TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Источник @shipping00 · Post #45708 · 24 апр.
🚢Румыния консолидирует Черноморскую логистику через покупку оператора порта Джурджулешты. Румыния завершила приобретение оператора порта Джурджулешты (Молдова) — ICS Danube Logistics — через Национальную компанию «Администрация морских портов Констанцы». Сделка рассматривается как стратегический шаг для усиления позиций страны в Черноморском регионе. Актив будет интегрирован в логистическую систему порта Констанца, что позволит расширить портовую связь и укрепить роль Румынии в транспортных коридорах Центральной и Юго-Восточной Европы. С отраслевой точки зрения приобретение отражает усиливающуюся конкуренцию между портами региона, где контроль над ключевыми узлами и доступ к внутренним рынкам становятся критическими факторами. Дополнительно развитие инфраструктуры, включая дорожные и портовые связи (в частности, с портом Галац), направлено на создание интегрированной логистической сети и повышение пропускной способности. Румыния делает ставку на консолидацию портовых активов и развитие мультимодальных коридоров для усиления своей роли в региональной торговле. 📌ICS Danube Logistics SRL — основана в 2004 году, оператор порта Джурджулешты, ранее принадлежала частным инвесторам, в 2026 году перешла под контроль государства Румынии через порт Констанца. #ports#BlackSea#logistics#Romania#trade
Поиск: #array
@djangoproject · Post #316 · 28.04.2017, 06:09
https://github.com/blissnd/easyxls Convert any #spreadsheet into a Python internal #dict/#array data structure, for easy processing. Can also handle pivot tables. For pivot table usage, header_row_start & header_col_start need to be set equal to the top left corner of the pivot table => header_row_start=8, header_col_start='c' in the included example. Column IDs must always be lowercase chars in quotes, e.g. 'a'.
Hashtags
@djangoproject · Post #129 · 31.08.2016, 15:36
https://pypi.python.org/pypi/numpy #NumPy is a general-purpose #array-processing package designed to efficiently manipulate large #multi-dimensional arrays of arbitrary records without sacrificing too much speed for small multi-dimensional #arrays. NumPy is built on the #Numeric code base and adds features introduced by #numarray as well as an extended #C-API and the ability to create arrays of arbitrary type which also makes NumPy suitable for interfacing with general-purpose #data-base applications.