红酒市场分析.docx

雕鹰团队分享ecshop也买酒2012商城网站模板；
模板整洁大方，可适用于酒水商城网站，茶业，茶水商城网站，日用品等；
本模板经过部分代码二次开发，如果需要安装到已经有数据的商城网站，请谨慎安装；
如果无任何技术基础，可以联系雕鹰团队客服QQ。
 雕鹰团队红酒酒类商城网站源码Ecshop网站安装说明：1.程序解压至你的主机，然后访问开始安装2.根据Ecshop安装提示进行配置安装，切记不需要修改数据库前缀3.安装完毕后请登录后台，在数据库管理-恢复备份导入数据4.数据导入成功后，更新缓存即可；
后台管理员账号和密码为：adminadmin888

本源码是LX理想商城模式的核心程序，有需要开发LX理想家园平台的朋友可以下载作为参考。
有了这套程序，做红酒商城的二次开发，核心代码修改就简单许多了。
基本属于成品文件。

机器学习领域一个非常重要理论就是贝叶斯理论，本文就是一篇关于使用朴素贝叶斯分类器来进行多维数据分类的学习使用文档，由于使用latex进行排版，所以就直接上传PDF文档了，如有问题可以在CSDN上私信我，多谢批评指正。

Bootstrap在线红酒电商网站模板，

使用逻辑回归分类鸢尾花以及红酒品级，搜罗源码、熬炼数据以及测试数据

WebGL是一项在网页上渲染三维图形的本领，也是HTML5草案的一部份。
　　《WebGL编程指南》的首要篇幅教学了WebGL原生API以及三维图形学的底子学识，搜罗渲染管线、着色器、矩阵变更、着色器编程语言（GLSLES）等等，也教学了使用WebGL渲染三维场景的普通本领，如光照、阴影、雾化等等。
《WebGL编程指南》提供了丰厚的示例法度圭表标准供读者钻研，也提供了极具价钱的附录供读者参考。
　　《WebGL编程指南》适宜有未必前端开拓底子，阻滞学习WebGL，但对于三维图形学贫乏知道的法度圭表标准员们浏览。
作者简介　　对于作者　　KouichiMatsuda博士是多媒体产物用户界面以及用户体验方案方面的专家。
他先后办事于日本电气(NEC)、索尼(Sony)研发中间、索尼(Sony)盘算机迷信试验室，已经做过产物研发，也做过迷信钻研，最终回到产物研发的岗位。
目前，他是用户体验以及人机交互规模的首席钻研员，卖力多款破费类电子产物的方案。
他已经方案了寒暄三维虚构天下“PAW”，也已经到场过VRML97(ISO/IEC14772-1:1997)尺度的开拓责任，在VRML以及X3D(WebGL的前身)社区中照常极其生动。
他撰写过15本盘算机本领的书籍，并翻译过25秘闻关书籍。
他专长于用户体验、用户界面、人机交互、做作语言处置以及面向娱乐的收集配置配备枚举，以及接口署理体系等规模。
他不光对于本领规模的别致事物充斥激情，还热衷于温泉、夏日的海滩、红酒以及漫画（为此他已经沉浸于绘制插画一段功夫了）。
他在东京大学工程系患上到了博士学位，你能够经由WebGL.prog.guide@gmail.com联系他。
　　RodgerLea博士是卑诗大学媒体与图像跨学科中间的兼职传授，对于多媒体以及漫衍式盘算等规模很感兴趣。
他以及他率领的钻研小组在学术以及产业规模耕作逾越20年，到场拟定了VRML97尺度，开拓了多媒体操作体系、可交互数字电视原型，并诱惑了家用多媒体收集尺度的拟定责任。
他宣告了60多篇学术论文，著有3自己手书籍，并具备12项专利。
目前，他的钻研群集在探究阻滞中的互联网，但他照常对于无关多媒体以及图形学的齐全抱有激情。
　　使用WebGL，你能够在浏览器中，不依赖任何插件建树出卓越的可交互三维图形。
WebGL本领使患上建树新一代3D网页游戏、用户界面、数据可视化方案成为大概，这些法度圭表标准能够运行任何反对于尺度浏览器的PC、智能手机、平板电脑、家用游戏机或者其余配置配备枚举上。
《WebGL编程指南》将会帮手你快捷入门学习可交互的WebGL3D编程，纵然你还不知道HTML五、JavaScript、三维图形学实际、数学底子以及OpenGL也没无关连。
　　你将会一步一阵势学习真正的示例法度圭表标准。
随着示例法度圭表标准从约莫变繁杂，你也将垂垂操作使用WebGL开拓虚构传神的网页以及三维图形的本领。
多媒体、三维图形学以及WebGL规模的前驱者KouichiMatsuda博士以及RodgerLea博士在这本书中提供了易于上手、重点明晰的WebGL教程，以及合计100个可下载的示例法度圭表标准，每一个法度圭表标准都市商了一个详尽的WebGL话题。
　　你将从底子的本领譬如渲染、动画、为三角形贴上纹理末了，一起砚习到低级的WebGL本领，譬如雾化、阴影、切换着色器、展现由Blender等建模货物建树的三维模子。
这本书并不光仅向你传授实际方式，同时也会向你提供一个小型的代码库，便捷你在学习完本书后，末了编写自己的法度圭表标准。
　　本书的内容搜罗：　　√WebGL的来源、中间不雅点、特色、上风以及与其余Web尺度的松散；
　　√canvas以及底子的WebGL函数若何相助以展现三维图形；
　　√使用OpenGLES着色器语言（GLSLES）编写着色器代码；
　　√三维场景渲染：展现用户视线、抑制可视空间、裁剪、三维货物建树、透视；
　　√经由光照以及条理结构模子暴发更真正的下场；
　　√低级本领：货物操作，HUD、稠浊、着色器切换等等；
　　√极具价钱的附录，涵盖了从坐标体系到矩阵、从着色器加载到浏览器配置等诸多关键学识点。

红酒、白酒质量数据集，可作为机器学习中的数据发掘数据库(Redwine,whitewinequalitydatasetscanbeusedasdataminingmachinelearningdatabase)文件列表：WineQualityDataSet\winequality-red.xlsWineQualityDataSet\winequality-white.xlsWineQualityDataSet\winequality-red.csvWineQualityDataSet\winequality-red.txtWineQualityDataSet\winequality-white.csvWineQualityDataSet\winequality-white.txtWineQualityDataSet\winequality.namesWineQualityDataSet

文件包含一个数据集（csv文件）和一个可执行代码（py文件），是对红酒数据集的分类训练与测试。
可作为人工智能、机器学习初学者的学习资料。
模型训练基于逻辑回归算法，数据集和测试集按照8:2的比例进行划分。
数据集前11列为红酒的属性，最初一列是红酒的分类标签，此处红酒总共有六类（标签分别为3、4、5、6、7、8），每一行为一个红酒样本。
通过对机器学习分类模型输入特征值，得出此红酒的种类。
需要Python版本3.8及以上；
需要引入第三方库pandas和sklearn。

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。