2019年猪肉价格与猪饲料价格Python大数据分析；
爬取一年猪肉价格与饲料价格，可以判定猪肉价格在接上去几个月价格会下降，过年能买的起猪肉了。
[笑cry]
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2021/10/18 2:51:40
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统计学（第6版）贾俊平高清PDF版，大数据分析入门必读，紧缩包包含统计学(第6版)贾俊平+公式整理+课后习题答案
2019/8/21 11:20:28
25.33MB
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该云视频学习平台，于学生而言，该平台对学生可以选择的方向做出了总结规划，对已经明确了学习方向的学生做出了多条清晰的学习路线，为学生整理好了每一阶段所需所学。
对教师来说，该平台可以让教师实时跟踪学生的学习情况，了解学生知识掌握程度，发布教学通知、作业内容。
不仅如此，本平台还设置了师生交流讨论区，可以互相提出问题，一起处理问题，协调教学工作，促进师生关系。
主要功能：用户分为学生和教师。
在学生方面：学习路线的定制，文档资源的介绍，视频资源的播放,课后练习的提交，学习内容的讨论；
在教师方面：学生学习进度的跟踪，图形显示学生知识水平，发布通知、课后练习，教学内容的讨论。
关于学习资源：①根据专业对应的学习资源的收集（爬虫技术），资源的整合（使用大数据通过算法自动整合），资源的跟踪（cookie追踪技术），资源的存储（云存储）。
②根据专业对应的学习资源的分类：文档资源只需要静态显示，视频资源播放要求：1、不允许快进2、对该资源有详细的介绍3、在不涉及版权问题的情况下点击链接即可播放
对教师来说，该平台可以让教师实时跟踪学生的学习情况，了解学生知识掌握程度，发布教学通知、作业内容。
不仅如此，本平台还设置了师生交流讨论区，可以互相提出问题，一起处理问题，协调教学工作，促进师生关系。
主要功能：用户分为学生和教师。
在学生方面：学习路线的定制，文档资源的介绍，视频资源的播放,课后练习的提交，学习内容的讨论；
在教师方面：学生学习进度的跟踪，图形显示学生知识水平，发布通知、课后练习，教学内容的讨论。
关于学习资源：①根据专业对应的学习资源的收集（爬虫技术），资源的整合（使用大数据通过算法自动整合），资源的跟踪（cookie追踪技术），资源的存储（云存储）。
②根据专业对应的学习资源的分类：文档资源只需要静态显示，视频资源播放要求：1、不允许快进2、对该资源有详细的介绍3、在不涉及版权问题的情况下点击链接即可播放
2015/7/7 14:18:23
17.75MB
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“我们正在从IT时代走向DT时代(数据时代)。
IT和DT之间，不只仅是技术的变革，更是思想意识的变革，IT主要是为自我服务，用来更好地自我控制和管理，DT则是激活生产力，让别人活得比你好”——阿里巴巴董事局主席马云。
数据量从M的级别到G的级别到现在T的级、P的级别。
数据量的变化数据管理系统（DBMS）和数仓系统（DW）也在悄然的变化着。
传统应用的数据系统架构设计时，应用直接访问数据库系统。
当用户访问量增加时，数据库无法支撑日益增长的用户请求的负载时，从而导致数据库服务器无法及时响应用户请求，出现超时的错误。
出现这种情况以后，在系统架构上就采用下图的架构，在数据库和应用中间过一层缓冲隔离，缓解数
IT和DT之间，不只仅是技术的变革，更是思想意识的变革，IT主要是为自我服务，用来更好地自我控制和管理，DT则是激活生产力，让别人活得比你好”——阿里巴巴董事局主席马云。
数据量从M的级别到G的级别到现在T的级、P的级别。
数据量的变化数据管理系统（DBMS）和数仓系统（DW）也在悄然的变化着。
传统应用的数据系统架构设计时，应用直接访问数据库系统。
当用户访问量增加时，数据库无法支撑日益增长的用户请求的负载时，从而导致数据库服务器无法及时响应用户请求，出现超时的错误。
出现这种情况以后，在系统架构上就采用下图的架构，在数据库和应用中间过一层缓冲隔离，缓解数
2017/8/11 4:39:06
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2018中国大数据技术大会全部ppt材料，中国大数据技术大会（BDTC）作为大数据领域极具影响力的行业盛会，已成功举办十一届，见证了大数据技术生态在中国的建立、发展和成熟。
是极具行业实践的专业大数据交流平台
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2018/10/7 1:11:38
132.12MB
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用Python火花ApacheSpark是技术领域中最热门的新趋势之一。
它是实现大数据与机器学习结合的成果的最大潜力框架。
它运行速度快（由于在内存中进行操作，因此比传统的快100倍，提供健壮的，分布式的，容错的数据对象（称为），并通过诸如的补充包与机器学习和图形分析领域完美集成和。
Spark在上实现，并且主要用（一种类似于Java的功能性编程语言）编写。
实际上，Scala需要在您的系统上安装最新的Java并在JVM上运行。
但是，对于大多数初学者来说，Scala并不是他们首先学习的语言，它可以涉足数据科学领域。
侥幸的是，Spark提供了一个很棒的Python集成，称为PySpark，它使Python程序员可以与Spark框架进行交互，并学习如何大规模操作数据以及如何在分布式文件系统上使用对象和算法。
笔记本电脑RDD和基础数据框使用Python3和JupyterNotebook设置ApacheSpark与大多数Python库不同，让PySpark开始正常工作并不像pipinstall...和import...那样简单。
我们大多数基于P
它是实现大数据与机器学习结合的成果的最大潜力框架。
它运行速度快（由于在内存中进行操作，因此比传统的快100倍，提供健壮的，分布式的，容错的数据对象（称为），并通过诸如的补充包与机器学习和图形分析领域完美集成和。
Spark在上实现，并且主要用（一种类似于Java的功能性编程语言）编写。
实际上，Scala需要在您的系统上安装最新的Java并在JVM上运行。
但是，对于大多数初学者来说，Scala并不是他们首先学习的语言，它可以涉足数据科学领域。
侥幸的是，Spark提供了一个很棒的Python集成，称为PySpark，它使Python程序员可以与Spark框架进行交互，并学习如何大规模操作数据以及如何在分布式文件系统上使用对象和算法。
笔记本电脑RDD和基础数据框使用Python3和JupyterNotebook设置ApacheSpark与大多数Python库不同，让PySpark开始正常工作并不像pipinstall...和import...那样简单。
我们大多数基于P
2015/6/11 4:46:56
9.21MB
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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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