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内容来源：网络红人排行榜所属栏目：热点更新日期：2024-11-28

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金融行业头部企业名单，速览！ 𐟌Ÿ 想要了解金融行业的头部企业吗？这里为你整理了各大领域的顶尖企业名单，无论是刚入行的新人还是在职人士，都值得一看！ 1️⃣ 𐟏栥䖨𕄦Š•行高盛 (Goldman Sachs) 摩根士丹利 (Morgan Stanley) 摩根大通证券 (JPMorgan Chase & Co) 美银证券 (Bank of America Securities) 花旗集团 (Citigroup) 巴克莱银行 (Barclays) 瑞银集团 (UBS) 杰富瑞 (Jefferies) 德意志银行 (Deutsche Bank) 汇丰控股 (HSBC) 2️⃣ 𐟓ˆ 国内券商中信证券华泰证券中金公司 (CICC) 中信建投证券国泰君安招商证券广发证券海通证券申万宏源银河证券 3️⃣ 𐟒𜠥…쥋Ÿ基金易方达基金广发基金汇添富基金华夏基金南方基金富国基金博时基金招商基金嘉实基金中欧基金工银瑞信 4️⃣ 𐟒᠖C风投红杉资本 (Sequoia Capital) IDG资本高瓴创投深创投纪源资本 (GGV) 经纬创投 (Matrix Partners) 五源资本启明创投达晨财智同创伟业PE 5️⃣ 𐟒𜠐E私募高瓴资本 (HILLHOUSE) 鼎晖投资 (CDH) 华平投资 CPE源峰中金资本 (CICC Capital) 腾讯投资淡马锡 (TEMASEK) 博裕资本春华资本中信资本 6️⃣ 𐟛᯸ 保险资管中国长城资管中国东方资管中国人寿资管秦康资管太保资管华融资管平安资管信达资管阳光资管太平资管 7️⃣ 𐟏栩“𖨡Œ 工商银行 (ICBC) 建设银行 (CCB) 中国银行 (BOC) 农业银行 (ABC) 交通银行 (BOCOM) 招商银行 (CMB) 兴业银行 (CIB) 中国邮政储蓄银行 (PSBC) 中信银行 (CITIC Bank) 浦发银行 (SPDB) 民生银行 (CNCB) 光大银行 (EVERBRIGHT BANK)

内存卡读写速度 6月16日，至誉科技推出了一款名为ESSENTIAL PRO CFexpress 4.0 Type B的存储卡。这款存储卡在-40Ⰳ至+85Ⰳ的温度范围内都能正常工作，最高读取速度可达3750MB/s，写入速度为3350MB/s，并且通过了VPG400认证。这款产品支持CFexpress 4.0技术，满足用户对高速存储的需求。它还具备优秀的视频录制和拍摄功能，能够轻松处理4K/8K/12K视频录制以及12K RAW格式拍摄等高负荷任务。值得一提的是，这款ESSENTIAL PRO CFexpress 4.0 Type B存储卡采用了CNC金属外壳，具有导热和抗冲击特性。此外，厂家提供终身质保以及原厂数据恢复服务（仅限非人为因素导致的故障或损坏）。

