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一、pdp是什么意思？什么叫PDP？
什么是PDP？PDP的全称是PlasmaDisplayPanel，中文叫等离子显示面板。它是在两块超薄玻璃板之间注入混合气体，施加电压，利用荧光粉发光成像的装置。与CRT显示器相比，具有分辨率高、屏幕大、超薄、色彩丰富明亮等特点。与LCD相比，具有高亮度、高对比度、大视角、色彩鲜艳、接口丰富等特点。pdp的工作原理：是一种利用气体放电的显示技术，工作原理和荧光灯非常相似。它采用等离子管作为发光元件，屏幕上的每个等离子管对应一个像素，屏幕以玻璃为基板，间隔一定距离，四周密封形成放电空间。放电空间填充有诸如氖和氙的混合惰性气体作为工作介质。两块玻璃基板的内表面涂有金属氧化物导电膜作为激励电极。当向电极施加电压时，放电空间中的气体混合物被等离子体放电。气体等离子体放电产生紫外线，紫外线激发荧光屏，荧光屏发出可见光，显示图像。当使用涂有三原色(也叫三原色)的荧光屏时，紫外线激发荧光屏，荧光屏发出的光是红、绿、蓝。当每个基色单元达到256级灰度时，再进行混色，从而实现彩色显示。根据其工作方式，等离子体显示技术可分为两大类：电极与气体直接接触的DCPDP和电极上有介质层的交流PDP 。目前，彩色PDP主要有三种类型：单基板型(也称表面放电型)ACPDP、双基板型(也称反向放电型)ACPDP和脉冲存储DCPDP 。pdp的特点：等离子是一种自发光显示技术，不需要背景光源，所以不存在液晶屏的视角和亮度均匀性的问题，做到了高亮度和高对比度。三原色共用同一个等离子管的设计也避免了聚焦和会聚的问题，可以实现非常清晰的图像。与CRT和LCD显示技术相比，等离子屏幕越大，图像的色深和保真度越高。除了亮度、对比度和视角的优势，等离子体技术还避免了LCD技术中的响应时间问题，这些特性是动态视频显示的关键因素。因此，从目前的技术水平来看，等离子显示技术在动态视频显示领域的优势更加明显，更适合用作家庭影院和大屏幕显示终端。等离子显示器没有扫描线，所以图像清晰、稳定、无闪烁，不会造成眼睛疲劳。等离子体中没有X射线辐射。由于这些突出的特性，等离子可以称得上是真正的绿色显示产品，是替代传统CRT彩电的理想产品。PDP等离子显示技术的优缺点证明了它比传统显像管和LCD有更高的技术优势，表现在：
1.与直视CRT彩色电视相比，PDP显示器体积更小，重量更轻，并且没有X射线辐射。此外，由于PDP的所有发光单元的结构完全相同，因此不会出现显像管常见的图像几何失真。PDP屏幕亮度非常均匀，3354没有亮区和暗区，不像显像管的亮度，3354 。屏幕中心的亮度高于周围的亮度。而且PDP不会受到磁场的影响，所以具有更好的环境适应性。PDP屏幕不存在对焦问题，因此，彻底消除了多年来显像管某些区域对焦不佳或散焦的顽疾；不会出现显像管的色偏现象，平整的表面彻底改善大屏幕边角处的失真和色纯度变化。同时，其高亮度、广视角、全彩、高对比度意味着PDP图像更清晰、色彩更鲜艳、手感更舒适、效果更理想，让传统电视惊艳。
其次，与LCD相比，PDP显示有很多优点，比如亮度高、色彩还原好、灰度丰富、对快速变化的画面反应快等。由于屏幕亮度高达150勒克斯，您可以在明亮的环境中欣赏大屏幕的视频节目。此外，PDP具有广阔的视野，可以提供格外明亮、均匀、流畅的画面和前所未有的更大视角。PDP的可视角度高达160度，普通电视机在大于160度的地方观看，画面严重失真。至于可视角度只有40度左右的液晶屏，就更差了。此外，PDP扁平轻薄的外观使其优势更加明显，尤其适用于公共信息显示、壁挂式大屏幕电视和自动监控系统。
第三，因为PDP显示器可以很容易地和LSI“行动”和“战斗”，所以可以轻装上阵。零件可在机体内拆卸，工艺方便易行，结构更简单，非常适合现代化大批量生产。同时可以大大降低机器的体积和重量，效果非常理想。
当然，PDP等离子显示屏的特殊结构也带来了一些弱点。比如，由于等离子显示器是平面设计，显示屏上的玻璃极薄，其表面承受不了太多或太少的大气压，更不用说意想不到的重压了。PDP的每个像素独立显示自己的光，与使用电子枪的CRT电视相比，自然增加了功耗。一般等离子显示器的功耗都高于300瓦，在未来的家电中会是耗电大户。由于发热量大，在PDP显示器的背板上安装了多组风扇进行散热。

