elasticsearh-accounts-json共1000条数据，官网打不开。
数据格式为：{"account_number":0,"balance":16623,"firstname":"Bradshaw","lastname":"Mckenzie","age":29,"gender":"F","address":"244ColumbusPlace","employer":"Euron","email":"bradshawmckenzie@euron.com","city":"Hobucken","state":"CO"}

糖尿病数据集"diabetes.csv"是一个广泛用于统计分析和机器学习任务的数据集，特别是针对深度学习的应用。
这个数据集包含了大量关于糖尿病患者的医疗记录，旨在帮助研究者们预测糖尿病的发展趋势或者评估疾病管理策略的效果。
下面我们将深入探讨该数据集中的关键知识点。
1.数据集结构：通常，CSV（CommaSeparatedValues）文件是一种存储表格数据的格式，每一行代表一个观测值，列则对应不同的特征或变量。
在这个糖尿病数据集中，每一行可能代表一个患者在特定时间点的健康状况。
2.特征详解：-年龄（Age）：患者年龄，对于疾病发展有显著影响。
-性别（Sex）：患者性别，男性和女性可能面临不同的糖尿病风险。
-BMI（BodyMassIndex）：身体质量指数，是衡量体重与身高比例的一个指标，与糖尿病风险相关。
-血压（BloodPressure）：血压水平，高血压是糖尿病并发症的重要因素。
-葡萄糖（Glucose）：血液中的葡萄糖浓度，直接影响糖尿病的诊断。
-胆固醇（Cholesterol）：血液中的胆固醇含量，高胆固醇可能加剧糖尿病并发症。
-心电图（ECG）：心电图结果，可以反映心脏健康状况，可能影响糖尿病的整体管理。
-尿蛋白（UrineProtein）：尿液中的蛋白质含量，异常可能表明肾脏受损，常见于糖尿病并发症。
-甲状腺刺激激素（TSH）：甲状腺功能的指标，甲状腺问题可能与糖尿病有关联。
-以及其他可能的医疗指标和历史数据。
3.目标变量：数据集可能包含一个目标变量，例如“糖尿病进展”或“并发症发生”，用于预测模型的训练和验证。
这个变量可能是二元的（如无/有并发症）或连续的（如疾病严重程度评分）。
4.数据预处理：在使用数据集之前，通常需要进行数据清洗，处理缺失值、异常值，以及可能的分类变量编码。
此外，为了适应深度学习模型，可能需要对数值特征进行标准化或归一化。
5.模型构建：在深度学习中，可以使用各种神经网络架构，如卷积神经网络（CNN）用于特征提取，循环神经网络（RNN）处理时间序列数据，或者全连接网络（FCN）处理一般的数据。
更先进的模型如长短时记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU）也能用于捕捉患者健康状况随时间变化的模式。
6.训练与评估：模型的训练通常涉及反向传播和优化算法（如梯度下降或Adam）。
评估指标可能包括准确率、召回率、F1分数、AUC-ROC曲线等，具体取决于任务的性质。
7.隐私与伦理：在处理这类个人健康数据时，必须遵守严格的隐私保护规定，确保数据脱敏且匿名化，以保护患者隐私。
8.预测与解释：模型预测的结果需要解释，以便医生和患者理解并采取相应行动。
可解释性机器学习方法如局部可解释性模型（LIME）和SHAP值可以提供洞察模型决策背后的特征重要性。
"diabetes.csv"数据集为糖尿病研究提供了一个宝贵的资源，通过深度学习方法，我们可以挖掘其中的潜在规律，提高疾病预测的准确性，并为患者提供更好的健康管理建议。
在实际应用中，要充分利用数据集，同时确保数据安全和合规性。

定义一个Tree（树）类，有成员ages（树龄），成员函数grow（intyears）对ages加上years，age（）显示tree对象的ages的值。

近400多万条数据，可以做大数据分析的案例和练习，可以作为推荐系统的学习字段（id,userid,age,gender,item_id,behavior_type,item_category,date,province）（序号，用户ID，性别，商品ID，用户行为，商品种类，发生日期，发生省份）//1.浏览、2.收藏、3.加购物车4.购买至于如何去分析，资源里面附着Hadoop分析代码与Python可视化代码案例，当然仅供参考，你也可以自由发挥！

