[奥莱理]DoingDataScience(英文版)[奥莱理]DoingDataScienceStraightTalkfromtheFrontline(E-Book)☆图书概要：☆Nowthatpeopleareawarethatdatacanmakethedifferenceinanelectionorabusinessmodel,datascienceasanoccupationisgainingground.Buthowcanyougetstartedworkinginawide-ranging,interdisciplinaryfieldthat’ssocloudedinhype?Thisinsightfulbook,basedonColumbiaUniversity’sIntroductiontoDataScienceclass,tellsyouwhatyouneedtoknow.Inmanyofthesechapter-longlectures,datascientistsfromcompaniessuchasGoogle,Microsoft,andeBaysharenewalgorithms,methods,andmodelsbypresentingcasestudiesandthecodetheyuse.Ifyou’refamiliarwithlinearalgebra,probability,andstatistics,andhaveprogrammingexperience,thisbookisanidealintroductiontodatascience.☆出版信息：☆[作者信息]RachelSchutt,CathyO'Neil[出版机构]奥莱理[出版日期]2013年10月31日[图书页数]406页[图书语言]英语[图书格式]PDF格式

MATLAB源码集锦-动态聚类或迭代自组织数据分析算法（ISODATA）

基于微博的数据挖掘与社交舆情分析Thisprojectconsistsoffourparts:1.Crawlweibodata,containcomment、userinfoetc...2.Processthecaptureddatatotheformatwewant3.Analyzethedatainordertogetsocialsentimentinformation4.ShowthefinalresultonthewebsiteProjectcatalog:1.Run-Docker:使用docker-compose作为分布式的解决方案2.SourceProject:项目源代码

这是Coursera的IntrotoDataAnalysisforPython课程使用的美国人口普查数据，里面包含CSV数据文件和一个PDF说明文件，解释了每个变量的意义。

用python实现模式识别中的ISODATA算法。
由于是在Windows下编程，所以在linux下会出现编码问题，建议在Windows下测试。

是ISODATA的实现，题目比较简单，有很大的一致性，代码280余行

地理数据

模式识别中的几个常用算法，包括ISODATA算法、K－均值算法、感知器算法、LMSE最小误差、贝耶斯分类.

*Packedwithmorethanfortypercentnewandupdatedmaterial,thiseditionshowsbusinessmanagers,marketinganalysts,anddataminingspecialistshowtoharnessfundamentaldataminingmethodsandtechniquestosolvecommontypesofbusinessproblems　　*Eachchaptercoversanewdataminingtechnique,andthenshowsreadershowtoapplythetechniqueforimprovedmarketing,sales,andcustomersupport　　*Theauthorsbuildontheirreputationforconcise,clear,andpracticalexplanationsofcomplexconcepts,makingthisbooktheperfectintroductiontodatamining　　*Moreadvancedchapterscoversuchtopicsashowtopreparedataforanalysisandhowtocreatethenecessaryinfrastructurefordatamining　　*Coverscoredataminingtechniques,includingdecisiontrees,neuralnetworks,collaborativefiltering,associationrules,linkanalysis,clustering,andsurvivalanalysis

该示例是mvcodataapi示例，我对t4模板进行了更改，你只需改下数据库连接，保存模型,模型生成好之后,ctrl+sOdataController.tt,ctrl+sWebApiConfig.tt,那么整个库的增删改查接口就ok啦；
不会的或有什么建议联系我哈

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。