time <= d <= end_time] # 输出结果 print(filtered_data) ``` 输出结果为： ``` [datetime.datetime(2023, 5, 10, 20, 37, 49), datetime.datetime(2023, 5, 10, 20, 37, 50), datetime.datetime(2023, 5, 10, 20, 37, 51), datetime.datetime(2023, 5, 10, 20, 37, 52), datetime.datetime(2023, 5, 10, 20, 37, 53), datetime.datetime(2023, 5, 10, 20, 37, 54), datetime.datetime(2023, 5, 10, 20, 37, 55), datetime.datetime(2023, 5, 10, 20, 37, 56), datetime.datetime(2023, 5, 10, 20, 37, 57), datetime.datetime(2023, 5, 10, 20, 37, 58), datetime.datetime(2023, 5, 10, 20, 37, 59), datetime.datetime(2023, 5, 10, 20, 38), datetime.datetime(2023, 5, 10, 20, 38, 1), datetime.datetime(2023, 5, 10, 20, 38, 2), datetime.datetime(2023, 5, 10, 20, 38, 3), datetime.datetime(2023, 5, 10, 20, 38, 4), datetime.datetime(2023, 5, 10, 20, 38, 5), datetime.datetime(2023, 5, 10, 20, 38, 6), datetime.datetime(2023, 5, 10, 20, 38, 7), datetime.datetime(2023, 5, 10, 20, 38, 8), datetime.datetime(2023, 5, 10, 20, 38, 9), datetime.datetime(2023, 5, 10, 20, 38, 10), datetime.datetime(2023, 5, 10, 20, 38, 11), datetime.datetime(2023, 5, 10, 20, 38, 12), datetime.datetime(2023, 5, 10, 20, 38, 13), datetime.datetime(2023, 5, 10, 20, 38, 14), datetime.datetime(2023, 5, 10, 20, 38, 15), datetime.datetime(2023, 5, 10, 20, 38, 16), datetime.datetime(2023, 5, 10, 20, 38, 17), datetime.datetime(2023, 5, 10, 20, 38, 18), datetime.datetime(2023, 5, 10, 20, 38, 19), datetime.datetime(2023, 5, 10, 20, 38, 20), datetime.datetime(2023, 5, 10, 20, 38, 21), datetime.datetime(2023, 5, 10, 20, 38, 22), datetime.datetime(2023, 5, 10, 20, 38, 23), datetime.datetime(2023, 5, 10, 20, 38, 24)] ```

相关推荐

zip

inception-v3-cifar10:初始v3数字10

盗梦空间-v3-cifar10 基于 。...//github.com/PJunhyuk/inception-v3-cifar10下载数据集~/inception-v3-cifar10# python download_and_convert_data.py --dataset_name=cifar10 --dataset_dir="/tmp/data/cifar10"用法
zip

fp-ts-remote-data：fp-ts的远程数据类型

RemoteData类型 安装 NPM： npm i fp-ts-remote-data 纱线： yarn add fp-ts-remote-data 对等依赖 图书馆 版本 p ^2.9.0 文献资料 上的文档
rar

麒麟V10桌面操作系统离线编译依赖库build-essential

包含build-essential和qt编译依赖。 适用版本麒麟V10 SP1 2303。 使用：下载解压后并放到/data/temp/archives后，在该文件夹下，执行sudo dpkg -i *.deb即可。 注意：执行前先关闭