软路由升级！R5C详解如果你还在用友善NnanoPi R2S作为软路由，是时候考虑升级了！虽然R2S在硬件配置上非常适合软路由，但它在多任务处理和网口性能上还存在一些限制。让我们来详细看看R2S的优缺点，以及一个更强大的替代品——友善NnanoPi R5C。 𐟔砥‹善NnanoPi R2S：优点与不足 NanoPi R2S配备了RK3328 CPU，拥有两个千兆网络接口和1G DDR4内存。友善电子团队为它专门移植了OpenWrt系统，支持Docker CE，完全开源，非常适合企业物联网二次开发和个人定制NAS。它的外观精致小巧，采用一体化CNC氧化铝外壳，运行功耗低。整套设备价格不到200元，性价比极高。然而，R2S更适合新手或对功能需求不高的用户。它主要适用于拨号、端口转发、主路由管理AP设备、去广告、挂网盘、游戏加速和DDNS外网访问等基本功能。由于1G内存的限制，多程序开启时CPU占用大，导致温度升高，可能会影响系统稳定性。此外，R2S的网口性能也不尽人意，其中一个网口是原生的千兆RTL8211E，另一个是通过USB3.0转千兆网口RTL8153B实现的，实际使用中可能达不到千兆带宽。 𐟆• 友善NnanoPi R5C：升级选择如果你觉得R2S已经无法满足你的需求，可以考虑友善NnanoPi R5C。这款开发板去年上市，外观和体积与R2S相似，但性能更强大。它采用瑞芯微RK3568B2作为主控处理器，配备4GB LPDDR4x内存和32GB eMMC闪存，并支持TF卡启动和运行FriendlyWrt等系统。 R5C的接口丰富，布局紧凑，主板尺寸只有58x58mm，可选配一体化CNC氧化铝外壳。它带有1个HDMI输出接口，可运行Android、Buildroot、Debian、Ubuntu桌面等系统，也可以用作命令行模式。此外，R5C还支持4K60p H.265/H.264等格式视频解码播放。它还拥有2个USB 3.0接口和1个M.2无线网卡接口。 𐟔 总结如果你对软路由的性能有更高要求，或者希望获得更好的用户体验，友善NnanoPi R5C是一个不错的选择。它不仅在硬件配置上更加强大，而且在软件支持上也更加完善。无论是企业应用还是个人使用，R5C都能提供更加稳定和高效的网络服务。

五轴cnc数控机床多少钱一台？2024年五轴CNC数控机床的价格范围大致在188,000到498000元元甚至更高。例如，一些小型或桌面型五轴数控机床的价格可能相对较低，大约在几千元到几万元之间。而一些高精度、高性能的大型五轴数控机床，价格则可能高达数十万元甚至更高。以下是一些具体型号的CNC五轴数控机床的价格示例（请注意，这些价格可能会随时间波动，并且可能不包含运输、安装、培训等额外费用） 1、得利TND-26五轴数控机床价格498000元到1,000,000元，集卓越性能与精准数字参数于一身，全面满足用户多样化加工需求。其X/Y/Z轴行程分别达550/380/250mm，轻松应对各种尺寸工件；主轴鼻端至盘面及五轴盘面中心可调范围200-450mm，B轴-110Ⱘ‡𓱱0Ⱖ—‹转，C轴360Ⱕ›ž转，实现全方位无死角加工。配备直径260mm五轴盘面，擅长高精度复杂曲面加工，工作台最大载荷60KG，加工尺寸可达80x200mm，是中小件精密加工的理想选择。直结主轴采用BBT40锥度，直径20mm，最高转速12000rpm，配备17KW新代主轴电机，提供强劲且持久的动力支持。三轴采用滚珠线轨，快速位移速度24m/min，切削进给范围1~20m/min，确保高效加工；同时，圆盘式刀库支持BT40规格，共24把刀具，快速换刀功能进一步提升加工效率。定位精度与重复定位精度分别达到X/Y/Z轴0.008mm与0.005mm，B/C轴定位精度ⱸ秒，重复定位精度ⱳ秒，确保加工精度。系统搭载新代200MA-5系列电机，X/Y/Z轴电机均为AM28/AM28/AM28B型，动力稳定可靠，保障加工过程的顺利进行。TND-26五轴数控机床，以卓越性能和精准参数，助力精密制造领域的高效生产。 2、固北精密GMC2518龙门加工中心价格386,000元，自动换刀，五轴联动，为您的精密加工保驾护航。品质与效率并重。 3、新代/华中/西门子3+2曲面加工CNC机床价格16,800元，小巧灵活，价格亲民，是初创企业及小型工作室的理想之选。 4、卡希富基KN151CNC五轴滚齿机价格1,000,000元，高端制造，精湛工艺，专为高精度、大批量齿轮加工设计。 5、云雕精密零件五轴CNC精雕机价格10,800元，：小巧而强大，是雕刻细小部件的绝佳伙伴。 6、VMC1380/1580加工中心价格299,000元起，五轴联动，大型立式CNC数控铣床，售价为您的大型工件加工提供有力支持。 7、生产汽车模型TJ-3060-W五轴雕刻机价格627,000元，专为复杂曲面加工设计，助力您打造独一无二的汽车模型。 8、CNC640钻攻中心机价格145,000元，高速立式，五轴数控铣床，满足您对钻孔、攻丝及铣削的全方位需求。 9、VMC1580电脑锣数控铣床可选配四轴/五轴，价格308,750元，灵活应对各种加工场景。 10、艾德克五轴加工中心双台面大型模具雕刻机价格188,000元，为您的模具加工带来前所未有的便捷与高效。

