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python将多个excel合并一个文件不同的sheet，其中每个excel都有数量不等的sheet

时间: 2023-06-02 18:02:17 浏览: 234
可以使用pandas库来实现将多个Excel合并成一个文件的操作。以下是实现的步骤： 1. 导入pandas库和os库： ```python import pandas as pd import os ``` 2. 定义合并Excel的函数，该函数接受一个文件夹路径作为参数，遍历该文件夹下的所有Excel文件，并将每个Excel文件的所有sheet合并成一个文件： ```python def merge_excel(folder_path): # 获取文件夹下所有Excel文件的文件名 file_names = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx') or f.endswith('.xls')] # 遍历所有Excel文件，将每个文件的所有sheet合并成一个DataFrame dfs = [] for file_name in file_names: file_path = os.path.join(folder_path, file_name) sheets = pd.read_excel(file_path, sheet_name=None) for sheet_name, df in sheets.items(): df['filename'] = file_name df['sheetname'] = sheet_name dfs.append(df) # 将所有DataFrame合并成一个DataFrame merged_df = pd.concat(dfs, sort=False) return merged_df ``` 3. 调用合并Excel的函数，将合并后的结果保存到一个新的Excel文件中： ```python merged_df = merge_excel('/path/to/folder') merged_df.to_excel('/path/to/merged_file.xlsx', index=False) ``` 在上面的代码中，`/path/to/folder`是包含所有要合并的Excel文件的文件夹的路径，`/path/to/merged_file.xlsx`是合并后的结果要保存的Excel文件的路径。`merge_excel`函数会将所有Excel文件的所有sheet合并成一个DataFrame，并在每个DataFrame中添加一个`filename`列和一个`sheetname`列，用于标识该DataFrame来自哪个Excel文件的哪个sheet。最后，将所有DataFrame合并成一个DataFrame后，调用`to_excel`方法将结果保存到一个新的Excel文件中。
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请帮我检查并优化代码，尤其关注避免数据泄露，调整灵活权重等问题：import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from tensorflow.keras.optimizers import Adam from sklearn.model_selection import TimeSeriesSplit import joblib import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Model from tensorflow.keras.layers import Input, LSTM, Dense, Dropout, Layer from tensorflow.keras.optimizers import Adam import warnings import tensorflow as tf warnings.filterwarnings('ignore') # ===== 自定义注意力层 ===== class AttentionLayer(Layer): def __init__(self, **kwargs): super(AttentionLayer, self).__init__(**kwargs) def build(self, input_shape): self.time_steps = input_shape[1] self.feature_dim = input_shape[2] # 创建可训练权重 self.W = self.add_weight( name='att_weight', shape=(self.feature_dim, self.feature_dim), initializer='glorot_uniform', trainable=True ) self.b = self.add_weight( name='att_bias', shape=(self.feature_dim,), initializer='zeros', trainable=True ) self.V = self.add_weight( name='att_v', shape=(self.feature_dim, 1), initializer='glorot_uniform', trainable=True ) super(AttentionLayer, self).build(input_shape) # 修改call方法 def call(self, inputs): # 动态计算每个时间步的重要性 score = tf.matmul(tf.tanh(tf.matmul(inputs, self.W) + self.b), self.V) score = tf.squeeze(score, axis=-1) alpha = tf.nn.softmax(score, axis=1) # 修正为按时间步归一化 alpha = tf.expand_dims(alpha, axis=-1) context = tf.reduce_sum(alpha * inputs, axis=1) return context def compute_output_shape(self, input_shape): return (input_shape[0], input_shape[2]) # (batch_size, feature_dim) # ===== 模型构建函数 ===== # 改进的模型结构 def build_model(input_shape): inputs = Input(shape=input_shape) # 双向LSTM捕获时序特征 lstm_out = Bidirectional(LSTM(128, return_sequences=True))(inputs) # 注意力层 att_out = AttentionLayer()(lstm_out) # 红球分支（6个独立预测） red_outputs = [] for i in range(6): branch = Dense(64, activation='relu')(att_out) red_outputs.append(Dense(33, activation='softmax', name=f'red_{i}')(branch)) # 蓝球分支 blue_branch = Dense(32, activation='relu')(att_out) blue_output = Dense(16, activation='softmax', name='blue_output')(blue_branch) model = Model(inputs, red_outputs + [blue_output]) # 调整损失权重（红球重要性更高） loss_weights = {f'red_{i}': 0.15 for i in range(6)} loss_weights['blue_output'] = 0.1 model.compile(optimizer=Adam(0.001), loss='categorical_crossentropy', loss_weights=loss_weights) return model def build_attention_lstm_model(input_shape): time_steps, num_features = input_shape inputs = Input(shape=input_shape) # LSTM层 lstm_out = LSTM(128, return_sequences=True)(inputs) lstm_out = Dropout(0.3)(lstm_out) # 使用自定义注意力层 attention_out = AttentionLayer()(lstm_out) # 红球分支 red_branch = Dense(64, activation='relu')(attention_out) red_branch = Dropout(0.2)(red_branch) # 修改为6个输出节点（每个红球位置独立预测） red_outputs = [] for i in range(6): branch = Dense(32, activation='relu')(attention_out) red_outputs.append(Dense(33, activation='softmax', name=f'red_{i}')(branch)) # 蓝球分支 blue_branch = Dense(32, activation='relu')(attention_out) blue_branch = Dropout(0.2)(blue_branch) blue_output = Dense(16, activation='sigmoid', name='blue_output')(blue_branch) model = Model(inputs=inputs, outputs=[red_output, blue_output]) optimizer = Adam(learning_rate=0.001) model.compile( optimizer=optimizer, loss={'red_output': 'binary_crossentropy', 'blue_output': 'binary_crossentropy'}, metrics={'red_output': 'binary_accuracy', 'blue_output': 'binary_accuracy'}, # 关键修改：使用字典形式指定损失权重 loss_weights={'red_output': 0.7, 'blue_output': 0.3} ) model.summary() return model # ===== 数据预处理函数 ===== #窗口特征计算前必须进行时间序列分割 #建议将create_features中的目标构建移至prepare_data def step1_format_data(): """格式化原始数据""" print("===== 步骤1: 格式化原始数据 =====") df = pd.read_excel('01hand.xlsx', sheet_name='Sheet1', header=None) # 提取A列和C列数据 new_df = pd.DataFrame({ 'A': pd.to_numeric(df.iloc[:, 0], errors='coerce'), 'B': pd.to_numeric(df.iloc[:, 2], errors='coerce') }).dropna() # 保存新文件 new_df.to_excel('01hand2.xlsx', index=False, header=False) print(f"新表格 '01hand2.xlsx' 创建成功! 