这两天学习了scrapy框架，也是很头疼呀，一路都不是很顺利，爬取豆瓣时，还被封了IP，不过终于能够熟悉这个框架了。先一步步介绍吧。第一，安装scrapy库，说实话，一开始我就直接pip install scrapy,但是一直报错，只能默默地找资料，按步骤慢慢来。先进下面这个网址，找到Twisted、pywin32、zope.interface、pyopenSSL。
https://pypi.
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2023-08-17 16:39:05
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## 如何用Python写SPC
### 简介
SPC（Statistical Process Control）统计过程控制是一种用于监控和改进过程稳定性和一致性的方法。它通过收集和分析数据来确定过程是否处于控制状态，并提供了检测异常和改进过程的工具。
在本文中，我将向你介绍如何使用Python编写SPC。我将依次介绍整个过程的步骤，并给出相应的代码示例和解释。通过这篇文章，你将学会如何使用
原创
2023-12-27 03:55:00
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当我们用py完成一些功能，可以通过Pyinstaller将源码打包成exe来独立运行，用户使用时只需要执行这个exe文件即可，不需要在机器上再安装Python及其他包就可运行了。Pyinstaller打包方式一般分为 直接输入指令 和 利用spec文件进行打包。由于直接输入指令实际就是根据指令生成spec文件，再根据spec文件的内容进行打包操作，所以一下重点说明spec文件的内容。1.下载并安装
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2023-08-07 12:01:06
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# SPC (统计过程控制) 与 Python：可视化与分析
统计过程控制（SPC）是一种利用统计方法监控和控制生产过程的质量水平的方法。SPC的主要目的是通过分析生产过程中的变异，确保稳定和可预测的过程，以最终提高产品质量。今天，我们将围绕“SPC”和Python的结合，探讨如何使用Python实现SPC。
## SPC 的基本概念
SPC的核心是理解和分析过程变异。变异可以分为两类：
# 如何用Java实现SPC移动极差源码
SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种用于监控和控制过程的统计方法。移动极差是一种控制图，用于监测过程的变异。本文将教你如何用Java编写一个简单的SPC移动极差图程序。
## 流程概览
执行这项任务的过程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 |
# Python计算SPC
## 什么是SPC？
SPC（Statistical Process Control）即统计过程控制，是一种通过统计方法来监测和控制过程稳定性的方法。SPC被广泛应用于质量管理领域，可以帮助企业实时监控生产过程，及时发现问题并采取措施，以确保产品质量稳定。
SPC主要包括数据的收集、图表的绘制和分析三个步骤。Python作为一种功能强大的编程语言，可以帮助我们进行
原创
2024-05-24 05:50:00
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最近学习项目管理之质量管理，其中涉及的工具技术有一个过程控制图在此网络一下资源 以便巩固知识。SPC即统计过程控制（Statistical Process Control）。主要是指应用统计分析技术对生产过程进行实时监控，科学的区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动，从而对生产过程的异常趋势提出预警，以便生产管理人员及时采取措施，消除异常，恢复过程的稳定，从而达到提高和控制质量的目的。 在生
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2023-09-17 18:00:14
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在现代企业中，数据成为了核心竞争力。尤其在质量管理和过程控制领域，**SPC（统计过程控制）**技术的应用越来越广泛。作为一名开发者，采用**Python**来实现SPC，能够更好地处理数据分析与可视化，提升决策效率。本文将详细阐述在**Python开发SPC**中的关键要素与实施步骤，从而帮助大家建立清晰的思路与实操能力。
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我们从近10000个python开源框架中评价整理的34个最为好用的开源框架，它们细分可以分为Python Toolkit、Web、Terminal、Code Editor、Debugging、complier、Data Related、Chart8类，分布情况如下图： 1. Python ToolKitPipenv - 人类的Python开发工作流程 Pyxel - 一个复古的Python游戏开
（一）SPC与常规控制图（二）计量值控制图（三）计件值控制图（四）计点值控制图 这篇随笔介绍SPC（Statistical Process Control）概念和控制图的基本原理，剖析在实践中经常将加工结果是否合格与生产过程是否处于统计受控状态混淆的问题。 1. SPC基本概念 1. 结果起伏变化的两类原因（1）随机原因Man）、机（Machine）、料（
