ImportError: Missing optional dependency ‘openpyxl‘. Use pip or conda to install openpyxl._不良使的博客-CS

excel数据处理二：快速完成openpyxl数据的新增、修改(2)

Python崛起并且风靡，因为优点多、应用领域广、被大牛们认可。学习 Python 门槛很低，但它的晋级路线很多，通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据，CS等更加高级的领域。Python可以做网络应用，可以做科学计算，数据分析，可以做网络爬虫，可以做机器学习、自然语言处理、可以写游戏、可以做桌面应用…Python可以做的很多，你需要学好基础，再选择明确的方向。这里给大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！

数据科学自学路线图：免费资源实战闭环指南

数据科学是一门融合统计学、编程与业务理解的工程实践学科。其核心原理在于通过数据清洗、特征构建、模型训练与评估形成完整分析闭环。技术价值体现在快速验证假设、驱动业务决策与构建可复用的数据产品。典型应用场景包括用户行为分析、销量预测、风控建模与A/B测试归因。而真正高效的学习路径，不依赖资源堆砌，而在于环境兼容的免费工具链协同——如pandas数据处理、scikit-learn建模、Kaggle真实项目验证，以及Streamlit成果部署。本文基于37名转行学员实战复盘，聚焦‘可验证、有闭环、能跑通’的免费学习

通信行业基于MongoDB的安全合规与性能优化：5G时序数据处理、可查询加密及窗口函数应用

内容概要：本文围绕MongoDB在通信行业的深度应用，系统讲解了可查询加密、时间序列集合、窗口函数与性能诊断四大核心技术。通过详实的代码案例，展示了如何利用可查询加密实现敏感数据合规存储与查询，使用时序集合高效处理5G网络KPI等高频写入场景，借助窗口函数进行经营指标的趋势分析，并结合explain()与查询分析器完成性能调优。文章还涵盖分片一致性检查、索引优化等运维实践，全面覆盖通信系统对安全、性能与扩展性的严苛要求。; 适合人群：具备一定数据库基础，从事通信行业研发、架构或运维工作1-3年的技术人员，尤其是参与5G网络监控、客户数据管理或大数据平台建设的相关人员。; 使用场景及目标：① 实现用户手机号、身份证等敏感信息的加密存储与等值查询，满足安全合规要求；② 构建高吞吐、低延迟的5G基站KPI时序数据存储与分析系统；③ 在数据库层直接完成滑动平均、累计求和等经营分析，减少应用层计算负担；④ 诊断慢查询、验证索引有效性，保障系统高性能运行。; 阅读建议：此资源强调理论与实战结合，建议读者在本地或测试环境部署MongoDB 7.0+版本，动手复现文中代码，重点关注schemaMap配置、时序集合参数选择与窗口函数语法细节，并结合explain执行计划理解底层优化机制，从而真正掌握通信级数据架构的设计精髓。

国央企创新负责人如何借助平台实现技术成果的高价值转化与资源精准配置？.docx

科易网基于AI模型+行业大数据，在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景，推出科技创新领域的AI+工具与数智化解决方案，推动科技创新与产业创新智能化发展。

产业园区运营负责人如何在平台建设中科学配置创新资源，提升园区内技术对接效率？.docx

产业园区运营负责人如何在平台建设中科学配置创新资源，提升园区内技术对接效率？