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习题2-2 阶梯电价 (15分)
为了提倡居民节约用电，某省电力公司执行“阶梯电价”，安装一户一表的居民用户电价分为两个“阶梯”：月用电量50千瓦时（含50千瓦时）以内的，电价为0.53元/千瓦时；超过50千瓦时的，超出部分的用电量，电价上调0.05元/千瓦时。请编写程序计算电费。
3.3K10发布于 2021-04-01 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
学习分类 2-2 内积
对于分类问题，我们不再像回归问题那样，找出直线的斜率和截距。为了方便理解，将拥有一个特征的回归问题所绘制的图示和拥有两个特征的分类问题绘制的图示进行对比。
61710编辑于 2022-11-08 - 来自专栏小程序
50046_基于微信小程序的电影票预订管理系统
2.项目介绍本电影票务预订系统采用微信小程序与Vue框架协同架构，构建多终端协同解决方案。在用户服务端口，系统集成电影信息检索、在线选座购票、订单全周期管理及用户身份认证等核心功能模块。 影院管理后台则配备影片数据库维护、放映场次智能编排、订单实时处理等管控系统，支持院线工作人员通过管理界面进行新片排期配置、放映计划优化等业务操作。 本系统根据不同角色分为系统管理员、影院管理员和普通用户。系统管理员拥有最高权限可以对影院、影片、影厅、排片管理、广告、用户和评论进行统一管理。影院管理员支持对影厅、排片、订单和小吃进行管理。 系统支持普通用户登录系统、浏览电影、购买电影票和小吃，也支持对自己购买的电影票评论和订单查看。 4.文档截图5.项目截图热映列表影片详情影院信息个人主页影院管理系统主页
49110编辑于 2025-11-25 - 来自专栏Hank’s Blog
2-2 R语言基础 向量
> x <- vector("character",length=10) > x1 <- 1:4 > x2 <- c(1,2,3,4) > x3 <- c(TRUE,10,"a") #如果给向量赋值时元素类型不一致，R就会强制转换，将他们变为同一类型 > x4 <- c("a","b","c","d")
81110发布于 2020-09-16 - 来自专栏刷题笔记
2-2 学生成绩链表处理 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101169860 2-2 学生成绩链表处理 (20 分) 本题要求实现两个函数，一个将输入的学生成绩组织成单向链表
1.7K20发布于 2019-11-08 - 来自专栏波波烤鸭
2-2 SPU和SKU详解及MyBatisPlus自动生成
2-2 SPU和SKU详解 商城系统中的商品信息肯定避免不了SPU和SKU这两个概念，本节就给大家详细介绍下这块的内容 1、掌握SKU和SPU关系 SPU = Standard Product Unit 在使用时要根据不同业态，不同管理模式来处理。在服装、鞋类商品中使用最多最普遍。
3.3K41发布于 2021-01-21 - 来自专栏mysql
hhdb数据库介绍(2-2)
目前支持通过管理平台对主备模式的计算节点集群进行手动高可用切换。也可以在计算节点集群发生高可用切换之后，重建高可用环境，保证下次故障发生时可正常切换。
24110编辑于 2024-11-28 - 来自专栏Crossin的编程教室
2019电影票房大盘点
憋在家中数日的你，是否还记得去年春节期间，流浪地球票房霸榜的场景？春节档本是电影行业全年的两大档期之一，只可惜现在大家都只能乖乖在家待着，原本计划上映的影片也纷纷撤档。
84620发布于 2020-02-21 - 来自专栏萝卜大杂烩
2019电影票房大盘点
2019年，可以说是中国电影的大年，众多国产巨制纷纷上映，让广大影迷们又再次看到了中国电影的希望，今天我们就用数据来说一说这堪称辉煌的2019中国影坛。
74410发布于 2020-05-22 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 | GWAS 操作流程2-2：性别质控
「原理：」检查性别差异。先验信息，女性的受试者的F值必须小于0.2，男性的受试者的F值必须大于0.8。这个F值是基于X染色体近交（纯合子）估计。不符合这些要求的受试者被PLINK标记为“PROBLEM”。
1.7K31发布于 2020-05-18 - 来自专栏悟道
2-2 二分&前缀和模板
二分模板 int mid=0; while(left<right){ mid=(left+right)/2; if(check(mid)<K) r=mid; else l=mid+1; } 前缀和模板 : 前缀呢 无非就是 从left->right的和: ( s[right] - s[left-1]) import java.util.Scanner; public class Main { public static void main(Stri
39430发布于 2021-03-11 - 来自专栏python3
Python自动化开发学习2-2
"这是被替换的第三行\n" # 这里修改替换掉第三行的内容，别忘了\n换行 file_w.write(line_w) # 将内容朱行写入到新文件 # 可以同时对多个文件的上下文进行管理
76330发布于 2020-01-10 - 来自专栏数据科学实战
AkShare-另外数据-电影票房
作者寄语 新电影票房数据接口，替换之前的老接口，新接口的稳定性大大提高且提供更丰富的数据字段。 年度票房-年度首周票房 "movie_boxoffice_cinema_daily" # 影院票房-日票房排行 "movie_boxoffice_cinema_weekly" # 影院票房-周票房排行 电影票房 movie_boxoffice_realtime 目标地址: https://www.endata.com.cn/BoxOffice/BO/RealTime/reTimeBO.html 描述: 获取当前时刻的实时电影票房数据 单日票房 接口: movie_boxoffice_daily 目标地址: https://www.endata.com.cn/BoxOffice/BO/Day/index.html 描述: 获取指定日期的电影票房数据