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二、女孩子说wms什么意思？
编辑导语：OTWB可能比较少人熟悉。那么，作为构建物流软件系统的框架，跨境电商领域的OTWB和国内电商的OTWB有什么区别呢？本文介绍并总结了跨境电子商务中OTWB的定义和功能。让我们看一看。第一，第一次见OTWB 。我在WS做了三年多的海外仓相关系统，其中主要的业务系统有OMS、WMS、LMS(TMS)、FMS(BMS)，但是前段时间才听到这个术语的缩写(OTWB) 。一开始我以为只是一个很小的创新词，但是和一些朋友简单交流后发现，有相当一部分人听说过这个缩写。然后我也在网上查了一下，发现虽然有一些相关的资料，但是不多。所以我决定
定自己写点相关的科普知识，一方面是对自己已有知识的巩固，另一方面也可以方便后续的行业新人快速入门上手。我分别用了百度、谷歌和必应去搜索关键词，但是拿到的信息比较少。百度GoogleBing从百度搜索出来的第一条内容可以知道，这个名词的是由唯智公司最早在2010年的时候提出的，然后慢慢地在国内扩散，最后在跨境供应链领域也开始沿用这一套框架。OTWB是唯智公司在2010年最早提出，而现在已经被业界公认的一种物流软件系统搭建框架。O是指物流订单管理系统，即物流订单的全生命周期的管控，它如同物流系统中的大脑。T是指运输管理系统，管控运输订单的每个环节，包括前端取货、干线、零担、整车、中转发运、落地配等的管控。W是仓储管理系统，实现在仓库四堵墙之内的精细化管理，涵盖了货物的收、发、盘、补、移以及内部管理的流程。B就是物流财务控制系统，是对于运输、仓储各种费用进行计费，通过对于前台各类订单数据的抽取，调用相应费率表以及计费引擎进行结费计算。——原文链接：https://www.sohu.com/a/224369208_99914377图片源自网络既然知道了这个词是从唯智来的，那么我也顺带去他们官网看了一下一些介绍，确认一下他们定义的OTWB和我之前做过的OTWB是否是一个东西。唯智官网经过简单的调研，发现他们做的内容还是以「物流」为主，和我们之前做的海外仓储这一块侧重点有点不太一样，所以我也有点理解为啥要叫做「OTWB」而不是「OWTB」了。不过虽然业务侧重点不太一样，但是毕竟都是供应链后端部分的领域，还是很多信息是可以互相学习的。所以下面我就来跟大家聊聊跨境电商领域的OTWB分别是怎么样的，与国内的OTWB有哪些不一样的点。二、跨境领域的OTWBOTWBPOMSOMS叫做订单管理系统（Order Management System），在不同公司，不同领域有不同的定义。主要原因就是因为大家对「订单」这个词的定义是有区别的，例如说点外卖也叫做订单，滴滴打车也叫订单，寄快递也叫订单，然后在淘宝、天猫、京东电商平台购物也叫订单……海外仓领域中的订单管理系统，这里的订单是指来自电商平台的订单，无论是直接从API推进来的，还是从ERP接进来，亦或者是手动创建/导入进来的，本质上这些订单都是来自于Amazon、eBay、Wish、Shopify等电商平台，所以很多订单数据结构和操作方式等都是相似的。OMS介绍1. TMSTMS叫做运输管理系统（Transportation Management System），一般在国内物流领域用的比较多。在跨境电商领域也有这个词，应该是某位大佬从国内物流的管理的经验中借鉴过来的，但其实我觉得叫TMS不太准确。因为一说到TMS大家普遍认知里就会觉得TMS应该是有车辆五维状态管理、车辆调度、GPS、配载路径算法等，但是跨境领域的TMS其实更多的是一些物流服务商的管理，物流渠道的对接，轨迹的抓取与分析，渠道派送时效统计分析，小包专线，空海派渠道管理等之类，和国内的TMS其实完全不搭边。所以我之前做的项目就把TMS改名叫做了LMS（Logistics Management System），感觉这个定义会更加准确一点，也有意于区分开国内的TMS，避免理解上有歧义。