为使读者全面了解视频分析算法的历史、思想、原理，《视频分析算法60讲》详尽地介绍了60多种有关视频分析的算子、描述子、滤波、变换、方法的基本理论，深入地阐述了视频分析算法的改进措施和实验仿真，系统地总结了其优缺点，并提供配套的实验仿真源代码和视频图像库。
《视频分析算法60讲》特别重视如何将视频分析算法的基础理论和实验仿真有机结合，解决视觉分析领域中的诸多基础问题，可应用于机器视觉、大数据分析、生物特征识别和智能视频监控等领域。

python数据分析影印版，2016年的印刷版，比较新的版本，欢迎大家下载

train.csv+UNRATE.csv+LogiReg_data.txt+creditcard.csv+fandango_score_comparison.csv+big.txt

MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于数据分析、无线通信、深度学习、图像处理与计算机视觉、信号处理、量化金融与风险管理、机器人，控制系统等领域。

利用Spark预测回头客；
利用ECharts进行数据可视化分析

企业经营数据分析——思路、方法、应用与工具》为从事企业经营数据分析工作的人员以及企业中的高层管理者提供数据分析的思路和方法。
《企业经营数据分析——思路、方法、应用与工具》的内容来自笔者长期从业经验的总结，所有的内容都是从企业的实际应用出发，涵盖了多个行业，其中包括生产制造业、零售服务业、电商行业等，读者可以将其中的思路和方法轻松地应用到实践工作中。
《企业经营数据分析——思路、方法、应用与工具》主要内容包括企业中的大数据介绍、数据分析的目的、数据分析的思路、对比与对标、分类、聚类、逻辑关系、预测、结构、各职能部门的具体数据分析、常用的数据分析工具介绍。
《企业经营数据分析——思路、方法、应用与工具》适合企业的管理者与数据分析人员，以及对大数据感兴趣的读者。
另外，《企业经营数据分析——思路、方法、应用与工具》还可以作为企业内部的数据分析培训教材。
本教材为2016年版。

中国科学技术大学研究生专业课程属性数据分析主讲金课件PPT

Kaggle-M5-预测精度我对M5预测准确性的Kaggle竞赛的解决方案比赛首页探索性数据分析包括EDA笔记本，其中突出显示了数据发现特征工程与建模最重要的功能是滞后功能，由滞后，滚动窗口和对销售和价格的汇总功能的组合创建。
使用LightGBM执行建模。
超参数调整是通过3倍时间序列交叉验证完成的。
推理最终预测（接下来28天的单位销售额）是通过递归推断进行的。
结果我的最终提交在5500多个团队中排名前3％，并为我赢得了银牌！

在过去的几年里，对模块化数据分析环境的需求出现极大增长。
为了充几年里，对模块化数据分析环境的需求出现极大增长。
为了充几年里，对模块化数据分析环境的需求出现极大增长。
为了充使用多种样的数据分析方法，一个最基本环境必须多种样的数据分析方法，一个最基本环境必须易于使用且十分直观，允许用户快速并且交互式地改变分析流程同时也能够使可视化观，允许用户快速并且交互式地改变分析流程同时也能够使可视化观，允许用户快速并且交互式地改变分析流程同时也能够使可视化去查阅数据，帮助用户进一步探索分析去查阅数据，帮助用户进一步探索分析。
为了满足这些挑战，数据流环境在过去为了满足这些挑战，数据流环境在过去的几年里已积聚了令人欣喜的发展势头。
到目前，已经到目前，已经出现了一些构架优良的数据流工具，比如InforSenseKDEInforSenseKDEInforSenseKDEInforSenseKDEInforSenseKDEInforSenseKDEInforSenseKDE，InsightfulMinerInsightfulMinerInsightfulMinerInsightfulMinerInsightfulMinerInsightfulMinerInsightfulMiner，PipelinePilotPipelinePilotPipelinePilotPipelinePilot，但令人遗憾的是他们都是付费的。
这些环境能够允许用户使标准化的构建模块来可视化地构建、调整分析流程，之后化地构建、调整分析流程，之后化地构建、调整分析流程，之后通过管线将模块连接起来，以模块连接起来，以使得数据或模型在模块间流动。
这样的系统有一个额外优势：能够通过图形化方式直观地来记这样的系统有一个额外优势：能够通过图形化方式直观地来记录做了什么。
KNIME就提供了一个这样的数据流构建环境。

python数据挖掘实验，内附有八个实验文档说明。
实验一探索性数据分析演示、实验二常用概率分布演示、实验三置信区间和假设检验演示、实验四线性回归模型演示.................

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。