Python开发的SPC分析是一种利用Python语言进行统计过程控制（Statistical Process Control, SPC）分析的应用，帮助企业在生产和服务过程中通过数据分析实现更高效的管理和决策。本文将分享在此过程中的实战经验，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化及生态扩展。
### 版本对比
在开发过程中，对不同版本的Python及相关库进行对比能够帮助我们
1. 简介统计过程控制（Statistical Process Control，SPC）是一种借助数理统计方法的过程控制工具。它对生产过程进行分析评价，根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆，并采取措施消除其影响，使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态，以达到控制质量的目的。统计（S），将生产过程中抽象的“人机料法环测”的表现进行量化、可视化、可追踪过程中的变差，即将现实的问题转化为统计学的问
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2024-02-04 06:51:25
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# 使用 Python 实现 SPC 判异
SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种利用统计方法来监控和控制一个过程的方法。其主要目的是确保过程稳定，减少异常情况的发生。在这里，我们将介绍如何使用 Python 实现 SPC 判异。下面是整个流程的概述。
## 流程步骤概述
以下是实现 SPC 判异的基本步骤：
| 步骤
# 用 Python 开发统计过程控制（SPC）
统计过程控制（SPC）是一种用于监控和控制生产过程的统计方法。在这篇文章中，我们将逐步引导你实现基于 Python 的 SPC。我们将分解整个开发流程并提供详细的代码示例和注释。
## 开发流程说明
在开始之前，了解整个开发流程非常重要。以下是实现 SPC 的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|----
成果展示皮卡丘离思屏幕 The 4-lines serial interface use: CSX (chip enable), D/CX (data/ command flag), SCL (serial clock) and SDA (serial data input/output). Serial clock (SCL) 4线SPI接口使用：CSX（芯片使能），D / CX（数据/命令标志
SPC与六西格玛SPC (Statistical Process Control) 统计过程控制，是六西格玛工业管理理论的其中一个重要模块。SPC的控制图 (control chart) 是数据可视化的一个重要手段。而控制图的选择应该根据实际需求来，这里不展开讲控制图，关于控制图的细节可以查找其他资料。（7 种控制图，8 个判异准则。） 简单介绍一下六西格玛，就是 6 sigma 的音译，sigm
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2023-10-23 19:25:12
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1、标准输入与输出python文件为 prog.py 输入文件为 test.inpython prog.py < test.in将程序的输出记录到文件test.out 中python prog.py < test.in > test.out将程序输出记录到文件test.out中，同时显示在屏幕上python prog.py < test.in | test.out输入数据文
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2023-10-08 09:50:06
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tf.cond and tf.whileloop本篇博客梳理一下 tensorflow python client API 与tf.cond和 tf.whileloop相关的部分，对于这两个api 的详细解释，请看我的第一篇博客和第二篇博客，这篇博客讲一些api 的实现细节。API 梳理tf.cond下图作为讲解tf.cond代码时的参考以下是tf.cond的伪代码。源代码在controlf_fl
这个函数似乎可以直接用来画频谱图，而无需对数据先进行傅里叶变换，而是输入原始数据即可。先部分机翻，有时间再细翻matplotlib.pyplot.specgram(x, NFFT=None, Fs=None, Fc=None, detrend=None, window=None, noverlap=None, cmap=None, xextent=None, pad_to=None, sides=
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2024-01-31 00:15:23
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SPC X-R控制图的操作步骤步骤1：确定控制对象，或称统计量。这里要注意下列各点：（1） 选择技术上最重要的控制对象。 （2） 若指标之间有因果关系，则宁可取作为因的指标为统计量。 （3） 控制对象要明确，并为大家理解与同意。 （4） 控制对象要能以数字来表示。 （5） 控制对象要选择容易测定并对过程容易采取措施者。步骤2：取预备数据（Preliminary data）。（1） 取25个子组。
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2024-01-12 01:42:24
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