利用房天下网站,爬取武汉市小区数据,包括小区地址、均匀房价、涨跌幅等
2020/11/24 11:43:06 810KB 武汉市 房天下 小区数据 爬取
1
kaggle的房价预测python代码,包括特征工程,模型集成,输入预测
2019/9/27 22:35:50 31KB 数据分析 kaggle python
1
获得整理的2019年10月份上海市各小区二手房价数据带地理坐标,可用于数据分析,学习,地图大数据可视化分析。
2017/7/18 22:21:23 499KB 二手房价 数据 上海 坐标
1
某旅行社要开发一个小型旅游管理子系统,次要涉及的基本实体及其基本信息如下:旅游线路:线路编号、起点、终点、旅游天数、次要景点。
旅游班次:班次编号、出发日期、回程日期、旅游标准、报价、折扣率。
导游:导游编号、身份证号、姓名、性别、出生日期、住址、联系电话、语种、等级。
宾馆:宾馆编号、宾馆名称、所在城市、星级、标准房价、联系人、职务、联系地址、联系电话、传真。
游客:游客编号、身份证号、姓名、性别、出生日期、住址、联系电话,旅游线路、出发日期、回程日期。
保险:保险单号、人均保险费、保险期限。
2020/2/18 18:01:13 2.05MB c# SQL 旅游管理系统
1
根据boston房价数据,进行训练线性回归模型,并进行标准化数据处理,L1、L2正则化损失函数
2022/9/8 12:08:28 70KB 机器学习
1
Python数据分析_二手房房价分析与预测系统_源代码B站功能展现video地址:https://www.bilibili.com/video/BV1xY4y1G7GU?vd_source=17a54a65e7ad5618c183f7176df0df12#reply118026854496
2018/10/4 21:50:43 3.6MB Python 数据分析 Pandas scikit-learn
1
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。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