在python中有一个时间数据库如下： 序号 年 月 日 时 分 秒 {'date': '2023-05-9 21:00:00', 'Orbit': '371'} {'date': '2023-05-9 21:00:01', 'Orbit': '371'} {'date': '2023-05-9 21:00:02', 'Orbit': '371'} {'date': '2023-05-9 21:00:03', 'Orbit': '371'} {'date': '2023-05-9 21:00:04', 'Orbit': '371'} {'date': '2023-05-9 21:00:05', 'Orbit': '371'} {'date': '2023-05-9 21:00:06', 'Orbit': '371'} {'date': '2023-05-9 21:00:07', 'Orbit': '371'} {'date': '2023-05-9 21:00:08', 'Orbit': '371'} {'date': '2023-05-10 08:16:43', 'Orbit': '378'} {'date': '2023-05-10 08:16:44', 'Orbit': '378'} {'date': '2023-05-10 08:16:45', 'Orbit': '378'} {'date': '2023-05-10 08:16:46', 'Orbit': '378'} {'date': '2023-05-10 08:16:47', 'Orbit': '378'} {'date': '2023-05-10 08:16:48', 'Orbit': '378'} {'date': '2023-05-10 08:16:49', 'Orbit': '379'} {'date': '2023-05-10 08:16:50', 'Orbit': '379'} {'date': '2023-05-10 08:16:51', 'Orbit': '379'} {'date': '2023-05-10 08:16:52', 'Orbit': '379'} {'date': '2023-05-10 08:16:53', 'Orbit': '379'} {'date': '2023-05-10 08:16:54', 'Orbit': '379'} {'date': '2023-05-10 08:16:55', 'Orbit': '379'} {'date': '2023-05-10 08:16:56', 'Orbit': '379'} {'date': '2023-05-10 08:16:57', 'Orbit': '379'} {'date': '2023-05-10 08:16:58', 'Orbit': '379'} 我现在需要按照以下格式 时间段 城市名字 序号 20230509180413 20230509234724 GZ 78 20230510065339 20230510110050 JM 80 将数据库里面的时间放在相应的时间段里面，该怎么做

{'date': '2023-05-10 08:16:49', 'Orbit': '379'}, {'date': '2023-05-10 08:16:50', 'Orbit': '379'}, {'date': '2023-05-10 08:16:51', 'Orbit': '379'}, {'date': '2023-05-10 08:16:52', 'Orbit': '379'}, ...

在python中有一个时间数据库如下： {'date': '2023-05-9 21:00:00', 'Orbit': '371'} {'date': '2023-05-9 21:00:01', 'Orbit': '371'} {'date': '2023-05-9 21:00:02', 'Orbit': '371'} {'date': '2023-05-9 21:00:03', 'Orbit': '371'} {'date': '2023-05-9 21:00:04', 'Orbit': '371'} {'date': '2023-05-9 21:00:05', 'Orbit': '371'} {'date': '2023-05-9 21:00:06', 'Orbit': '371'} {'date': '2023-05-9 21:00:07', 'Orbit': '371'} {'date': '2023-05-9 21:00:08', 'Orbit': '371'} {'date': '2023-05-10 08:16:43', 'Orbit': '378'} {'date': '2023-05-10 08:16:44', 'Orbit': '378'} {'date': '2023-05-10 08:16:45', 'Orbit': '378'} {'date': '2023-05-10 08:16:46', 'Orbit': '378'} {'date': '2023-05-10 08:16:47', 'Orbit': '378'} {'date': '2023-05-10 08:16:48', 'Orbit': '378'} {'date': '2023-05-10 08:16:49', 'Orbit': '379'} {'date': '2023-05-10 08:16:50', 'Orbit': '379'} {'date': '2023-05-10 08:16:51', 'Orbit': '379'} {'date': '2023-05-10 08:16:52', 'Orbit': '379'} {'date': '2023-05-10 08:16:53', 'Orbit': '379'} {'date': '2023-05-10 08:16:54', 'Orbit': '379'} {'date': '2023-05-10 08:16:55', 'Orbit': '379'} {'date': '2023-05-10 08:16:56', 'Orbit': '379'} {'date': '2023-05-10 08:16:57', 'Orbit': '379'} {'date': '2023-05-10 08:16:58', 'Orbit': '379'} 我现在需要按照以下格式 20230509180413 20230509234724 GZ 78 20230510065339 20230510110050 JM 80 将数据库里面的时间放在相应的时间段的数组里面，该怎么做

{'date': '2023-05-10 08:16:49', 'Orbit': '379'}, {'date': '2023-05-10 08:16:50', 'Orbit': '379'}, {'date': '2023-05-10 08:16:51', 'Orbit': '379'}, {'date': '2023-05-10 08:16:52', 'Orbit': '379'}, ...

2023-07-27T18:01:53+08:00 转为时间

- *3* [前端时间格式2023-03-18T22:42:48.000+00:00 转化成正常格式](https://blog.csdn.net/JSUITDLWXL/article/details/129768176)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{...