TMS介绍2. WMSWMS叫做仓库管理系统（Warehouse Management System），WMS是比较标准的一套系统，只要大家叫做仓库管理系统，那么里面涉及到的一些功能模块和实际操作流程都大同小异，不管是国内的电商仓库，还是海外仓。WMS的行业经验是最容易复用的，而且通用性最强的，所以这一块反而是比较清晰简单的，一提到WMS大家的潜意识理解基本不会相差太大。WMS介绍3. BMSBMS叫做费用结算管理系统（Billing Management System），有些公司也会叫做FMS，意思是指财务管理系统（Financial Management System）。BMS和TMS一样很有具有行业特色，也比较容易有歧义。很多公司对BMS的定义是基于物流行业繁冗的计费模式，针对物流仓储各环节的计费复杂性与重复性，制定多种计费模型的仓储计费系统。可根据客户需求配置不同计费标准，从而清楚计算并记录仓储各环节费用，解决人工计费误差、超时、繁琐易出错等问题。在海外仓系统中，BMS主要也是用于费用的结算管理，这一块的费用主要分两大方向：应收和应付。应收就是对客户的计费，应付就是对供应商（物流承运商和仓库供应商）的计费。而主要收费的模块一般是仓租费，运费还有仓储操作费（拆板、上架、拣货、打包等）这三大块，其中还有一些琐碎的内容一般都会放在杂费中。BMS介绍4. PDP最后再介绍一个我自己定义的系统，叫做PDP（Public Data Platform）。之前调研竞品的时候有看到类似的系统，但是不是叫做这个名字，为了便于团队统一认知，所以我给它定了一个名字叫PDP 。公共数据平台可以算是数据中台，也可以算是公共数据池。由于「OTWB」的存在，多个系统间其实有很强的业务关联性，必然就会有很多数据是冗余的，例如说货品资料、货主资料、仓库资料、渠道资料，还有一些基础信息（国家/地区、省州、城市、地址、币种、汇率等），这些信息在OMS中，在BMS中有，在WMS中也可能有，有些数据需要在多个系统保留多份副本，不便于后期的维护和管理……于是就抽象出一些公共的数据对象，将其放在PDP中，提供给多个系统使用。例如货主资料只要在PDP中创建一次，然后OMS、WMS、BMS则会自动同步拉取，避免在多个系统维护相同的数据。PDP介绍三、总结无论是OTWB还是OTWBP，只要抓准了这几个系统的核心定义和功能，那么做出来的产品应该就不会偏差太多。不过我还是衷心地希望这几个词能更火一些，让更多的从业人士能形成统一共识，一方面可以避免踩坑，另一方面也能推动这个行业的标准化和覆盖面。从我团队目前的招聘情况来看，做过这四个系统其中任意一个2年以上的产品都很少，如果做过2个以上或者能全面串通这四个系统的，则更是凤毛麟角。希望此篇文章能对大家有所帮助，也能让大家认识到原来还有这么一些个系统是可以让自己横向拓展的。供应链领域博大精深，时做时新，时学时新。共勉之，祝安好。跨境电商海外仓（萌新篇）：订单履行业务的介绍跨境电商海外仓（1）：WMS的入库功能设计跨境电商海外仓（2）：WMS的出库功能设计跨境电商海外仓（3）：WMS的库存功能设计跨境电商海外仓（4）：WMS的盘点功能设计跨境电商海外仓（5）：WMS的退货（RMA）功能设计跨境电商海外仓（6）：WMS的唯一码管理功能设计跨境电商海外仓（7）：WMS的效期管理功能设计跨境电商海外仓（8）：WMS的拣货缺货功能设计跨境电商海外仓（9）：WMS的先进先出功能设计#专栏作家#我叫维他命（Vitamin），微信公众号：PM维他命。前PHPer，做过在线教育类产品，也做过3年半的跨境仓储物流方向的产品，目前是一位外贸SaaS领域的供应链产品经理。主要专注于WMS/OMS/TMS/BMS/ERP等领域，分享供应链相关的产品知识。本文原创发布于人人都是产品经理，未经作者许可，禁止转载题图来自 Unsplash，基于CC0协议
