https://download.csdn.net/download/qq_41739364/86339152

火车票预售系统，使用javaweb编写，含有数据库，有设计文档，可以添加火车站点信息，计算最短路径，智能推荐中转路线

IBMSPSSDataCollection提供了世界领先的用于问卷调查、市场研究以及客户行为分析的一系列产品，本文从基本概念出发，针对银行客户的要求全面介绍了SPSSDataCollection的一个实战案例，逐一讲解SPSSDataCollection如何支持准确、高效、快速地获取客户反馈信息，从而提供市场细分和相关金融产品智能推荐的功能。
从客户使用效果体现出，SPSSDataCollecti

著名的Netflix智能推荐百万美金大奖赛使用是数据集.因为竞赛关闭,Netflix官网上已无法下载.Netflixprovidedatrainingdatasetof100,480,507ratingsthat480,189usersgaveto17,770movies.Eachtrainingratingisaquadrupletoftheform.TheuserandmoviefieldsareintegerIDs,whilegradesarefrom1to5(integral)stars.[3]Thequalifyingdatasetcontainsover2,817,131tripletsoftheform,withgradesknownonlytothejury.Aparticipatingteam'salgorithmmustpredictgradesontheentirequalifyingset,buttheyareonlyinformedofthescoreforhalfofthedata,thequizsetof1,408,342ratings.Theotherhalfisthetestsetof1,408,789,andperformanceonthisisusedbythejurytodeterminepotentialprizewinners.Onlythejudgesknowwhichratingsareinthequizset,andwhichareinthetestset—thisarrangementisintendedtomakeitdifficulttohillclimbonthetestset.Submittedpredictionsarescoredagainstthetruegradesintermsofrootmeansquarederror(RMSE),andthegoalistoreducethiserrorasmuchaspossible.Notethatwhiletheactualgradesareintegersintherange1to5,submittedpredictionsneednotbe.Netflixalsoidentifiedaprobesubsetof1,408,395ratingswithinthetrainingdataset.Theprobe,quiz,andtestdatasetswerechosentohavesimilarstatisticalproperties.Insummary,thedatausedintheNetflixPrizelooksasfollows:Trainingset(99,072,112ratingsnotincludingtheprobeset,100,480,507includingtheprobeset)Probeset(1,408,395ratings)Qualifyingset(2,817,131ratings)consistingof:Testset(1,408,789ratings),usedtodeterminewinnersQuizset(1,408,342ratings),usedtocalculateleaderboardscoresForeachmovie,titleandyearofreleaseareprovidedinaseparatedataset.Noinformationatallisprovidedaboutusers.Inordertoprotecttheprivacyofcustomers,"someoftheratingdataforsomecustomersinthetrainingandqualifyin

增加智能建档（自定义表单形式）体检报告，病历报告，检验报告，诊断报告以表单汇总形式体现，增加报告导出增加异常指标分析，智能产品线推送（诊断报告，推荐医生，推荐套餐）完善自我诊断板块，增加智能推荐专家，套餐，成功案例完善实时通讯，增加实时通讯问诊单，完善病历分享，体检报告分享一对一查看增加药品商城，与智能推荐结合，增强转化7.完善报告查看8.完善收益统计9.完善提现方式10.完善问答方式11.增加后台智能回复12。
优化部分页面UI13，重新健康体检板块，展示套餐，购买套餐为主14，增加历史报告对比15.财务统计16，大数据分析9月份版本更新预告增加点名，会诊，读片，加急检查，转院申请，四大服务板块，可以自定义选择开启或者关闭增加服务包（套餐多规格），会诊，转院申请，3.增加会员制，缴纳押金方可预约4.增加私人医生，上门服务5.增加登录与注册（免费注册/付费注册）短信验证

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。