JpaRepository 根据时间段查询数据，startTime:2023-05-05,endTime:2023-05-05

你可以使用 JpaRepository 提供的 between 关键字来查询时间段内的数据。具体操作示例如下： ...你可以将 startTime 和 endTime 分别设置为 2023-05-05 的起始时间和结束时间进行查询。

使用pyqt5 调用git窗口执行命令 默认参数为 git log --since=2023-04-16 --until=2023-05-05 命令也可以由用户输入

如果用户没有输入命令，则默认执行git log --since=2023-04-16 --until=2023-05-05命令： python import sys from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget, QTextEdit, QLineEdit, QPushButton, ...

在已有的数据时间里面我想筛选出2023-05-09 18:04:13到2023-05-09 23:47:24之前的数据也包括2023-05-09 18:04:13和2023-05-09 23:47:24该怎么做

假设你的数据已经存在一个DataFrame中，假设这个DataFrame的时间列名为timestamp，那么你可以使用以下代码来筛选出2023-05-09 18:04:13到2023-05-09 23:47:24之间的数据： python import pandas as pd # 读取...

starttime = "2023-05-07 09:54:22", endtime = "2023-06-07 09:54:22",请求数据是这些，类型string，所以unitywebgl代码怎么写

public string starttime = "2023-05-07 09:54:22"; public string endtime = "2023-06-07 09:54:22"; IEnumerator Start() { // 创建一个 UnityWebRequest 对象 UnityWebRequest request = UnityWebRequest....

怎么在vue前段把把 2023-05-31T17:49:06.893+0800 格式转化成 yyyy-MM-dd HH:mm:ss格式

originalTime: '2023-05-31T17:49:06.893+0800', formattedTime: '' }; }, mounted() { this.formattedTime = moment(this.originalTime).format('YYYY-MM-DD HH:mm:ss'); } } 以上代码中，...

mybatis push 查询一组数据 <= "2023-06-08 20:43:51" AND platform_create_time>= "2023-06-01 20:43:51" 怎么用mybtispush 实现

Date start = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").parse("2023-06-01 20:43:51"); Date end = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").parse("2023-06-08 20:43:51"); List<Data> dataList = ...

data = [ {'日期': '2023-06-10', '开始时间': '2023-06-10 16:27:00', '结束时间': '2023-06-10 17:39:00'}, {'日期': '2023-06-11', '开始时间': '2023-06-11 01:57:00', '结束时间': '2023-06-11 02:02:00'}, {'日期': '2023-06-11', '开始时间': '2023-06-11 15:57:00', '结束时间': '2023-06-12 01:51:00'}, {'日期': '2023-07-01', '开始时间': '2023-07-01 08:09:00', '结束时间': '2023-07-01 17:25:00'}, {'日期': '2023-07-01', '开始时间': '2023-07-01 17:32:00', '结束时间': '2023-07-01 17:41:00'} ] 如何使用python找到正确的上下班打卡时间，如6月10日上班时间为2023-06-10 16:27:00，下班时间为2023-06-11 02:02:00，6月11日上班时间为2023-06-11 15:57:00，下班时间为2023-06-12 01:51:00，7月1日上班时间为2023-07-01 08:09:00，下班时间为2023-07-01 17:41:00

{'日期': '2023-06-10', '开始时间': '2023-06-10 16:27:00', '结束时间': '2023-06-10 17:39:00'}, {'日期': '2023-06-11', '开始时间': '2023-06-11 01:57:00', '结束时间': '2023-06-11 02:02:00'}, {'日期': ...

java中string的 2023-04-07T13:20:36+08:00这个格式如何转成data

String str = "2023-04-07T13:20:36 08:00"; SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss Z"); Date date = sdf.parse(str); 这将返回一个Date对象，表示该字符串中指定的日期和时间...

uniapp中在标签中用v-for遍历后得到item.createTime="2023-06-02 10:50:48"，如何将item.createTime="2023-06-02 10:50:48"变成item.createTime="2023-06-02"并将其回显到标签中

{ id: 1, createTime: '2023-06-02 10:50:48' }, { id: 2, createTime: '2023-06-03 11:20:36' }, { id: 3, createTime: '2023-06-04 09:40:12' } ] this.list = arr // 遍历数组，截取日期部分并赋值给新属性...

