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本文通过pandas的sort_values方法实现订单表多维度排序。核心思路：用by指定排序列，ascending控制升序或降序。支持单列倒序（如销量从高到低）、升序（如单价从低到高），以及多列复合排序——先按单价升序，再按销量降序，优先级由列表顺序决定。为便于观察，仅读取前10行数据，提升演示直观性。代码简洁高效，体现“一行代码解决复杂排序”的Python数据分析优势。
print(df.groupby(“书名”)[“字数”].sum().sort_values(ascending=False))print(df.groupby(“分类”)[“字数”].agg([“count”,“sum”,“mean”]))print(“历史分类平均字数:”, df.loc[df[“分类”]==“历史”,“字数”].mean())仓库：https://github.com/hao
【摘要】针对信创环境下银河麒麟aarch64架构的SQLite管理工具适配难题，本文对比分析了主流方案的局限性（如DBBrowser依赖缺失、综合工具臃肿等），重点推荐专为国产ARM终端设计的SQLiteGo工具。该工具采用Python原生开发，具备单文件部署、可视化表结构编辑、Excel批量处理等特性，实测在飞腾/鲲鹏终端上运行稳定且内存占用仅10MB+，完美满足政务、能源等内网场景的数据管理需
本文针对银河麒麟 aarch64 等国产 ARM 系统下数据分析工具稀缺、现有工具适配性差的行业痛点，分享了一款经调试优化的 SQLite 数据库管理工具的实操体验与核心功能。该工具专为国产 ARM 架构与数据分析场景打造，完美适配银河麒麟 V10 aarch64，支持飞腾、鲲鹏等国产 CPU，具备极简部署、多格式数据高效导入导出、大数据量操作无卡顿、SQL 脚本复用等实用功能，还能通过事务处理保
未来，永洪科技将继续深耕技术创新，为客户提供更有竞争力的一体化解决方案，打造更敏捷、更快速、更强大的大数据BI联合创新解决方案，实现“释放数据价值，人人都是数据分析师”的愿景。当前，数据已成为重要的战略资源，作为重要的生产要素，正在成为驱动经济发展的强大动能。某头部金融行业客户表示：“永洪BI操作起来十分简单，只需要点击拖拽几下分析指标，系统就自动生成了所需报表，这极大地方便了企业那些没有技术背景
在参考《经济研究》中孙鲲鹏(2021)、《管理世界》刘毓芸(2024)等人的做法，采用大数据方法爬取了来自前程无忧、BOSS、智联招聘、猎聘网、拉勾网、看准网等国内主流招聘网站历年发布的全部招聘数据。[2]景鹏,任成一,寇纲.社会保险降费与企业劳动力需求结构升级——来自上市公司网络招聘的经验证据[J/OL].中国管理科学,1-17[2024-12-25].[1]孙鲲鹏,罗婷,肖星.人才政策、研发人
未来，镜舟科技将继续携手华为鲲鹏及广大开发者伙伴，持续深耕底层核心技术，推动 StarRocks 在全球范围内的应用，以更优质的产品和解决方案，为中国数字经济的高质量发展注入强劲动力。，镜舟科技的展位成为了现场关注的焦点。镜舟完善的运维管理能力，包括极速数据迁移体系、多维度的容灾备份体系以及权限管理体系，让企业在享受高性能的同时，对数据安全与稳定性的后顾之忧。通过与鲲鹏生态的深度融合，镜舟正致力于
鲲鹏创新大赛由华为技术有限公司主办、鲲鹏生态创新中心承办，本届大赛以 “数智未来，因你而来” 为主题，覆盖企业、高校、科研三大赛道，其中华南赛区由广西、广东（非深）、海南联合组成。作为国内 AI 与 BI 融合的先行者，思迈特将以此次大赛为契机，继续聚焦鲲鹏生态，迭代优化产品能力，拓展政务、金融等多行业应用场景，用技术创新打破数据壁垒、降低分析门槛，让 “人人都是分析师” 的愿景落地生根，以更多国
在前文，参考《经济研究》中孙鲲鹏(2021)、《管理世界》刘毓芸(2024)等人的做法，从各大网络招聘平台爬取了企业的网络招聘数据，并根据上市公司及集团公司的名单，整理上市公司的招聘大数据2014-2023年。[2]景鹏,任成一,寇纲.社会保险降费与企业劳动力需求结构升级——来自上市公司网络招聘的经验证据[J/OL].中国管理科学,1-17[2024-12-25].[1]孙鲲鹏,罗婷,肖星.人才政