𐟔 生信研究必备数据库大揭秘！ 𐟓š 探索生信的奇妙世界，怎能少了强大的数据库支持？以下是你进行生信研究不可或缺的数据库资源： 1️⃣ MarkerDB：分子生物标志物数据库，为你的研究提供精准的分子信息。 2️⃣ Cel1Marker 2.0：细胞标志物数据库，揭示细胞类型的秘密。 3️⃣ Ce1lTracer：细胞发育轨迹数据库，追踪细胞生命的每一个阶段。 4️⃣ CITEdb：人类细胞互作数据库，揭示细胞间的复杂关系。 5️⃣ EMTome & dbEMT & EMTRegulome：EMT标记物、基因及调控数据库，深入探索细胞表型变化。 6️⃣ RNADisease v4.0：RNA与疾病关系数据库，揭示基因与疾病的紧密联系。 7️⃣ RM2Target：RNA修饰关联的读出、擦除、写入蛋白靶标数据库，探索RNA的神秘世界。 8️⃣ RNA2Immune：非编码RNA与免疫关系数据库，揭示非编码RNA在免疫调节中的关键作用。 9️⃣ CNCB-NGDC：值得关注的宝藏数据库，提供丰富的生物信息学资源。 𐟔Ÿ ImmReg：免疫信号通路关联的调控子数据库，解析免疫反应的复杂网络。还有更多强大数据库等你来探索，如ITCM、AgeAnno、DBEncRNA、singleCellBase等，助力你的生信研究更上一层楼！𐟚€

一步到位：省钱又省心的最佳选择先说说我的经历吧，再给大家总结一下我的经验。升级之路 𐟚€ 从CPU开始，我先后用了12700f、13700k、14700kf、14900kf、14700kf和14900k。内存方面，我用过金泰克d4 16x2、芝奇幻光戟d4 16x2、金百达刃d4 16x2、阿斯加特吹雪d4 16x2、阿斯加特吹雪d4 8x4和宏基掠夺者星舰d4 16x2。下面是D5内存：宏基掠冰刃16x2、光威神策24x2、疆陇24x2和光威神策24x2。主板从技嘉b660h到微星b760迫击炮，再到微星z790刀锋。以下是D5主板：技嘉Z790超级雕X（oc8200）、华硕二代Z790apex（oc8600）和微星Z790mpower（oc8000）。显卡方面，我用过七彩虹3060战斧12g、七彩虹4070水神、华硕tuf4090（烧了一张）、七彩虹4070ti火神、影驰4090二十周年、7900XTX超白金、技嘉4080s魔鹰和七彩虹4080s火神龙限。固态硬盘有金士顿nv2 1t、三星980pro1t、金士顿nv2 2t和宏基gm7 1加1t。电源从先马坦克650w到TtGt750，再到航嘉mvp1000和海韵峰睿1200。机箱有先马剑魔、Ttv21、乔思伯d4小屏幕版、铝型材开放式matx机架、铝型材开放式atx机架、华硕弹药库502、素颜开放式一体cnc机架和TTtower300。散热器用过无极风、天极风、vka280、乔思伯大单塔（忘了型号）、vke360、阿萨辛4、酷里奥t60性能和VKv360。显示器从aoc 1k到aoc2k，再到aoc4k，最后是三星g9带鱼屏49寸。风扇若干，键盘鼠标忽略不计。总共花了大概12万，最后配置的总价约2万。期间整理了一些东西，在小黄鱼上出了一部分，超频群友也出了一些，总共回血大概6万，血亏4-5万。期间还整了一套ek分体水冷。总结 𐟓 电子产品更新很快，如果你喜欢折腾，尽量一步到位。兜里只有两万，尽量买19999的，凡是你买18000的，后期都会后悔。当然，要尽力而为，搞什么网贷分期啥的犯不着（都出6090了，贷款还没还完？）。关于超频，小白尽量别碰，浪费时间浪费精力浪费电。实在要超，千万找靠谱的，重要的事情说三遍：很重要！很重要！很重要！