日期 start_time end_time 2023-06-10 2023-06-10 16:27:00 2023-06-10 17:39:00 2023-06-11 2023-06-11 01:57:00 2023-06-11 02:02:00 2023-06-11 2023-06-11 15:57:00 2023-06-12 01:51:00 2023-07-01 2023-07-01 08:09:00 2023-07-01 17:25:00 2023-07-01 2023-07-01 17:32:00 2023-07-01 17:41:00 假设以上打卡数据，存在跨天的情况，如何找出某日期正确的上下班打卡时间

{'日期': '2023-06-10', '开始时间': '2023-06-10 16:27:00', '结束时间': '2023-06-10 17:39:00'}, {'日期': '2023-06-11', '开始时间': '2023-06-11 01:57:00', '结束时间': '2023-06-11 02:02:00'}, {'日期': ...

2023-07-10T12:49:32.000+00:00 el-column处理日期格式

{ date: '2023-07-10T12:49:32.000+00:00' }, // 其他数据... ] }; }, methods: { formatDate(row) { return moment(row.date).format('YYYY-MM-DD HH:mm:ss'); } } }; 在这个例子中，我们在el-...

to_datetime报错time data '2023-05-20 00:00:00' does not match format 'Y-%m-%d %H:%M:%S' (match)

date_string = '2023-05-20 00:00:00' date_format = '%Y-%m-%d %H:%M:%S' date = datetime.strptime(date_string, date_format) print(date) 输出结果为： python 2023-05-20 00:00:00

python中在已有的数据时间里面我想筛选出2023-05-09 18:04:13到2023-05-09 23:47:24之前的数据也包括2023-05-09 18:04:13和2023-05-09 23:47:24该怎么做

filtered_data = [d for d in data_list if start_time <= d <= end_time] # 输出筛选结果 print(filtered_data) 代码中，首先定义了起始时间和结束时间，然后使用列表推导式筛选出符合条件的数据，最后将结果...

最新推荐

recommend-type

CIFAR-10/100 数据集中文说明

CIFAR-10/100 数据集中文说明 CIFAR-10/100 数据集是深度学习领域中常用的数据集之一，由亚历克斯·克里日夫斯基、维诺德·奈尔和杰弗里·辛顿收集。它是由八千万个微小图像数据集的标记子集组成。 CIFAR-10 数据...
recommend-type

解决-BASH: /HOME/JAVA/JDK1.8.0_221/BIN/JAVA: 权限不够问题

主要介绍了解决-BASH: /HOME/JAVA/JDK1.8.0_221/BIN/JAVA: 权限不够的问题,需要的朋友可以参考下
recommend-type

MySQL 启动报错:File ./mysql-bin.index not found (Errcode: 13)

在案例中，mysql用户无法读取或写入/data/mysql目录下的文件，这导致了启动失败。 解决这个问题的步骤如下： 1. **检查权限**：首先，通过`ls -l`命令查看MySQL数据目录（如：/data/mysql）的权限设置。确保mysql...
recommend-type

AG9321-MCQ_Datasheet_v0.9.11.pdf

AG9321-MCQ是一款高性能的USB-C到HDMI/VGA转换芯片，支持DisplayPort Alt Mode和Power Delivery 3.0（PD3.0）功能，适用于现代电子设备的扩展显示接口需求。该器件旨在提供灵活的多显示器解决方案，能够通过USB-C...
recommend-type

K4B8G1646D-MYK0 datasheet 规格书

K4B8G1646D-MYK0 Datasheet 规格书 DDR3L SDRAM 是一种低电压、低功耗的同步动态随机存取存储器（SDRAM），它是DDR3 SDRAM的升级版本。DDR3L SDRAM具有更低的电压和功耗，能够满足当今市场对低功耗和高性能存储器...
recommend-type