联合开展大模型应用研发，提供定制化行业解决方案，以技术创新推动大模型应用创新
进入互联网新媒体时代，“股吧”作为一类专门针对上市公司的社交媒介，已经成为中小投资者分享投资经验和发表对公司运营意见的重要平台，股吧舆论作为投资者情绪的反映，直接影响股票的市场表现。[2] 王丹, 孙鲲鹏, 高皓. 社交媒体上"用嘴投票"对管理层自愿性业绩预告的影响[J]. 金融研究, 2020, 000(011):188-206.[3] 杨晓兰, 沈翰彬, 祝宇. 本地偏好、投资者情绪与股票收益
SQLynx除了国际上的主流数据库外，还支持多种国产数据库，如达梦、人大金仓、OceanBase、openGauss等。随着国产数据库市场的不断发展和成熟，越来越多的企业和机构开始选择国产数据库来满足其数据管理需求。SQLynx通过支持这些数据库，使得用户能够更加方便地管理和操作国产数据库，无需担心兼容性问题。
在这次实践中，我在 openEuler 上完整体验了从环境搭建到数据分析、再到可视化的整个流程。通过这次案例，我有几个深刻的感受：1.环境搭建非常简便。openEuler 提供了稳定的系统管理工具和包管理机制，使得 Python3 和常用数据分析库可以快速安装并使用，无需复杂配置。这让我能够迅速进入数据分析的实际工作，而不被环境问题拖延。2.数据处理效率显著提升。Pandas 提供了强大的数据读取
【代码】【openeuler/spark docker image overview】
本次实践成功验证了openEuler在标准PC环境下的多样性算力支持能力。尽管受WSL2环境限制，无法完整运行Docker容器化方案，但通过替代方案实现了核心功能的验证。实践表明，openEuler具备良好的系统稳定性和资源管理能力，为多样性计算应用提供了可靠的基础平台。关键收获掌握了在受限环境下的技术适配策略构建了完整的应用部署和监控体系验证了多种技术方案的可行性和局限性积累了在复杂环境下的问题
COCO（**Common Objects in Context**）是由微软团队提出的一种**广泛使用的通用目标检测、分割和关键点标注数据集格式**。它不仅是一个数据集（如 COCO 2017），更是一种**标准化的 JSON 标注格式**，被绝大多数现代计算机视觉框架（如 Detectron2、MMDetection、YOLOv8、TensorFlow Object Detection API
会议主题覆盖人工智能、自动化控制、机器学习、虚拟现实、计算机工程、计算机视觉、图像处理、大数据、传感器技术、分布式处理、物联网、云计算、数学建模、统计算法、量子计算、机械制造、高性能计算云计算、数据挖掘、机器人、智能信息、工业自动化、自然语言处理、性能计算等等主题...
摘要：本设计基于Python开发了一个名中医医案数据挖掘平台，重点解决中医特色数据处理问题。系统包含三大核心模块：1)数据采集与预处理模块，采用Scrapy框架构建分布式爬虫，实现中医术语标准化和实体识别；2)数据挖掘与分析模块，集成机器学习算法进行证型识别、方剂推荐和配伍规律分析；3)可视化展示模块，提供交互式仪表盘和专业中医网络图。系统采用Django+PostgreSQL+MongoDB技术
在大数据处理领域，实时性与准确性的平衡始终是技术突破的核心方向。Apache Flink 作为当前最受关注的分布式计算框架之一，以 “流批一体” 的设计理念重新定义了大数据处理的范式。本文将从技术本质出发，系统解析 Flink 的诞生背景、架构设计、核心能力及实践方法，帮助技术开发人员全面掌握这一高性能计算框架。
【大数据技术综述】本文介绍了大数据的概念及其对企业决策的影响，重点分析了6种主流大数据处理技术：1）Hadoop分布式框架（高可靠、可扩展、高效处理PB级数据）；2）HPCC美国高性能计算计划（含五大科研方向）；3）Storm实时计算系统（支持多语言，应用于淘宝等企业）；4）Apache Drill查询工具（灵感来自Google Dremel）；5）RapidMiner数据挖掘平台（400+运算符
香橙派AI Pro上手体验报告以及性能评测