包含 {len(new_df)} 行数据") def step2_process_data(): """数据去重和排序""" print("\n===== 步骤2: 数据去重和排序 =====") input_file = "01hand2.xlsx" output_file1 = "02resultA.xlsx" # 降序输出 output_file2 = "02resultB.xlsx" # 升序输出 # 读取数据并转换为长格式 df = pd.read_excel(input_file, header=None) all_values = df.stack().dropna().astype(str).tolist() # 确保数据长度是8的倍数 valid_length = len(all_values) - (len(all_values) % 8) if len(all_values) != valid_length: print(f"警告: 数据总量 {len(all_values)} 不符合8的倍数, 截断至 {valid_length} 个元素") all_values = all_values[:valid_length] # 转换数据格式 new_data = [] for i in range(0, len(all_values), 8): group = all_values[i:i+8] try: # 转换日期和数字 date = int(group[0]) numbers = [int(float(num)) if '.' in num else int(num) for num in group[1:]] new_data.append([date] + numbers) except: continue # 创建DataFrame并去重 columns = ['日期', '数字1', '数字2', '数字3', '数字4', '数字5', '数字6', '数字7'] df = pd.DataFrame(new_data, columns=columns) df = df.drop_duplicates(subset='日期').dropna() # 保存降序文件 df.sort_values('日期', ascending=False).to_excel(output_file1, index=False) print(f"降序文件保存至: {output_file1}") # 保存升序文件 df.sort_values('日期', ascending=True).to_excel(output_file2, index=False) print(f"升序文件保存至: {output_file2}") print(f"最终数据维度: {df.shape}") return df # ===== 特征工程函数 ===== def create_features(df, save_features=True): """创建模型特征并保存特征处理器""" print("\n===== 步骤3: 特征工程 =====") features = df[['日期']].copy() red_cols = ['数字1', '数字2', '数字3', '数字4', '数字5', '数字6'] # 基础特征 features['红球和值'] = df[red_cols].sum(axis=1) features['蓝球值'] = df['数字7'] features['奇偶比'] = df[red_cols].applymap(lambda x: x % 2).sum(axis=1) features['大小比'] = df[red_cols].applymap(lambda x: 1 if x > 16 else 0).sum(axis=1) for num in range(1, 34): features[f'red_{num}_missing'] = features.index - features[f'red_{num}_last'] # 添加质数比 prime_nums = [2,3,5,7,11,13,17,19,23,29,31] features['prime_ratio'] = df[red_cols].applymap(lambda x: x in prime_nums).sum(axis=1) # 窗口特征 (窗口大小10) window_size = 10 for col in ['红球和值', '奇偶比', '大小比']: features[f'{col}_MA{window_size}'] = features[col].rolling(window=window_size).mean() features[f'{col}_STD{window_size}'] = features[col].rolling(window=window_size).std() # 滞后特征 (滞后1-9期) for lag in range(1, 10): for col in red_cols + ['数字7']: features[f'{col}_lag{lag}'] = df[col].shift(lag) # 目标变量 (下一期开奖结果) red_targets = [] blue_targets = [] for i in range(len(df) - 1): next_row = df.iloc[i + 1] # 红球目标 (33选6) red_target = [1 if num in next_row[red_cols].values else 0 for num in range(1, 34)] # 蓝球目标 (16选1) blue_target = [1 if i == next_row['数字7'] else 0 for i in range(1, 17)] red_targets.append(red_target) blue_targets.append(blue_target) # 转换为numpy数组 red_targets = np.array(red_targets) blue_targets = np.array(blue_targets) # 移除无效数据 (前window_size行和最后一行) features = features.iloc[window_size:-1].reset_index(drop=True) red_targets = red_targets[window_size-1:-1] # 对齐索引 blue_targets = blue_targets[window_size-1:-1] # 保存特征处理器 feature_columns = features.drop(columns=['日期']).columns.tolist() joblib.dump(feature_columns, 'feature_columns.pkl') print(f"特征列名已保存: {len(feature_columns)}个特征") if save_features: features.to_excel('04_features.xlsx', index=False) print(f"特征工程完成, 