家用电器

该资源提供家用电器用户行为分析与事件识别的Python源码，可用于研究用户与家用电器交互模式，以及识别关键事件。

使用以下SQL操作来优化数据库：1. 删除支付方式为“邮局汇款”的所有订单信息： Delete from orders where p_id = (Select p_id from payments where p_mode='邮局汇款') 显示类别名称为家用电器商品的信息： Select * from goods Where t_id=(select t_id from types where t_name='家用电器')

商家电脑结账系统是指商业经营场所使用的专用软件和硬件设备，用于管理销售、库存和财务信息。这些系统帮助商家提高效率，减少错误，并提供实时的业务数据分析。现代商业环境中，这类系统已经成为提升管理水平和服务质量的重要工具。

电子账本可连接Access数据库，记录任意时间段的数据，操作简便，账单清晰，为您管理财务提供便利。

配用电大数据应用综述文件

窃漏电用户的电量思路，还真挺值得一看。配套的数据趋势图和表格都整理得清清楚楚，尤其适合做用电异常检测相关的小工具。文章还带了个tinyxml的操作小指南，适合你想搞点轻量 XML 数据解析的时候用。对，就是那种不想扛起庞大的库，又想快速上手的场景。嗯，结构化电量数据的时候，这种方案还蛮实用的。

基于太阳能的充电器转换器，利用MATLAB进行开发。

这款使用易语言开发的用电统计分析小工具，能够帮助您轻松进行用电数据分析，直观地了解用电情况。

用电量与污染物数据集可以帮你挖掘能源消耗和空气质量的关系。这个数据集涉及四个大城市：上海、北京、天津和重庆，包含了它们的用电量和 PM2.5 浓度。PM2.5 对人体健康有不小的影响，所以这种数据可以为政策制定者有价值的信息。 这些数据其实也蛮，，你得用Pandas加载 csv 文件，用一些常见的方法比如.head()查看数据，清洗数据，缺失值，做做特征工程，比如算算日均值、周均值，甚至时间序列的特征。 如果你想看看数据趋势，可以用Matplotlib或Seaborn做些可视化图表，展示电量和污染物之间的关系，顺便可以下哪些特征影响比较大。，你可以选择机器学习算法建个模型，像随机森林或线性回归

该过电压继电器模块依据 ANSI/IEEE C37.2 标准 (设备编号 59) 设计，用于监测电压水平并在电压超过预设值时触发动作。模块参数包括： 过电压设定值: 用户可设置的过电压触发阈值，范围为标称电压的 1% 至 25%。 过电压延时: 设定时间范围为 0.1 秒至 30 秒，用于避免电压瞬变造成的误动作。 标称相地电压 (Vrms): 继电器正常工作时的标称 RMS 电压值。 基频 (Hz): 输入信号的基波频率 (单位为赫兹)，用于进行 RMS 电压计算。