qypas捷克道斯150数控刨台镗铣加工中心，WHQ130CNC/主轴130，工作台（1800X2200 ～B轴360度任意回转）丫轴2米,X轴3.5米，Z轴1250，W轴800，带120把刀库，西门子840D系统，全闭环各轴带海德汉光栅尺，少用保精度#刨台镗铣# #镗铣加工中心#

VR眼镜框：小众设计探索 𐟔 材质的秘密：钛：轻盈且坚固，法国阿科玛G850材料，镜腿采用氧化电镀工艺，不易掉色。德钢：耐磨、耐腐蚀，适合各种环境。塑钢配钛：结合了塑钢的轻便与钛的坚固，舒适度满分。 CNC板材配钛腿：精致的CNC工艺，搭配钛腿，时尚又实用。 𐟎蠨‰𒥽駚„多样性： VR & VERGT 眼镜框提供丰富多彩的配色，满足不同场合的佩戴需求。每一款都是设计师的匠心独运，让你的眼镜框成为时尚的焦点。 𐟔砧𛆨Š‚的完美：镜腿采用日本进口BTitanium材料，通过氧化电镀工艺，赋予钛金属材料美丽的外观和良好的耐腐蚀性。每件产品都经过精雕细琢，确保细节的完美。 𐟑“ 高度数的福音：许多款式都适合高度数，让你也能拥有轻薄美观的眼镜。无论是日常佩戴还是特殊场合，都能展现你的独特品味。 𐟛️ 立即选购：钛材质 -Titan Titanium 德钢材质 Biotech Steel 塑钢配钛 Titanium Plastic Steel CNC板材配钛腿 B-Titanium CNC board material 𐟑€ 探索更多款式，让你的眼镜框成为你个性的一部分！

二手车数据爬取与处理 𐟚— 二手车网站数据采集通过爬虫程序，我们从二手车网站中提取了大量数据。以下是部分采集页面的示例： 1️⃣ 采集第14页数据： emsdgscncgpi11tocsp14exxe/pvareaid=102179 2️⃣ 采集第15页数据： emsdgscncgpi11tocsp15exxe/pvareaid=102179 3️⃣ 采集第16页数据： emsdgscncgpi11tocsp16exxe/pvareaid=102179 𐟓Š 数据处理与可视化在采集到数据后，我们进行了以下处理：处理缺失值：删除含有缺失值的行，或使用平均值填充。检测并删除重复值：确保数据的准确性。数据清洗：清洗后的数据可以保存为CSV文件，方便后续分析。数据合并：使用pandas的DataFrame合并功能，将多个数据集合并为一个。 𐟔砤𛣧 示例以下是数据处理的部分代码：删除缺失值： ```python df_dropna = df.dropna() ``` 填充缺失值（例如使用平均值）： ```python df_filled = df.fillna(df.mean()) ``` 删除重复值： ```python df_unique = df.drop_duplicates() ``` 保存清洗后的数据： ```python df.to_csv('cleaned_data.csv', index=False) ``` 合并数据集： ```python df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]}) df2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'B': [7, 8]}) df_merged = pd.concat([df1, df2]) # 纵向合并 ``` 通过这些步骤，我们得到了一个清晰、准确的数据集，为后续的二手车市场分析和可视化提供了有力支持。

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