维度: {features.shape}") return features, red_targets, blue_targets # ===== 模型构建函数 ===== def prepare_data(features, red_targets, blue_targets): """准备训练数据并保存数据处理器""" print("\n===== 步骤4: 数据准备 =====") scaler_X = MinMaxScaler() X_scaled = scaler_X.fit_transform(features.drop(columns=['日期'])) # 保存特征处理器 joblib.dump(scaler_X, 'scaler_X.save') print("特征缩放器已保存") # 创建时间序列数据 time_steps = 10 X_seq, y_red_seq, y_blue_seq = [], [], [] for i in range(time_steps, len(X_scaled)): X_seq.append(X_scaled[i-time_steps:i, :]) y_red_seq.append(red_targets[i-1]) # 使用当前时间步的目标 y_blue_seq.append(blue_targets[i-1]) X_seq = np.array(X_seq) y_red_seq = np.array(y_red_seq) y_blue_seq = np.array(y_blue_seq) print(f"时间序列数据形状: X={X_seq.shape}, y_red={y_red_seq.shape}, y_blue={y_blue_seq.shape}") # 保存历史数据用于预测 joblib.dump(X_scaled[-10:], 'historical_data.pkl') print("历史数据已保存用于预测") return X_seq, y_red_seq, y_blue_seq, scaler_X # ===== 模型训练函数 ===== # 在train_model中添加 from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences # 使用pad_sequences处理不等长序列 X_padded = pad_sequences(X, maxlen=10, padding='pre', dtype='float32') # 修改早停策略 callbacks.append(EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=30, restore_best_weights=True)) def train_model(X, y_red, y_blue): """训练模型""" print("\n===== 步骤5: 模型训练 =====") best_models = [] tscv = TimeSeriesSplit(n_splits=3) for fold, (train_index, val_index) in enumerate(tscv.split(X)): print(f"\n===== 训练 Fold {fold+1}/3 =====") X_train, X_val = X[train_index], X[val_index] y_red_train, y_red_val = y_red[train_index], y_red[val_index] y_blue_train, y_blue_val = y_blue[train_index], y_blue[val_index] model = build_attention_lstm_model((X_train.shape[1], X_train.shape[2])) callbacks = [ EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=15, restore_best_weights=True, verbose=1), ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.3, patience=7, min_lr=1e-6, verbose=1) ] history = model.fit( X_train, {'red_output': y_red_train, 'blue_output': y_blue_train}, epochs=100, batch_size=32, validation_data=(X_val, {'red_output': y_red_val, 'blue_output': y_blue_val}), callbacks=callbacks, verbose=1 ) model.save(f'best_model_fold{fold+1}.h5') best_models.append(model) # 保存训练历史图 plot_training_history(history, fold+1) return best_models def plot_training_history(history, fold): """绘制训练历史图表""" plt.figure(figsize=(15, 10)) # 损失曲线 plt.subplot(2, 2, 1) plt.plot(history.history['loss'], label='训练损失') plt.plot(history.history['val_loss'], label='验证损失') plt.title(f'Fold {fold} - 总损失曲线') plt.ylabel('损失') plt.xlabel('Epoch') plt.legend() # 红球准确率 plt.subplot(2, 2, 2) plt.plot(history.history['red_output_binary_accuracy'], label='红球训练准确率') plt.plot(history.history['val_red_output_binary_accuracy'], label='红球验证准确率') plt.title(f'Fold {fold} - 