婚礼GO网站创业计划书.docx

"婚礼GO网站创业计划书" 在创建婚礼GO网站的创业计划书中，创业者首先阐述了企业的核心业务——GO婚礼设计，专注于提供计算机软件销售和技术开发、技术服务，以及与婚礼相关的各种服务，如APP制作、网页设计、弱电工程安装等。企业类型被定义为服务类，涵盖了一系列与信息技术和婚礼策划相关的业务。 创业者的个人经历显示了他对行业的理解和投入。他曾在北京某科技公司工作，积累了吃苦耐劳的精神和实践经验。此外，他在大学期间担任班长，锻炼了团队管理和领导能力。他还参加了SYB创业培训班，系统地学习了创业意识、计划制定等关键技能。 市场评估部分，目标顾客定位为本地的结婚人群，特别是中等和中上收入者。根据数据显示，广州市内有14家婚庆公司，该企业预计能占据7%的市场份额。广州每年约有1万对新人结婚，公司目标接待200对新人，显示出明确的市场切入点和增长潜力。 市场营销计划是创业成功的关键。尽管文档中没有详细列出具体的营销策略，但可以推断，企业可能通过线上线下结合的方式，利用社交媒体、网络广告和本地推广活动来吸引目标客户。此外，提供高质量的技术解决方案和服务，以区别于竞争对手，可能是其市场差异化策略的一部分。 在组织结构方面，未详细说明，但可以预期包括了技术开发团队、销售与市场部门、客户服务和支持团队，以及可能的行政和财务部门。 在财务规划上，文档提到了固定资产和折旧、流动资金需求、销售收入预测、销售和成本计划以及现金流量计划。这表明创业者已经考虑了启动和运营的初期成本，以及未来12个月的收入预测，旨在确保企业的现金流稳定，并有可能享受政府对大学生初创企业的税收优惠政策。 总结来说，婚礼GO网站的创业计划书详尽地涵盖了企业概述、创业者背景、市场分析、营销策略、组织结构和财务规划等方面，为初创企业的成功奠定了坚实的基础。这份计划书显示了创业者对市场的深刻理解，以及对技术和婚礼行业的专业认识，有望在竞争激烈的婚庆市场中找到一席之地。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【基础】图像的几何变换：缩放、旋转与翻转

![【基础】图像的几何变换：缩放、旋转与翻转](https://img-blog.csdnimg.cn/ebace0d8b8c94a058abdb8b10e5ed995.png) # 2.1 图像缩放的理论基础 图像缩放是一种几何变换，它可以改变图像的大小，使其适合特定的显示或处理需求。图像缩放可以通过以下变换矩阵来实现： ``` S = [[sx, 0, 0], [0, sy, 0], [0, 0, 1]] ``` 其中： * `sx` 和 `sy` 分别是水平和垂直缩放因子。 * `sx > 1` 和 `sy > 1` 表示图像放大。 * `sx < 1` 和
recommend-type

字节跳动面试题java

字节跳动作为一家知名的互联网公司，在面试Java开发者时可能会关注以下几个方面的问题： 1. **基础技能**：Java语言的核心语法、异常处理、内存管理、集合框架、IO操作等是否熟练掌握。 2. **面向对象编程**：多态、封装、继承的理解和应用，可能会涉及设计模式的提问。 3. **并发编程**：Java并发API（synchronized、volatile、Future、ExecutorService等）的使用，以及对并发模型（线程池、并发容器等）的理解。 4. **框架知识**：Spring Boot、MyBatis、Redis等常用框架的原理和使用经验。 5. **数据库相
recommend-type

