随笔分类 - 基于知识图谱的科技政策管理系统
摘要：layui实现单页面弹出层 首先需要导入layui的js和css： <link rel="stylesheet" href="layui/css/layui.css" /> <script src="layui/layui.js"></script> 实现效果如下所示：单击政策图解按钮，会弹出一个子
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摘要：【转载】Vue路由 hash与history 的区别 两种路由模式原因 对于 Vue 这类渐进式前端开发框架， 为了构建 SPA（单页面应用）， 需要引入前端路由系统， 这也就是 Vue-Router 存在的意义。 前端路由的核心，就在于 —— 改变视图的同时不会向后端发出请求。 因此有两种路由 h
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摘要：标引管理模块计划书 一、页面初步计划 查看：需要一个数据表格分页展示数据库中有的政策，初步定展示字段为全部展示，尤其是要显示政策标引状态【是否完成】。 编辑：全部字段都可以编辑。（注意把政策内容部分和其他字段左右分栏显示，便于边看内容边录入） 查询：根据政策文号和政策名称查询。 表格显示的字段：【名
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摘要：文件内容 处理结果 代码 1 import pandas as pd 2 import pymysql 3 4 5 def get_subject_1992(): 6 res={} 7 the_former_code = "" 8 layer1_code = "" # 一位 9 layer1_nam
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摘要：国家统计局->统计标准网址：http://www.stats.gov.cn/tjsj/tjbz/tjyqhdmhcxhfdm/ 获取资源请关注公众号 【靠谱杨阅读人生】回复【城乡分类】获取 流程简介 对统计标准的网站进行分层分级爬取： 代码 import pymysql from bs4 impor
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摘要：1 <dependencies> 2 <!--导入Mybatis依赖包--> 3 <dependency> 4 <groupId>org.mybatis</groupId> 5 <artifactId>mybatis</artifactId> 6 <version>3.5.2</version> 7
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摘要：结果集映射： resultMap解决数据库字段名和属性名不一致的问题 id name pwd id name password column 是数据库的字段名 property 是实体类的属性名 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?> <!DOCTYPE ma
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摘要：备份表 【用户_文件名】 表头字段 操作表 【用户_文件名 _文件类型】 表头字段 字段状态表 【用户_文件名 _state】 字段名、各种状态（停用_已清洗等） 【field_name、field_state】 表操作日志表 【table_log】 序号、表名、时间、操作（增加_删除等编号）、用户
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摘要：数据库设计 备份表（表名为所有者ID_文件名）： 表头字段 操作表（表名为所有者ID_文件名 _文件类型）： 表头字段 字段状态表（表名为所有者ID_文件名 _state）： 字段名、各种状态（停用_已清洗等） 表操作日志表： 序号、表名、时间、操作（增加_删除等编号）、用户 表操作类型表： 编号、
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摘要：maven依赖： 1 <dependency> 2 <groupId>net.sf.json-lib</groupId> 3 <artifactId>json-lib</artifactId> 4 <version>2.2.3</version> 5 <classifier>jdk13</class
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摘要：首先进行maven的配置：导入相关依赖 1 <dependency> 2 <groupId>org.apache.poi</groupId> 3 <artifactId>poi</artifactId> 4 <version>3.14</version> 5 </dependency> 6 <dep
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摘要：2002_2011_2017国民经济行业分类与代码mysql数据四级分类文件.rar 内容：其中包含2002、2011、2017三年国民经济行业分类和代码的MySQL文件，每一个表的格式如下：例如第一列是“ A0111 ”，那么第二列就是“ 农、林、牧、渔业·农业·谷物及其他作物的种植·谷物的种植
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摘要：代码在上次的基础上做了一点优化，之前对项目要的最终结果理解有些偏差： 原始数据的那一列行业编码是存在三位数和四位数的，我上次理解的三位数就是分割成两位数进行查找，其实三位数的编码是由于第一位的0没有显示， 所以例如311的编码其实应该是0311，所以代码进行了修改，对于三位数需要在开头的位置补一个0
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摘要：封装昨天的生成json方法，生成标准字段方法以及生成最终文件的方法。 1 import pandas as pd 2 import xlwt 3 """ 4 rank的一系列变量是生成json字符串需要的标志 5 由于json结构是循环遍历生成的，所以在每一层都要留下标记，以便于下一层的构建 6 "
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摘要：进度 今天完整地进行了行业维度的清洗分析，把行业代码根据国家标准清洗出格式为 “编码·门类·大类·中类·小类” 的数据格式 过程 1、先把国家标准编码转化为json数据 2、根据原始数据编码逐层遍历json数据，补全缺失数据和问题数据。 代码 1 import pandas as pd 2 impo
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摘要：读取行数和列数及行列索引 1 row_num = len(df.index.values) 2 3 col_num = len(df.columns.values) row_indexs = df.index.values col_indexs = df.columns.values 读取指定的单行
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摘要：今天先把国标excel表的数据在Python里转化成了字典类型， 暂时定共分为四层，层层分类。 代码 1 def std_excel(): 2 dict={"A":{"01":{"农业":{ "011":"谷物种植","0111":"稻谷种植"}} , 3 "02":{"林业":{"021":"林木
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