所需的软件包：麻痹大熊猫OpenCVkffmpeg描述：该脚本有助于自动化力数据分析。
该程序分为两个步骤，可以相互独立运行，尽管步骤2需要步骤1的输出+手动包含脚步帧。
步骤1：运行main.py，设置Step1=True，Step2=False。
在对话框中打开文件夹，其中包含蜥蜴的视频。
.../Gecko01/videos_analysis步骤1完成后，包含所有文件名，个人名称，视频信息和4个空列“footfall_begin”，“footfall_end”，“foot”和“notes”的.csv文件（例如Gecko01_forceAnalysis.csv）将保存到所选文件夹中现在，您需要将脚步和脚的帧号（FL，FR，HR或HL）添加到此csv文件中。
如果需要，请在“注释”列中做注释，这些注释将被传输到最终文件中。
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该程序分为两个步骤，可以相互独立运行，尽管步骤2需要步骤1的输出+手动包含脚步帧。
步骤1：运行main.py，设置Step1=True，Step2=False。
在对话框中打开文件夹，其中包含蜥蜴的视频。
.../Gecko01/videos_analysis步骤1完成后，包含所有文件名，个人名称，视频信息和4个空列“footfall_begin”，“footfall_end”，“foot”和“notes”的.csv文件（例如Gecko01_forceAnalysis.csv）将保存到所选文件夹中现在，您需要将脚步和脚的帧号（FL，FR，HR或HL）添加到此csv文件中。
如果需要，请在“注释”列中做注释，这些注释将被传输到最终文件中。
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2022/9/8 9:36:14
709.17MB
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从网站爬取口红销售数据，分析影响销售数据的重要因素以及根据销售因素建模预测其销售量。
本文先将数据进行预处理得到实验数据，然后着重分析朴素贝叶斯判别分析算法、AdaBoost算法以及随机森林算法在口红销量预测中的效果，并在随机森林算法中进行模型优化。
通过实验结果表明总评价数、价格和描述分这三个因素对销售量的影响较大，对三个算法对比分析得出随机森林算法预测错误率最低，有较好的预测效果。
本文先将数据进行预处理得到实验数据，然后着重分析朴素贝叶斯判别分析算法、AdaBoost算法以及随机森林算法在口红销量预测中的效果，并在随机森林算法中进行模型优化。
通过实验结果表明总评价数、价格和描述分这三个因素对销售量的影响较大，对三个算法对比分析得出随机森林算法预测错误率最低，有较好的预测效果。
2022/9/8 7:04:18
4.29MB
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建立正确的大数据世界观，不盲目冒进，不畏惧退缩,数据就相当于粮食，经过转换会产生新的价值！数据处理的过程也是同样的道理！大数据的处理过程无非是粮食多了些！美酒香了些.工欲善其事，必先利器。
铸剑本意为何，品种繁多的大数据技术又该如何选择？
铸剑本意为何，品种繁多的大数据技术又该如何选择？
2022/9/7 12:54:09
3.25MB
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b站用户数据共947228条记录，包括id、mid、name、sex、following、fans、level不涉及用户隐私信息，次要用户学校数据分析、数据挖掘、大数据大作业或者比赛用的原始数据。
2022/9/6 20:43:26
30.07MB
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研究生论文写作中会经常用到ANP分析方法，该软件能够协助我们很好的解决数据分析问题，希望大家多多支持啊！
2022/9/5 22:48:34
5.66MB
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研究生论文写作中会经常用到ANP分析方法，该软件能够协助我们很好的解决数据分析问题，希望大家多多支持啊！
2022/9/5 22:48:34
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Facebook页面的数据爬虫，Pages,andalsocodeaccompanyingtheblogpost假如从Facebook页面帖子抓取数据以用于数据分析
2022/9/4 21:15:29
919KB
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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
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