三、什么是UI设计？UI设计（或称界面设计）是指对软件的人机交互、操作逻辑、界面美观的整体设计。UI设计分为实体UI和虚拟UI，互联网说的UI设计是虚拟UI，UI即User Interface(用户界面)的简称。好的UI设计不仅是让软件变得有个性有品位，还要让软件的操作变得舒适简单、自由，充分体现软件的定位和特点。UI设计师的职能大体包括三方面：一是图形设计，软件产品的产品“外形”设计。二是交互设计，主要在于设计软件的操作流程、树状结构、操作规范等。一个软件产品在编码之前需要做的就是交互设计，并且确立交互模型，交互规范。三是用户测试/研究，这里所谓的“测试”，其目标恰在于测试交互设计的合理性及图形设计的美观性，主要通过以目标用户问卷的形式衡量UI设计的合理性。如果没有这方面的测试研究，UI设计的好坏只能凭借设计师的经验或者领导的审美来评判，这样就会给企业带来极大的风险。扩展资料:就业前景UI即用户界面设计行业刚刚在全球软件业兴起，属于高薪技术设计产业，与国外在同步发展水平。其次国内外众多大型IT企业(例如：百度、腾讯、Yahoo、中国移动、Nokia、联想、网易、微软、盛大、淘宝等众多企业)均已成立专业的UI设计部门，但专业人才稀缺，人才资源争夺激烈。就业市场供不应求。如今，国内的UI设计日益发展，有了专门的职业分工也开始出现一些较高水准的一线设计师与UI设计交流组织。但总的来说，在这一领域，我们与西方发达国家间的差距仍是显而易见的。软件领域不像物质产品那样，存在工艺、材料上的限制，其核心问题恰在于人。因此，提高软件UI设计师的个人能力，真正提升软件产品的人性化程度，已成为中国UI发展的重中之重。UI设计工作的年薪基本保持在10到15万，经验丰富者可以达到20万，资深的UI设计人员年薪可以更高。参考资料:百度百科—-UI设计

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四、Python 在编程语言中是什么地位？为什么很多大学不教 Python？作者看着网上各种数据分析的知识泛滥，但是没有什么体系，初学者不知道学哪些，不知道学多少，不知道学多深，单纯一个python语言，数据分析会用到那种程度，不可能说像开发那样去学，numpy如果不是做算法工程师用到的知识并不多，pandas知识杂乱无章，哪些才是最常用的功能等等，作者不忍众生皆苦，决定写一套python数据分析的全套教程，目前已完成一部分课件的制作。需要说明的是，作为一名数据分析师，你应该先会一点Excel和SQL知识，相关的内容，网上很多。但是，即便你一点Excel和SQL都不会也不会影响这部分的学习！目前作者整理的大纲如下：第一章 python编程基础1.1 python语言概述 1.2 数据科学神器–Anaconda介绍与安装 1.3 标准输入输出 1.4 变量定义与赋值 1.5 数据类型 1.6 流程控制语句 1.7 函数1.8 面向对象编程第二章 python数据清洗之numpy 2.1 核心ndarray对象的创建 2.2 ndarray对象常用的属性和方法 2.3 ndarray对象的索引和切片 2.4 ndarray对象的分割与合并 2.5 ndarray对象的广播(Broadcast) 2.6 numpy中的算术运算函数 2.7 numpy中的统计函数 2.8 numpy中的排序搜索计数去重函数 2.9 numpy中的字符串函数 2.10 numpy中可能会用到的线性代数模块（后期机器学习会用到一点）第三章数据清洗神器pandas3.1 pandas核心对象之Series对象的创建常用属性和方法 3.2 pandas核心对象之DataFrame对象的创建常用属性和方法 3.3 DataFrame对象的列操作和行操作 3.4 DataFrame对象的索引和切片 3.5 DataFrame对象的布尔索引 3.6 数据的读入与导出 3.7 groupby分组运算 3.8 数据合并与数据透视第四章数据可视化matplotlib seaborn pyecharts4.1 包括常用图形的绘制，略第五章实战案列5.1 拉勾网数据分析相关职位分析 5.2 boss直聘数据分析相关职位分析 5.3 珍爱网女性用户数据分析第六章机器学习机器学习部分，简单的算法会讲手写，难的就用scikit-learn实现，可能有小伙伴说，这是调包侠干的，小哥哥！小姐姐！哪有那么多公司，那么多人自己干写算法的，有几个人敢说他写的算法比scikit-learn写得好？再说了，你是数据分析师，这些是你的工具，解决问题的！不是一天到晚拉格朗日对偶性！