红球准确率') plt.ylabel('准确率') plt.xlabel('Epoch') plt.legend() # 蓝球准确率 plt.subplot(2, 2, 3) plt.plot(history.history['blue_output_binary_accuracy'], label='蓝球训练准确率') plt.plot(history.history['val_blue_output_binary_accuracy'], label='蓝球验证准确率') plt.title(f'Fold {fold} - 蓝球准确率') plt.ylabel('准确率') plt.xlabel('Epoch') plt.legend() # 学习率 plt.subplot(2, 2, 4) if 'lr' in history.history: plt.plot(history.history['lr'], label='学习率') plt.title(f'Fold {fold} - 学习率变化') plt.ylabel('学习率') plt.xlabel('Epoch') plt.legend() plt.tight_layout() plt.savefig(f'training_history_fold{fold}.png') plt.close() # ===== 预测准备函数 ===== def prepare_prediction_input(df, features, scaler_X): """准备预测输入，确保特征一致性""" print("\n===== 准备预测输入 =====") # 加载特征列名 feature_columns = joblib.load('feature_columns.pkl') print(f"预期特征数量: {len(feature_columns)}") # 创建空DataFrame prediction_features = pd.DataFrame(columns=feature_columns) # 获取最后10行有效数据 last_10 = features.iloc[-10:] # 填充基础特征 red_cols = ['数字1', '数字2', '数字3', '数字4', '数字5', '数字6'] current_row = df.iloc[-1] prediction_features.loc[0, '红球和值'] = current_row[red_cols].sum() prediction_features.loc[0, '蓝球值'] = current_row['数字7'] prediction_features.loc[0, '奇偶比'] = current_row[red_cols].apply(lambda x: x % 2).sum() prediction_features.loc[0, '大小比'] = current_row[red_cols].apply(lambda x: 1 if x > 16 else 0).sum() # 填充窗口特征 window_size = 10 for col in ['红球和值', '奇偶比', '大小比']: col_values = features[col].iloc[-window_size:] prediction_features.loc[0, f'{col}_MA{window_size}'] = col_values.mean() prediction_features.loc[0, f'{col}_STD{window_size}'] = col_values.std() # 填充滞后特征 - 修正逻辑 for lag in range(1, 10): # 确保滞后索引有效 lag_index = -lag - 1 # 从当前行向前追溯 for col in red_cols + ['数字7']: feature_name = f'{col}_lag{lag}' if feature_name in feature_columns: if len(df) > lag: prediction_features.loc[0, feature_name] = df[col].iloc[lag_index] else: # 数据不足时使用平均值 prediction_features.loc[0, feature_name] = df[col].mean() # 处理缺失特征 missing_cols = set(feature_columns) - set(prediction_features.columns) for col in missing_cols: prediction_features[col] = 0 # 默认填充0 # 确保顺序一致 prediction_features = prediction_features[feature_columns] # 标准化 X_pred = scaler_X.transform(prediction_features) print(f"预测输入形状: {X_pred.shape}") return X_pred # ===== 预测函数 ===== def predict_next_period(models): # 加载特征处理器 scaler = joblib.load('scaler_X.save') # 动态获取最新10期数据（避免文件依赖） raw_data = pd.read_excel('02resultB.xlsx').iloc[-10:] processed = create_features(raw_data, save_features=False)[0] X_seq = scaler.transform(processed.drop(columns=['日期'])) # 概率集成（考虑模型验证集性能） val_scores = [model.evaluate(X_val, y_val)[0] for model in models] weights = np.array([1/score for score in val_scores]) # 加权预测 red_probs, blue_probs = [], [] for model, weight in zip(models, weights): preds = model.predict(np.expand_dims(X_seq, axis=0)) red_probs.append(preds[:6] * weight) blue_probs.append(preds[6] * weight) # 合并结果 final_red = np.mean(red_probs, axis=0) final_blue = np.mean(blue_probs, axis=0) # 归一化概率 red_probs /= total_weight blue_probs /= total_weight # 获取预测结果 red_indices = np.argsort(red_probs[0])[::-1][:6] blue_indices = np.argsort(blue_probs[0])[::-1][:3] return ( [i+1 for i in red_indices], [red_probs[0][i] for i in red_indices], [i+1 for i in blue_indices], [blue_probs[0][i] for i in blue_indices] ) # ===== 主函数 ===== def main(): # 执行数据处理步骤 step1_format_data() df = step2_process_data() # 特征工程 features, red_targets, blue_targets = create_features(df) # 准备训练数据 X, y_red, y_blue, scaler_X = prepare_data(features, red_targets, blue_targets) # 训练模型 models = train_model(X, y_red, y_blue) # 预测 red_nums, red_probs, blue_nums, blue_probs = predict_next_period(models) # 打印结果 print("\n" + "="*50) print("双色球下一期预测结果") print("="*50) print("\n红球预测 (前6个):") for num, prob in zip(red_nums, red_probs): print(f"号码 {num:2d} : 概率 {prob:.4f}") print("\n蓝球预测 (前3个):") for num, prob in zip(blue_nums, blue_probs): print(f"号码 {num:2d} : 概率 {prob:.4f}") # 保存结果 result_df = pd.DataFrame({ '红球预测': red_nums, '红球概率': red_probs, '蓝球预测': blue_nums, '蓝球概率': blue_probs }) result_df.to_excel('prediction_results.xlsx', index=False) print("\n预测结果已保存至: prediction_results.xlsx") if __name__ == "__main__": main() def coverage_rate(y_true, y_pred): # 计算预测号码与实际开奖的重合数量 return K.mean(K.sum(K.cast(K.equal(y_true, y_pred), axis=-1)) # main.py import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Model from tensorflow.keras.layers import Input, LSTM, Dense, Dropout, Layer from tensorflow.keras.optimizers import Adam # 内联定义自定义层（避免导入问题） class AttentionLayer(Layer): """自定义注意力层""" def __init__(self, **kwargs): super(AttentionLayer, self).__init__(**kwargs) def build(self, input_shape): self.time_steps = input_shape[1] self.feature_dim = input_shape[2] self.W = self.add_weight( name='att_weight', shape=(self.feature_dim, self.feature_dim), initializer='glorot_uniform', trainable=True ) self.b = self.add_weight( name='att_bias', shape=(self.feature_dim,), initializer='zeros', trainable=True ) self.V = self.add_weight( name='att_v', shape=(self.feature_dim, 1), initializer='glorot_uniform', trainable=True ) super(AttentionLayer, self).build(input_shape) def call(self, inputs): score = tf.tanh(tf.matmul(inputs, self.W) + self.b) score = tf.matmul(score, self.V) score = tf.squeeze(score, axis=-1) alpha = tf.nn.softmax(score, axis=-1) alpha = tf.expand_dims(alpha, axis=-1) context = tf.reduce_sum(alpha * inputs, axis=1) return context def compute_output_shape(self, input_shape): return (input_shape[0], input_shape[2]) # 模型构建函数 def build_attention_lstm_model(input_shape): inputs = Input(shape=input_shape) # LSTM层 lstm_out = LSTM(128, return_sequences=True)(inputs) lstm_out = Dropout(0.3)(lstm_out) # 使用自定义层 attention_out = AttentionLayer()(lstm_out) # 输出分支 red_branch = Dense(64, activation='relu')(attention_out) red_output = Dense(33, activation='sigmoid', name='red_output')(red_branch) blue_branch = Dense(32, activation='relu')(attention_out) blue_output = Dense(16, activation='sigmoid', name='blue_output')(blue_branch) model = Model(inputs=inputs, outputs=[red_output, blue_output]) model.compile( optimizer=Adam(0.001), loss={'red_output': 'binary_crossentropy', 'blue_output': 'binary_crossentropy'}, # 这里也需要修改为字典形式 loss_weights={'red_output': 0.7, 'blue_output': 0.3} ) return model # 测试模型构建 if __name__ == "__main__": model = build_attention_lstm_model(input_shape=(10, 20)) model.summary() print("模型构建成功!")

同时，在模型输出部分，我们将有6个输出（每个输出对应一个位置），每个输出使用categorical_crossentropy损失。 修改create_features函数中的目标构建部分： 原代码： red_targets = [] for i in range...

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1、内容概要： 此程序是利用Python写的，打包成exe可执行程序，任何电脑直接双击运行 附带保姆级使用说明书 2、适合人群： 需要将多个文件中的每一个sheet进行合并的人群，老少咸宜，皆可下载 3、使用场景： 本程序下载完，双击即可使用，内置说明书，言简意赅
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基于QT与STM32的Modbus-TCP四遥功能实现及源码解析

基于Qt开发的Modbus-TCP远程控制系统，用于实现四遥（遥测、遥控、遥信、遥调）功能。系统由上位机和下位机组成，上位机使用Qt进行图形界面开发，下位机采用STM32和W5500以太网模块，所有Modbus功能均自行实现，未使用第三方库。文中具体展示了各个功能的实现细节，包括ADC数据采集、LED控制、按键状态读取以及参数调节等功能的具体代码实现。 适合人群：具有一定嵌入式开发经验的研发人员，尤其是熟悉Qt和STM32的开发者。 使用场景及目标：适用于工业自动化、智能家居等领域，旨在帮助开发者理解和实现基于Modbus-TCP协议的远程控制系统，掌握四遥功能的具体实现方法。 其他说明：文中提供了详细的代码片段和技术难点解析，有助于读者深入理解系统的实现过程。同时，针对常见的开发问题给出了具体的解决方案，如浮点数转换、字节序处理等。
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ERP系统客户与供应商信息视图创建：Oracle数据库中客户和供应商数据整合查询设计

内容概要：本文档定义了一个名为 xxx_SCustSuplier_info 的视图，用于整合和展示客户（Customer）和供应商（Supplier）的相关信息。视图通过连接多个表来获取组织单位、客户账户、站点使用、位置、财务代码组合等数据。对于客户部分，视图选择了与账单相关的记录，并提取了账单客户ID、账单站点ID、客户名称、账户名称、站点代码、状态、付款条款等信息；对于供应商部分，视图选择了有效的供应商及其站点信息，包括供应商ID、供应商名称、供应商编号、状态、付款条款、财务代码组合等。视图还通过外连接确保即使某些字段为空也能显示相关信息。 适合人群：熟悉Oracle ERP系统，尤其是应付账款（AP）和应收账款（AR）模块的数据库管理员或开发人员；需要查询和管理客户及供应商信息的业务分析师。 使用场景及目标：① 数据库管理员可以通过此视图快速查询客户和供应商的基本信息，包括账单信息、财务代码组合等；② 开发人员可以利用此视图进行报表开发或数据迁移；③ 业务分析师可以使用此视图进行数据分析，如信用评估、付款周期分析等。 阅读建议：由于该视图涉及多个表的复杂连接，建议读者先熟悉各个表的结构和关系，特别是 hz_parties、hz_cust_accounts、ap_suppliers 等核心表。此外，注意视图中使用的外连接（如 gl_code_combinations_kfv 表的连接），这可能会影响查询结果的完整性。

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Web前端开发：CSS与HTML设计模式深入解析

《Pro CSS and HTML Design Patterns》是一本专注于Web前端设计模式的书籍，特别针对CSS（层叠样式表）和HTML（超文本标记语言）的高级应用进行了深入探讨。这本书籍属于Pro系列，旨在为专业Web开发人员提供实用的设计模式和实践指南，帮助他们构建高效、美观且可维护的网站和应用程序。 在介绍这本书的知识点之前，我们首先需要了解CSS和HTML的基础知识，以及它们在Web开发中的重要性。 HTML是用于创建网页和Web应用程序的标准标记语言。它允许开发者通过一系列的标签来定义网页的结构和内容，如段落、标题、链接、图片等。HTML5作为最新版本，不仅增强了网页的表现力，还引入了更多新的特性，例如视频和音频的内置支持、绘图API、离线存储等。 CSS是用于描述HTML文档的表现（即布局、颜色、字体等样式）的样式表语言。它能够让开发者将内容的表现从结构中分离出来，使得网页设计更加模块化和易于维护。随着Web技术的发展，CSS也经历了多个版本的更新，引入了如Flexbox、Grid布局、过渡、动画以及Sass和Less等预处理器技术。 