一、员工使用报餐1、员工通过小程序注册，第一次使用需要管理员审核是否本单位员工，审核通过才可以使用。2、员工报餐，选择吃饭日期、餐类型（早中晚），选择吃饭份数，提交报餐。3、报餐时，根据企业需求可制作报餐是否需要支付，首次报餐是否免费等。4、员工报餐完成，临时有事可在预定截止时间之前，在个人中心取消报餐。5、员工到食堂吃饭，可核销用餐。二、食堂管理员1、食堂管理员可查看没有吃饭用餐人数，按需煮饭2、食堂管理员可在手机上发布每天食堂煮什么菜单文字介绍供员工查看。三、电脑后台管理端1、总管理员电脑浏览器登录管理页面，电脑端可审核员工，发布菜单。2、总管理员可在电脑导出excel表格，根据筛选时间段
我们在开发小程序时，通常管理端需要提供各类统计功能，比如统计商品类别下商品的平均销量。在小程序中提供了统计组件，我们本篇就介绍一下如何实现一个销量求平均的功能。1创建数据源一般需要统计的数据存放在数据源中，我们可以新建一个商品数据源，字段如下：其中商品类别我们可以创建一个通用选项集来存储2添加数据为了实现功能，我们需要先录入一些数据，点击数据源的更多，点击管理数据在数据管理后台里录入数据APIs开发
我们在开发小程序时，通常管理端需要提供各类统计功能，比如统计商品类别下商品的平均销量。在小程序中提供了统计组件，我们本篇就介绍一下如何实现一个销量求平均的功能。1创建数据源一般需要统计的数据存放在数据源中，我们可以新建一个商品数据源，字段如下：其中商品类别我们可以创建一个通用选项集来存储2添加数据为了实现功能，我们需要先录入一些数据，点击数据源的更多，点击管理数据在数据管理后台里录入数据APIs开发
封面图片：《Python程序设计基础与应用》（ISBN：9787111606178），董付国，机械工业出版社图书详情：================问题描述：已知某门课程的学生成绩，要求对这些成绩分类，统计优、良、中、及格和不及格的人数。参考代码1（传统套路）：参考代码2（标准库）：参考代码3（扩展库）：温馨提示关注本公众号“Python小屋”，通过菜单“最新资源”==>“历史文章”可以快速查看分专题的850篇技术文章列表（可根据关键字在页面上搜索感兴趣的文章），通过“最新资源”==>“微课专区”可以免费观看350节Python微课，通过“最新资源”==>“培训动态”可以查看近期Python
封面图片：《Python程序设计基础与应用》（ISBN：9787111606178），董付国，机械工业出版社图书详情：================问题描述：已知某门课程的学生成绩，要求对这些成绩分类，统计优、良、中、及格和不及格的人数。参考代码1（传统套路）：参考代码2（标准库）：参考代码3（扩展库）：温馨提示关注本公众号“Python小屋”，通过菜单“最新资源”==>“历史文章”可以快速查看分专题的850篇技术文章列表（可根据关键字在页面上搜索感兴趣的文章），通过“最新资源”==>“微课专区”可以免费观看350节Python微课，通过“最新资源”==>“培训动态”可以查看近期Python
平均绝对误差(MAE)MeanAbsoluteError，是绝对误差的平均值，能更好地反映预测值误差的实际情况.均方误差MSE(mean-squareerror)该统计参数是预测数据和原始数据对应点误差的平方和的均值均方根误差RootMeanSquareError求均方误差的根号决定系数R2决定系数R2(coefficientofdetermination)，也称判定系数或者拟合优度。它是表征回归方程在多大程度上解释了因变量的变化，或者说方程对观测值的拟合程度如何。拟合优度的有效性通常要求：自变量个数:样本数>1:10。所以要想决定系数R2越接近1，必须满足MSE越小，也就是真实值与预测值相差
平均绝对误差(MAE)MeanAbsoluteError，是绝对误差的平均值，能更好地反映预测值误差的实际情况.均方误差MSE(mean-squareerror)该统计参数是预测数据和原始数据对应点误差的平方和的均值均方根误差RootMeanSquareError求均方误差的根号决定系数R2决定系数R2(coefficientofdetermination)，也称判定系数或者拟合优度。它是表征回归方程在多大程度上解释了因变量的变化，或者说方程对观测值的拟合程度如何。拟合优度的有效性通常要求：自变量个数:样本数>1:10。所以要想决定系数R2越接近1，必须满足MSE越小，也就是真实值与预测值相差
Python中文分词及词频统计中文分词中文分词(ChineseWordSegmentation)，将中文语句切割成单独的词组。英文使用空格来分开每个单词的，而中文单独一个汉字跟词有时候完全不是同个含义，因此，中文分词相比英文分词难度高很多。分词主要用于NLP自然语言处理(NaturalLanguageProcessing)，使用场景有：搜索优化，关键词提取(百度指数)语义分析，智能问答系统(客服系统)非结构化文本媒体内容，如社交信息(微博热榜)文本聚类，根据内容生成分类(行业分类)分词库Python的中文分词库有很多，常见的有：jieba(结巴分词)THULAC(清华大学自然语言处理与社会人文
Python中文分词及词频统计中文分词中文分词(ChineseWordSegmentation)，将中文语句切割成单独的词组。英文使用空格来分开每个单词的，而中文单独一个汉字跟词有时候完全不是同个含义，因此，中文分词相比英文分词难度高很多。分词主要用于NLP自然语言处理(NaturalLanguageProcessing)，使用场景有：搜索优化，关键词提取(百度指数)语义分析，智能问答系统(客服系统)非结构化文本媒体内容，如社交信息(微博热榜)文本聚类，根据内容生成分类(行业分类)分词库Python的中文分词库有很多，常见的有：jieba(结巴分词)THULAC(清华大学自然语言处理与社会人文
移动设备统计移动设备的使用情况如何？移动设备统计及发展趋势移动设备是一种小型计算设备。在苹果的iPhone手机发布后，移动设备的使用量一直稳步增长。今天的智能手机有大触摸屏、漂亮的用户界面，并且是高度优化的网页浏览。从下面的统计（根据菜鸟教程CNZZ统计数据），您可以看到本站用户移动设备的使用趋势。移动设备统计下表是操作系统统计中关于移动设备使用情况的细节：2014总计iOS*Android（安卓）其他5月4.16%1.27%2.14%0.75%4月4.03%1.20%2.10%0.73%3月4.00%1.32%2.01%0.67%2月4.00%1.21%2.01%0.78%1月4.00%1.