先来个机器学习介绍，然后如下：6.1 K近邻算法 6.2 Kmeans算法 6.3 决策树阶段案列：决策树案列(保险行业) 6.4 线性回归岭回归 Lasso回归 6.5 逻辑回归 6.6 朴素贝叶斯阶段案列：推荐系统(电商玩具) 6.7 随机森林 6.8 Adaboost 6.9 梯度提升树GBDT 6.10 极端梯度提升树Xgboost 6.11 支持向量机SVM 6.12 神经网络阶段案例：Xgboost案例——————————本节内容—————————————–python语言概述在说python之前，我们还是先来看看计算机软硬件的发展历史。1 计算机硬件的发展历史第一代计算机-电子管计算机（1946-1957）无论如何，一项技术的突破必然伴随着其他行业的突破，简而言之，电子计算机的出现，前提必须有电子技术的进步，否则一切都是空谈！下面是我列举出计算机硬件的发展过程中，一些比较重要的事件。1906年，美国的Lee De Forest 发明了电子管。在这之前造出数字电子计算机是不可能的。这为电子计算机的发展奠定了基础。1924年2月，一个具有划时代意义的公司成立，IBM 。1935年，IBM推出IBM 601机。这是一台能在一秒钟算出乘法的穿孔卡片计算机。这台机器无论在自然科学还是在商业意义上都具有重要的地位。大约造了1500台。1937年，英国剑桥大学的Alan M. Turing (1912-1954)出版了他的论文，并提出了被后人称之为”图灵机”的数学模型。1937年，美国贝尔试验室的George Stibitz展示了用继电器表示二进制的装置。尽管仅仅是个展示品，但却是世界上第一台二进制电子计算机。1941年，Atanasoff和学生Berry完成了能解线性代数方程的计算机，取名叫”ABC”（Atanasoff-Berry Computer），用电容作存储器，用穿孔卡片作辅助存储器，那些孔实际上是”烧”上的。时钟频率是60HZ，完成一次加法运算用时一秒。这就是ABC计算机。1946年，美国宾夕法尼亚大学，第一台通用电子计算机ENIAC (Electronic Numerical Integrator 和 Computer)诞生，总工程师埃克特在当时年仅25岁。这时的计算机的基本线路是采用电子管结构，程序从人工手编的机器指令程序（0 1），过渡到符号语言（汇编），电子管计算机是计算工具革命性发展的开始，它所采用的进位制与程序存贮等基本技术思想，奠定了现代电子计算机技术基础。以冯·诺依曼为代表。第二代计算机——晶体管计算机（时间1957~1964）电子管时代的计算机尽管已经步入了现代计算机的范畴，但其体积之大、能耗之高、故障之多、价格之贵大大制约了它的普及应用。直到晶体管被发明出来，电子计算机才找到了腾飞的起点，一发而不可收……20世纪50年代中期，晶体管的出现使计算机生产技术得到了根本性的发展，由晶体管代替电子管作为计算机的基础器件，用磁芯或磁鼓作存储器，在整体性能上，比第一代计算机有了很大的提高。第三代计算机——中小规模集成电路计算机（时间1964~1971）20世纪60年代中期，计算机发展历程随着半导体工艺的发展，成功制造了集成电路。中小规模集成电路成为计算机的主要部件，主存储器也渐渐过渡到半导体存储器，使计算机的体积更小，大大降低了计算机计算时的功耗，由于减少了焊点和接插件，进一步提高了计算机的可靠性。第四代计算机——大规模和超大规模集成电路计算机（时间1971~至今）随着大规模集成电路的成功制作并用于计算机硬件生产过程，计算机的体积进一步缩小，性能进一步提高。集成更高的大容量半导体存储器作为内存储器，发展了并行技术和多机系统，出现了精简指令集计算机（RISC），软件系统工程化、理论化，程序设计自动化。微型计算机在社会上的应用范围进一步扩大，几乎所有领域都能看到计算机的“身影” 。第五代计算机——泛指具有人工智能的计算机（至今~未来）目前还没有明确地定义2 简述计算机软件的发展历史编程语言的发展计算机软件系统的发展，也伴随着编程语言的发展。计算机程序设计语言的发展，经历了从机器语言、汇编语言到高级语言的历程。机器语言：简单点说，机器本身也只认识0和1，电路无非就只有通和断两种状态，对应的二进制就是二进制的1和1 。