现在让我们来详细探讨《Pro CSS and HTML Design Patterns》中可能包含的知识点： 1. CSS基础和选择器： 书中可能会涵盖CSS基本概念，如盒模型、边距、填充、边框、背景和定位等。同时还会介绍CSS选择器的高级用法，例如属性选择器、伪类选择器、伪元素选择器以及选择器的组合使用。 2. CSS布局技术： 布局是网页设计中的核心部分。本书可能会详细讲解各种CSS布局技术，包括传统的浮动（Floats）布局、定位（Positioning）布局，以及最新的布局模式如Flexbox和CSS Grid。此外，也会介绍响应式设计的媒体查询、视口（Viewport）单位等。 3. 高级CSS技巧： 这些技巧可能包括动画和过渡效果，以及如何优化性能和兼容性。例如，CSS3动画、关键帧动画、转换（Transforms）、滤镜（Filters）和混合模式（Blend Modes）。 4. HTML5特性： 书中可能会深入探讨HTML5的新标签和语义化元素，如`<article>`、`<section>`、`<nav>`等，以及如何使用它们来构建更加标准化和语义化的页面结构。还会涉及到Web表单的新特性，比如表单验证、新的输入类型等。 5. 可访问性（Accessibility）： Web可访问性越来越受到重视。本书可能会介绍如何通过HTML和CSS来提升网站的无障碍访问性，比如使用ARIA标签（Accessible Rich Internet Applications）来增强屏幕阅读器的使用体验。 6. 前端性能优化： 性能优化是任何Web项目成功的关键。本书可能会涵盖如何通过优化CSS和HTML来提升网站的加载速度和运行效率。内容可能包括代码压缩、合并、避免重绘和回流、使用Web字体的最佳实践等。 7. JavaScript与CSS/HTML的交互： 在现代Web开发中，JavaScript与CSS及HTML的交云并用是不可或缺的。书中可能会讲解如何通过JavaScript动态地修改样式、操作DOM元素以及使用事件监听和响应用户交互。 8. Web框架和预处理器： 这本书可能会提到流行的Web开发框架和预处理器，比如Bootstrap、Foundation、Sass和Less等，它们是如何简化和加速开发流程的。 9. 测试和维护： 书中也可能包含关于如何测试网页以及如何持续优化和维护CSS和HTML代码的章节。例如，使用断言测试、自动化测试、性能分析工具等。 最后，鉴于文件名称列表中的“压缩包子文件”的表述，这可能是对“压缩包”文件的一种误译或误用，此处“压缩包”应该指的是包含该书籍PDF文件的压缩文件格式，如ZIP或RAR。而“Pro CSS and HTML Design Patterns.pdf”指的就是该书籍的PDF格式电子版文件。 以上所述，构成了《Pro CSS and HTML Design Patterns》一书可能包含的核心知识点。通过学习这些内容，Web前端开发者可以掌握更为高效和优雅的设计模式，从而在日常工作中更高效地解决实际问题。
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Zotero 7数据同步：Attanger插件安装&设置，打造文献管理利器

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轻便实用的Java库类查询工具介绍

标题 "java2库类查询" 和描述表明，所提及的工具是一个专门用于查询Java库类的应用程序。此软件旨在帮助开发者快速地查找和引用Java的标准开发工具包（SDK）中包含的所有应用程序编程接口（API）类。通过这样的工具，开发者可以节省大量在官方文档或搜索引擎上寻找类定义和使用方法的时间。它被描述为轻巧且方便，这表明其占用的系统资源相对较少，同时提供直观的用户界面，使得查询过程简洁高效。 从描述中可以得出几个关键知识点： 1. Java SDK：Java的软件开发工具包（SDK）是Java平台的一部分，提供了一套用于开发Java应用软件的软件包和库。这些软件包通常被称为API，为开发者提供了编程界面，使他们能够使用Java语言编写各种类型的应用程序。 2. 库类查询：这个功能对于开发者来说非常关键，因为它提供了一个快速查找特定库类及其相关方法、属性和使用示例的途径。良好的库类查询工具可以帮助开发者提高工作效率，减少因查找文档而中断编程思路的时间。 3. 轻巧性：软件的轻巧性通常意味着它对计算机资源的要求较低。这样的特性对于资源受限的系统尤为重要，比如老旧的计算机、嵌入式设备或是当开发者希望最小化其开发环境占用空间时。 4. 方便性：软件的方便性通常关联于其用户界面设计，一个直观、易用的界面可以让用户快速上手，并减少在使用过程中遇到的障碍。 5. 包含所有API：一个优秀的Java库类查询软件应当能够覆盖Java所有标准API，这包括Java.lang、Java.util、Java.io等核心包，以及Java SE平台的所有其他标准扩展包。 从标签 "java 库 查询 类" 可知，这个软件紧密关联于Java编程语言的核心功能——库类的管理和查询。这些标签可以关联到以下知识点： - Java：一种广泛用于企业级应用、移动应用（如Android应用）、网站后端、大型系统和许多其他平台的编程语言。 - 库：在Java中，库是一组预打包的类和接口，它们可以被应用程序重复使用。Java提供了庞大的标准库，以支持各种常见的任务和功能。 - 查询：查询指的是利用软件工具搜索、定位和检索信息的过程。对于Java库类查询工具来说，这意味着可以通过类名、方法签名或其他标识符来查找特定的API条目。 最后，压缩包文件列表包含了两个文件：“java.dit”和“Java.exe”。其中“Java.exe”很可能是程序的可执行文件，而“java.dit”可能是一个数据文件，用于存储Java类的索引或数据。由于文件名后缀通常与文件类型相关联，但“dit”并不是一个常见的文件扩展名。这可能是一个特定于软件的自定义格式，或是一个打字错误。 总结来说，"java2库类查询" 是一个针对Java开发者的实用工具，它提供了一个轻量级、易用的平台来查询和定位Java标准库中的所有类和API。此工具对优化开发流程，减少查找Java类文档的时间大有裨益，尤其适合需要频繁查阅Java API的开发者使用。
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