微信行业发展现状及未来行业发展趋势分析.docx

微信行业发展现状及未来行业发展趋势分析 微信作为移动互联网的基础设施，已经成为流量枢纽，月活跃账户达到10.4亿，同增10.9%，是全国用户量最多的手机App。微信的活跃账户从2012年起步月活用户仅为5900万人左右，伴随中国移动互联网进程的不断推进，微信的活跃账户一直维持稳步增长，在2014-2017年年末分别达到5亿月活、6.97亿月活、8.89亿月活和9.89亿月活。 微信月活发展历程显示，微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势。微信在2018年3月日活达到6.89亿人，同比增长5.5%，环比上个月增长1.7%。微信的日活同比增速下滑至20%以下，并在2017年年底下滑至7.7%左右。微信DAU/MAU的比例也一直较为稳定，从2016年以来一直维持75%-80%左右的比例，用户的粘性极强，继续提升的空间并不大。 微信作为流量枢纽，已经成为移动互联网的基础设施，月活跃账户达到10.4亿，同增10.9%，是全国用户量最多的手机App。微信的活跃账户从2012年起步月活用户仅为5900万人左右，伴随中国移动互联网进程的不断推进，微信的活跃账户一直维持稳步增长，在2014-2017年年末分别达到5亿月活、6.97亿月活、8.89亿月活和9.89亿月活。 微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势，这是因为微信自身也在重新寻求新的增长点。微信日活发展历程显示，微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势。微信在2018年3月日活达到6.89亿人，同比增长5.5%，环比上个月增长1.7%。微信的日活同比增速下滑至20%以下，并在2017年年底下滑至7.7%左右。 微信DAU/MAU的比例也一直较为稳定，从2016年以来一直维持75%-80%左右的比例，用户的粘性极强，继续提升的空间并不大。因此，在整体用户数量开始触达天花板的时候，微信自身也在重新寻求新的增长点。 中国的整体移动互联网人均单日使用时长已经较高水平。18Q1中国移动互联网的月度总时长达到了77千亿分钟，环比17Q4增长了14%，单人日均使用时长达到了273分钟，环比17Q4增长了15%。而根据抽样统计，社交始终占据用户时长的最大一部分。2018年3月份，社交软件占据移动互联网35%左右的时长，相比2015年减少了约10pct，但仍然是移动互联网当中最大的时长占据者。 争夺社交软件份额的主要系娱乐类App，目前占比达到约32%左右。移动端的流量时长分布远比PC端更加集中，通常认为“搜索下載”和“网站导航”为PC时代的流量枢纽，但根据统计，搜索的用户量约为4.5亿，为各类应用最高，但其时长占比约为5%左右，落后于网络视频的13%左右位于第二名。PC时代的网络社交时长占比约为4%-5%，基本与搜索相当，但其流量分发能力远弱于搜索。 微信作为移动互联网的基础设施，已经成为流量枢纽，月活跃账户达到10.4亿，同增10.9%，是全国用户量最多的手机App。微信的活跃账户从2012年起步月活用户仅为5900万人左右，伴随中国移动互联网进程的不断推进，微信的活跃账户一直维持稳步增长，在2014-2017年年末分别达到5亿月活、6.97亿月活、8.89亿月活和9.89亿月活。 微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势，这是因为微信自身也在重新寻求新的增长点。微信日活发展历程显示，微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势。微信在2018年3月日活达到6.89亿人，同比增长5.5%，环比上个月增长1.7%。微信的日活同比增速下滑至20%以下，并在2017年年底下滑至7.7%左右。 微信DAU/MAU的比例也一直较为稳定，从2016年以来一直维持75%-80%左右的比例，用户的粘性极强，继续提升的空间并不大。因此，在整体用户数量开始触达天花板的时候，微信自身也在重新寻求新的增长点。 微信作为移动互联网的基础设施，已经成为流量枢纽，月活跃账户达到10.4亿，同增10.9%，是全国用户量最多的手机App。微信的活跃账户从2012年起步月活用户仅为5900万人左右，伴随中国移动互联网进程的不断推进，微信的活跃账户一直维持稳步增长，在2014-2017年年末分别达到5亿月活、6.97亿月活、8.89亿月活和9.89亿月活。 微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势，这是因为微信自身也在重新寻求新的增长点。微信日活发展历程显示，微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势。微信在2018年3月日活达到6.89亿人，同比增长5.5%，环比上个月增长1.7%。微信的日活同比增速下滑至20%以下，并在2017年年底下滑至7.7%左右。 微信DAU/MAU的比例也一直较为稳定，从2016年以来一直维持75%-80%左右的比例，用户的粘性极强，继续提升的空间并不大。因此，在整体用户数量开始触达天花板的时候，微信自身也在重新寻求新的增长点。 微信作为移动互联网的基础设施，已经成为流量枢纽，月活跃账户达到10.4亿，同增10.9%，是全国用户量最多的手机App。微信的活跃账户从2012年起步月活用户仅为5900万人左右，伴随中国移动互联网进程的不断推进，微信的活跃账户一直维持稳步增长，在2014-2017年年末分别达到5亿月活、6.97亿月活、8.89亿月活和9.89亿月活。 微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势，这是因为微信自身也在重新寻求新的增长点。微信日活发展历程显示，微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势。微信在2018年3月日活达到6.89亿人，同比增长5.5%，环比上个月增长1.7%。微信的日活同比增速下滑至20%以下，并在2017年年底下滑至7.7%左右。 微信DAU/MAU的比例也一直较为稳定，从2016年以来一直维持75%-80%左右的比例，用户的粘性极强，继续提升的空间并不大。因此，在整体用户数量开始触达天花板的时候，微信自身也在重新寻求新的增长点。