火星任务在此作业中，您将构建一个Web应用程序，该应用程序将刮擦各个网站以获取与“火星任务”相关的数据，并将该信息显示在单个HTML页面中。
以下概述了您需要执行的操作。
步骤1-刮使用JupyterNotebook，BeautifulSoup，Pandas和Requests/Splinter完成初始刮擦。
创建一个名为mission_to_mars.ipynb的JupyterNotebook文件，并使用该文件完成所有的抓取和分析任务。
以下概述了您需要抓取的内容。
美国宇航局火星新闻刮擦并收集最新的新闻标题和段落文本。
将文本分配给以后可以引用的变量。
#Example:news_title="NASA'sNextMarsMissiontoInvestigateInteriorofRedPlanet"news_p="Preparatio
以下概述了您需要执行的操作。
步骤1-刮使用JupyterNotebook，BeautifulSoup，Pandas和Requests/Splinter完成初始刮擦。
创建一个名为mission_to_mars.ipynb的JupyterNotebook文件，并使用该文件完成所有的抓取和分析任务。
以下概述了您需要抓取的内容。
美国宇航局火星新闻刮擦并收集最新的新闻标题和段落文本。
将文本分配给以后可以引用的变量。
#Example:news_title="NASA'sNextMarsMissiontoInvestigateInteriorofRedPlanet"news_p="Preparatio
2024/1/30 18:30:34
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版权归作者所有，任何形式转载请联系作者。
作者：Tommy（来自豆瓣）来源：https://book.douban.com/review/8367790/本书内容对应的Jupyternotebook放在GitHub上。
https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook
作者：Tommy（来自豆瓣）来源：https://book.douban.com/review/8367790/本书内容对应的Jupyternotebook放在GitHub上。
https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook
2023/11/30 2:55:01
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本资源是《手把手教你用Python写线性回归》的附件，文章见：http://blog.csdn.net/juwikuang/article/details/78420337这里用一个很小的列子，一个5个样本。
手把手指导程序员用python编写线性回归代码。
通过一边敲代码，一边思考，在编程中把线性回归学会。
你需要用jupyternotebook打开代码。
手把手指导程序员用python编写线性回归代码。
通过一边敲代码，一边思考，在编程中把线性回归学会。
你需要用jupyternotebook打开代码。
2023/10/25 14:22:30
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环境：Keras+python3+tensorflow—GPU+jupyternotebook运行本代码实现调用本机摄像头，实时对目标进行检测，识别。
2023/9/13 23:09:55
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伦敦租赁市场最初使用Pandas创建包含伦敦自治市镇统计数据的数据集，其中包括：平均租金居民平均工资犯罪/1000人平均GCSEScore住宅/公顷房屋价格％公益住房使用sklearn，使用其他变量来建模和预测自治市镇的租金价格。
使用Plotly可视化该过程。
可以在JupyterNotebook文件MLRentalMarket-code中查看。
在Dash应用程序中以可视方式显示。
这是通过Heroku使用以下方法部署的：app.py中的python代码，proc文件requirements.txt中型文章记录过程：：
使用Plotly可视化该过程。
可以在JupyterNotebook文件MLRentalMarket-code中查看。
在Dash应用程序中以可视方式显示。
这是通过Heroku使用以下方法部署的：app.py中的python代码，proc文件requirements.txt中型文章记录过程：：
2023/6/2 4:10:15
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在Jupyter笔记本中编写和共享计算分析的十个简单规则该存储库是对及其预印本浏览以下示例笔记本，了解十个简单规则的应用。
此外，我们还建立了以众包更多技术和深入的教程，并紧跟快速发展的Jupyter生态系统。
我们鼓励您贡献并分享您的专业知识。
例子1本示例演示了使用机器学习方法预测蛋白质折叠分类的可重现的4步工作流程。
规则9：设计笔记本以供阅读，运行和浏览。
下面的nbviewer链接提供笔记本电脑和笔记本电脑的非交互式预览。
按钮使用Binder（）服务器在Web浏览器中启动JupyterNotebook或JupyterLab（可能很慢！）。
（请参阅Binder网站如何设置到Git存储库的链接。
）HTML链接提供了笔记本的永久静态记录。
也可以从0-Workflow.ipynb顶级笔记本中的链接直接启动所有笔记本。
NbviewerJupyter笔记本Jupyter实验室HTML规则8：共享和解释您的数据。
为了实现可反复性，我们提供了example1/data目录，其中包含运行工作流程所需的所有数据。
该数据与下载位置和下载日期
此外，我们还建立了以众包更多技术和深入的教程，并紧跟快速发展的Jupyter生态系统。
我们鼓励您贡献并分享您的专业知识。
例子1本示例演示了使用机器学习方法预测蛋白质折叠分类的可重现的4步工作流程。
规则9：设计笔记本以供阅读，运行和浏览。
下面的nbviewer链接提供笔记本电脑和笔记本电脑的非交互式预览。
按钮使用Binder（）服务器在Web浏览器中启动JupyterNotebook或JupyterLab（可能很慢！）。
（请参阅Binder网站如何设置到Git存储库的链接。
）HTML链接提供了笔记本的永久静态记录。
也可以从0-Workflow.ipynb顶级笔记本中的链接直接启动所有笔记本。
NbviewerJupyter笔记本Jupyter实验室HTML规则8：共享和解释您的数据。
为了实现可反复性，我们提供了example1/data目录，其中包含运行工作流程所需的所有数据。
该数据与下载位置和下载日期
2023/1/20 10:36:42
53.78MB
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第2-7章jupyternotebook课件(1).zip第2-7章jupyternotebook课件(1).zip
2015/3/8 6:20:46
7.28MB
1
基于BP神经网络完成共享单车数据预测，环境：anaconda+jupyternotebook。
文件包含代码+数据集
文件包含代码+数据集
2019/11/27 1:52:21
505KB
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基于BP神经网络完成共享单车数据预测，环境：anaconda+jupyternotebook。
文件包含代码+数据集
文件包含代码+数据集
2019/11/27 1:52:21
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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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