本书一共包含16章的内容,涉及四大模块,分别是Python基础储备、Python数据运算与整理、Python数据可视化和Python数据挖掘理论与实战。
在招聘平台上搜索数据分析或挖掘岗时,绝大多数的招聘方都要求应聘者掌握Python、R语言、SAS或SPSS等统计分析工具,尤其是开源的Python和R语言,如果你对她们并不是很了解,那也许你无法胜任这样的岗位。
本书的初衷就是站在数据分析与挖掘的岗位,将Python中基本而重要的内容呈现给大家,使零基础的朋友可以按部就班地掌握数据分析与挖掘的操作流程,使有经验的朋友可以进一步地提升数据分析与挖掘的实操技能。
2025/8/30 6:48:22 41.02MB Python
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通过将网上大体积的pdf进行缩写,并使用OCR光学识别软件处理。
使得文章可以搜索。
清晰,并带有书签。
为个人手工制作。
2025/8/30 2:27:50 7.95MB 可搜索 带书签 体积小 清晰
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solr搜索引擎最新安装包。
solr是比较常用的企业级搜索引擎。
2025/8/28 10:26:36 160.63MB linux solr 搜索服务器
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CCNARoutingandSwitchingCompleteStudyGuideExam100-105,Exam200-105,Exam200-125(2nd)英文无水印原版pdf第2版pdf所有页面使用FoxitReader、PDF-XChangeViewer、SumatraPDF和Firefox测试都可以打开本资源转载自网络,如有侵权,请联系上传者或csdn删除查看此书详细信息请在美国亚马逊官网搜索此书
2025/8/27 7:58:15 28.65MB CCNA Routing Switching Complete
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雅诗兰黛用例:性能分析问题:将全球(互联网)资产的性能分析连接到搜索功能很少的大型数据库(超过一百万)资产中的原始资产。
在资产内部嵌入唯一标识符的问题是,当它们在进入社交媒体的过程中经过许多不同的手/公司时,它们很容易丢失。
使用图像分类,我们可以避免该问题。
目标:为图像资产分析和竞争对手分析奠定基础。
将在社交媒体和零售网站上的数字资产管理系统之外找到的操纵图像资产连接回数字资产管理系统内原始资产的文件路径。
障碍:此项目的训练数据本来就很小,每个资产只有一张图片。
我们只知道图像是被操纵的,而不是图像的实际处理(裁剪,叠加,缩放等)。
一些图像彼此非常相似。
有一条细线可用来区分相似的图片,并连接相同图片的受控版本。
方法:1)图像分类2)自动编码图像分类:使用Keras/Tensorflow,我带了他们的imagedatagenerator并创建了原始图像的合成版本。
2025/8/24 17:08:31 8.56MB JupyterNotebook
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场景图提供一个帮助节点,用于从大小相似的场景中构建基于图块的世界。
该存储库仅包含加载项和开发资源。
计划在未来进行一个示范项目。
警告:此插件仍处于预览状态,不建议用于生产环境。
特征具有与GridMap相似的功能的SceneMap节点。
用于将绘制成SceneMap的场景分组的ScenePalette资源。
编辑器支持“绘画”场景和管理ScenePalettes。
安装使用资产库打开Godot编辑器。
导航到在编辑和搜索“SceneMap”的顶部AssetLib标签。
安装插件。
在安装过程中,请检查/addons/scene_map/目录中的所有文件。
在编辑器中,打开“项目”>“项目设置”,转到“插件”并启用SceneMap插件。
手动安装通过手动安装,可以通过遵循其附加组件的master分支来使用该附加组件的预发行版本。
克隆此Git存储库:git
2025/8/24 7:52:44 15KB GDScript
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一个小的爬虫程序,输入关键词,限制时间,所需条目数,返回在百度搜索得到结果的答案标题及HTML
2025/8/21 4:34:45 5KB crawle
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本程序实现了对一颗树的广度优先搜索,通过本程序还可以判断图的连通性
2025/8/20 4:47:46 2KB BFS 广度优先
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上面是整个源码包,里面有所需要的所有素材,照片,js,css等,代码我均已注释清晰。
整个项目基于django框架的website,是一个电商项目,功能齐全,用户注册登录缓存放在redis,用户信息商品信息等放于mysql,使用搜索引擎框架实现搜索功能,增加其他功能,如分页,乐观锁,分布式存储等优化功能,实现接口对接付款评价等功能,大家可以使用uwsgi作为web服务器使用nginx部署。
温馨提示,下载源码包大体代码不变,但是在settings里面需要修改为您的数据库地址。
2025/8/20 4:38:49 2.24MB 电子商务 电商网站 Python Django
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这是我本科毕业设计编写的程序,用matlab语言编写的牛顿-拉夫逊潮流计算程序,程序注释详细。
程序从excel中读取原始数据,并将计算结果输出到excel表格中,压缩包内的excel是一个实例的数据,程序可以直接使用。
具体的excel和matlab混合编程的资料大家可以自己在网上搜索。
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