汇编语言：汇编语言只是把一些特殊的二进制用特殊的符号表示，例如，机器要传送一个数据，假设“传送”这个指令对应的机器码是000101，则人们把000101用一个特殊符号，比如mov来表示，当人们要用这个指令时用mov就行，但是mov的本质还是000101，没有脱离硬件的范围，有可能这个指令不能在其他机器上用。高级语言：高级语言完全脱离了硬件范畴，所有的语法更贴近人类的自然语言，人们只需要清楚高级语言的语法，写出程序就行了，剩下的交给编译器或者解释器去编译或者解释成机器语言就行了，看，这样就完全脱离了硬件的范畴，大大提高了程序的开发效率。接下来我们就来看看高级语言的发展，高级语言非常多，我们主要看看比较经典的几个。高级语言的发展B语言与Unix20世纪60年代，贝尔实验室的研究员Ken Thompson（肯·汤普森）发明了B语言，并使用B编了个游戏 – Space Travel，他想玩自己这个游戏，所以他背着老板找到了台空闲的机器 – PDP-7，但是这台机器没有操作系统，于是Thompson着手为PDP-7开发操作系统，后来这个OS被命名为 – UNIX 。C语言1971年，Ken Thompson（肯·汤普森）的同事D.M.Ritchie（DM里奇），也很想玩Space Travel，所以加入了Ken Thompson，合作开发UNIX，他的主要工作是改进Thompson的B语言。最终，在1972年这个新语言被称为C，取BCPL的第二个字母，也是B的下一个字母。C语言和Unix1973年，C主体完成。Ken Thompson和D.M.Ritchie迫不及待的开始用C语言完全重写了UNIX 。此时编程的乐趣已经使他们完全忘记了那个“Space Travel”，一门心思的投入到了UNIX和C语言的开发中。自此，C语言和UNIX相辅相成的发展至今。类C语言起源、历史C++（C plus plus Programming Language） – 1983还是贝尔实验室的人，Bjarne Stroustrup（本贾尼·斯特劳斯特卢普）在C语言的基础上推出了C++，它扩充和完善了C语言，特别是在面向对象编程方面。一定程度上克服了C语言编写大型程序时的不足。Python （Python Programming Language）–19911989年圣诞节期间，Guido van Rossum 在阿姆斯特丹，Guido van Rossum为了打发圣诞节的无趣，决心开发一个新的脚本解释程序，做为ABC语言的一种继承。之所以选中Python（大蟒蛇的意思）作为该编程语言的名字，是因为他是一个叫Monty Python的喜剧团体的爱好者。第一个Python的版本发布于1991年。Java（Java Programming Language） – 1995Sun公司的Patrick Naughton的工作小组研发了Java语言，主要成员是James Gosling（詹姆斯·高斯林）C（C Sharp Programming Language） – 2000Microsoft公司的Anders Hejlsberg（安德斯·海尔斯伯格）发明了C，他也是Delphi语言之父。当然现在还有一些新语言，比如2009年Google的go语言，以及麻省理工的julia等。3 为什么是PythonPython有哪些优点1 语法简单漂亮：我们可以说Python是简约的语言，非常易于读写。在遇到问题时，我们可以把更多的注意力放在问题本身上，而不用花费太多精力在程序语言、语法上。2 丰富而免费的库：Python社区创造了各种各样的Python库。在他们的帮助下，你可以管理文档，执行单元测试、数据库、web浏览器、电子邮件、密码学、图形用户界面和更多的东西。所有东西包括在标准库，然而，除了它，还有很多其他的库。3 开源：Python是免费开源的。这意味着我们不用花钱，就可以共享、复制和交换它，这也帮助Python形成了丰富的社区资源，使其更加完善，技术发展更快。4 Python既支持面向过程，也支持面向对象编程。在面向过程编程中，程序员复用代码，在面向对象编程中，使用基于数据和函数的对象。尽管面向对象的程序语言通常十分复杂，Python却设法保持简洁。