1.3K20发布于 2020-10-29 - 来自专栏无原型不设计
电影票APP原型设计分享– Movie Booking
今天我用Mockplus做了一套5miles App的原型，这是5miles是一个基于地理位置的购物社区，用户通过通过5miles可以轻松、有趣、免费的进行买、卖。我运用了Mockplus基础组件、交互组件、移动组件等多个组件库，简单拖拽，方便快捷~好了，下面请看我的成果吧！
1.2K10发布于 2019-05-14 - 来自专栏PPV课数据科学社区
数据到底如何搞定电影票房预测？
本文以搜狗为案例，分析其电影票房预测的相关技术，其他领域的研究成果将陆续发布。 搜狗公司借助“深思”系统，建立了更为复杂的模型，用于预测国内电影票房，并在新浪微博上提前发布了2013年12月国内上映电影的首周票房预测结果。 修正后的模型可以达到74%的准确度，这时模型已经可以对电影票房进行一个粗略的估计。 ? 社交媒体：用户的情感分析 社交媒体数据对票房预测也会有一定帮助。 这些网站中电影的相关新闻数、预告片播放情况、用户评论情况都可以通过定向抓取获得，这些都是影响电影票房的重要相关因素。 实际预测效果 在实际研究过程中，12月份的电影上映前均使用“深思”系统预测了首周（7天）的电影票房，预测结果发布在一位团队成员的微博上。
1.1K30发布于 2018-04-18 - 来自专栏Crossin的编程教室
爬虫+网站开发实例：电影票比价网
今天介绍的这个项目就源自生活中的一个场景：买电影票。 当你打算周末出门看场电影的时候，就必然面临三个终极问题： 看什么？ 什么时候看？ 去哪儿看？ 于是就有了我们这个小项目： 电影票比价网 ? 在我们这个网页上，会展示出当前热映的电影。进入每部电影，选择城市、区域、影院和日期，就可以看到最近的排片时间和不同渠道的价格。 开发思路 使用爬虫爬取各电影票网站所有的电影院链接，作为基本的数据保存下来 使用豆瓣 API 获取当日上映的电影信息，并每天更新 django 显示电影信息，提供给用户选择电影院的接口 将影片和影院信息发送到 代码下载 完整的代码和详细说明已上传 Github，获取下载地址请在公众号（Crossin的编程教室）里回复 电影票。
2.2K50发布于 2018-04-17 - 来自专栏PPV课数据科学社区
干货 ：谷歌电影票房预测模型探究
谷歌公布了一项重要研究成果–电影票房预测模型。该模型能够提前一个月预测电影上映首周的票房收入，准确度高达94%。 图1显示了2012年电影票房收入（红色）和电影的搜索量（灰色）的曲线（注：本文的所有图片均引用自谷歌的白皮书：QuantifyingMovieMagicwithGoogleSearch）。
3.1K100发布于 2018-04-20 - 来自专栏HarmonyOS Next 三部曲
电影票务网格布局（上）
概述在移动应用开发中，电影票务应用是一个常见的场景，用户可以通过应用查看正在热映的电影信息，并进行选座购票等操作。 本教程将详细讲解如何使用HarmonyOS NEXT的GridRow和GridCol组件实现电影票务应用中的电影列表网格布局，帮助开发者掌握网格布局的基本用法和实现技巧。 数据结构设计在实现电影票务网格布局之前，我们需要先定义电影数据的结构。 完整代码以下是电影票务网格布局的完整代码：// 电影票务网格布局interface MovieType { title: string; rating: number; poster: 总结本教程详细讲解了如何使用HarmonyOS NEXT的GridRow和GridCol组件实现电影票务应用中的电影列表网格布局。
42000编辑于 2025-06-06 - 来自专栏PPV课数据科学社区
【观点】数据到底如何搞定电影票房预测？
票房预测：需求与现实 从1896年西洋影戏传入上海徐园，到1905年中国拍摄首部国产电影《定军山》，再到2013年全国电影票房 突破200亿 大关，（4）有着百余年历史的中国电影产业， 搜狗公司借助“深思”系统，建立了更为复杂的模型，用于预测国内电影票房，并在新浪微博上提前发布了2013年12月国内上映电影的首周票房预测结果。 修正后的模型可以达到74%的准确度，这时模型已经可以对电影票房进行一个 粗略的估计。 社交媒体：用户的情感分析 社交媒体数据对票房预测也会有一定帮助。 这些网站中电影的相关新闻数、预告片播放情况、用户评论情况都可以通 过定向抓取获得，这些都是影响电影票房的重要相关因素。 实际预测效果 在实际研究过程中，12月份的电影上映前均使用“深思”系统预测了首周（7天）的电影票房，预测结果发布在一位团队成员的微博上。
1.7K70发布于 2018-04-18 - 来自专栏HarmonyOS Next 三部曲
电影票务网格布局（下）
HarmonyOS NEXT 实战案例八 电影票务网格布局（下）项目已开源，开源地址： https://gitcode.com/nutpi/HarmonyosNextCaseStudyTutorial 概述在上一篇教程中，我们学习了如何使用GridRow和GridCol组件实现基本的电影票务网格布局。 本篇教程将在此基础上，深入探讨如何优化布局、添加交互功能，以及实现更多高级特性，打造一个功能完善的电影票务应用。 总结本教程详细讲解了如何优化电影票务网格布局，添加交互功能，以及实现更多高级特性。 同时，我们还添加了电影卡片优化、电影详情页、电影筛选和排序功能、购票流程设计等功能，打造了一个功能完善的电影票务应用。
29600编辑于 2025-06-06
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