5 Python兼容众多平台，所以开发者不会遇到使用其他语言时常会遇到的困扰。Python有哪些作用Python是什么都能做，但是我们学的是数据分析，我们看看在数据分析领域Python能做什么。数据采集：以Scrapy 为代表的各类方式的爬虫数据链接：Python有大量各类数据库的第三方包，方便快速的实现增删改查数据清洗：Numpy、Pandas，结构化和非结构化的数据清洗及数据规整化的利器数据分析：Scikit-Learn、Scipy，统计分析，科学计算、建模等数据可视化：Matplotlib、Seaborn等等大量各类可视化的库所以说总结，为什么数据科学选的是python，最重要就是两个原因：1 语法简单漂亮2 大量丰富免费的第三方库
五、Python 在编程语言中是什么地位？为什么很多大学不教 Python？python的地位很高，目前是世界第5大编程语言。。但我觉得大学不教python，其实是正确的。Python在诞生之初，只是用来在Linux上给Perl和shell做衔接用的“胶水”，而今天已经成为了主流的编程语言，能获得今天的地位，当然具备诸多优势。。。比如数学运算相关的各种库，爬虫，等等。。。但这都不是导致Python流行的最根本原因。有没有比Python运算更强的语言？多得是有没有比Python爬虫效率更高的语言？也不少所以其实平日里随口道来的种种优势，并不是不可替代的。。这些优势，很多语言都具备。就比如perl，erlang，Julia等语言，其实用来做运算或爬虫比Python更强，但为什么这些语言却流行不起来？说到底，Python成功的秘诀只有一条，其实就是在功能基本够用的前提下，比其他语言简单。而比Python简单的语言，功能又不够全面，比如Lua，Javascript，Ruby这些语言比Python更简单，但往往只适合一两个领域的工作，而无法面面俱到。Python可以提供的这些功能，对于非专业程序员来讲，已经显得非常强大了。。但对于专业程序员来说，Python最大的作用，其实也只是用来“偷懒”而已。因为相比JAVA或C#这种工业级的编程语言来讲，Python除了入门简单之外，并无任何优势可言。而Python的动态语言特性、不利于维护等缺点，成为了限制它迈向深层开发的重大缺陷。而如果熟练掌握JAVA或C#中的任何一门，想利用闲暇之余学习一下Python，看几个案例便可以入门，几乎不需要专门学习。如果你并不以成为专业程序员做为目标，那么以Python为主，是可以的。但若想靠编程养家糊口，静态语言才是重中之重。但如果是计算机专业的话，仅仅学Python，似乎就有点对不起“科班出身”的称号了。。。。学生们花着昂贵的学费，消耗四年光阴，却只学个Python，岂不是误人子弟？就像你若报考摄影专业，老师应该教你使用单反，而不是教你使用手机摄像头。
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六、电商营销性pdp具备哪些要素潜规则一：定位。定位很重要。这就相当于在要先确定好你是什么?你的特色和优势是什么?你的主要竞争区域是什么?选择一个主打类目并进行相关辅助，选择好自己的定位，对于营销来讲，有时候会起到事半功倍的效果。潜规则二：积累。电商营销或创业初期一般都比较困难，因此以低毛利产品和服务进行跑量营销来积累客户是有一定必要的。潜规则三：质量。无论任何时候，好的质量才是品质的保证，更是一切营销工作成功的前提。因为人们的口碑传播是一种持续的动力，一旦质量出现问题，整个传播链都将散掉，此前的营销工作也可能面临着前功尽弃。潜规则四：评价。电商营销，就不得不提高“评价营销”，因为人们往往更相信“事实胜于雄辩” 。因此，经常晒单，给用户提供评价截图最好是评价专栏，正是增加营销转化率的制胜法宝。潜规则五：体验。做好用户体验，这是新电商时代互联网思维的精髓，更是古往今来的商业主调。企业要进行换位思考，将用户体验做到位，以争取为用户提供更多的便利、价值和帮助，让目标用户信任、放心、满意才是硬道理。潜规则六：特色。在同质化严重的今天，没有特色的事物更容易让人们忽视和遗忘。注意力时代，人们习惯了碎片化的生活，他们的时间和精力有限，如果你没有特色，没有创新，就不值得被关注。