题目提供的训练数据集包含11个特征，分别是：Survived:0代表死亡，1代表存活Pclass:乘客所持票类，有三种值(1,2,3)Name:乘客姓名Sex:乘客性别Age:乘客年龄(有缺失)SibSp:乘客兄弟姐妹/配偶的个数(整数值)Parch:乘客父母/孩子的个数(整数值)Ticket:票号(字符串)Fare:乘客所持票的价格(浮点数，0-500不等)Cabin:乘客所在船舱(有缺失)Embark:乘客登船港口:S、C、Q(有缺失)

CVPR2015_CNN_AgeandGenderClassificationusingConvolutionalNeuralNetworks,res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel,opencv_face_detector_uint8.pb,opencv_face_detector.pbtxt,gender_net.caffemodel,age_net.caffemodel

Thisneweditiontotheclassicbookbyggplot2creatorHadleyWickhamhighlightscompatibilitywithknitrandRStudio.ggplot2isadatavisualizationpackageforRthathelpsuserscreatedatagraphics,includingthosethataremulti-layered,withease.Withggplot2,it'seasyto:producehandsome,publication-qualityplotswithautomaticlegendscreatedfromtheplotspecificationsuperimposemultiplelayers(points,lines,maps,tiles,boxplots)fromdifferentdatasourceswithautomaticallyadjustedcommonscalesaddcustomizablesmoothersthatusepowerfulmodelingcapabilitiesofR,suchasloess,linearmodels,generalizedadditivemodels,androbustregressionsaveanyggplot2plot(orpartthereof)forlatermodificationorreusecreatecustomthemesthatcapturein-houseorjournalstylerequirementsandthatcaneasilybeappliedtomultipleplotsapproachagraphfromavisualperspective,thinkingabouthoweachcomponentofthedataisrepresentedonthefinalplotThisbookwillbeusefultoeveryonewhohasstruggledwithdisplayingdatainaninformativeandattractiveway.SomebasicknowledgeofRisnecessary(e.g.,importingdataintoR).ggplot2isamini-languagespecificallytailoredforproducinggraphics,andyou'lllearneverythingyouneedinthebook.Afterreadingthisbookyou'llbeabletoproducegraphicscustomizedpreciselyforyourproblems,andyou'llfinditeasytogetgraphicsoutofyourheadandontothescreenorpage.TableofContentsPartIGettingStartedChapter1IntroductionChapter2GettingStartedwithggplot2Chapter3ToolboxPartIITheGrammarChapter4MasteringtheGrammarChapter5BuildaPlotLayerbyLayerChapter6Scales,AxesandLegendsChapter7PositioningChapter8ThemesPartIIIDataAnalysisChapter9DataAnalysisChapter10DataTransformationChapter11ModellingforVisualisationChapter12Programmingwithggplot2

3182257条数据，可做推选体系，数据阐发它搜罗字段（id,uid,age,gender,item_id,behavior_type,item_category,date,province）//1.浏览、2.收藏、3.加购物车4.置办7.统计各省的前十热门存眷产物（浏览+收藏+削减购物车+置办总量至多前10的产物）8.统计各省的前十热门置办产物（销售至多前10的产物）9.统计各省销售最佳的产物种别前10（销售至多前10的产物种别）10.统计各省男女用户数目（gender0：男1：女2：未知）

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编写能够满足如下条件的程序：1 a声明一个Person类，有name(String类型)、age(int类型)、sex(char类型)属性。
通过构造方法进行赋值。
一个show方法，前往String类型，内容如下：某某男（女）年龄b声明一个Student类，继承Person类，增加id(int，学号)属性，通过构造方法，利用super调用父类构造方法来进行变量赋值。
Override父类的show方法，前往String类型，内容如下：某某男（女）年龄学号提示：利用super调用父类的show方法得到除学号部分的String，然后加上学号的信息。
c声明一个Teacher类，继承Person，增加course(String，所教课程)属性，通过构造方法，利用super调用父类构造方法来进行变量赋值。
Override父类的show方法，前往String类型，内容如下：某某男（女）年龄所教课程提示：利用super调用父类的show方法得到除所教课程部分的String，然后加上所教课程的信息。
d声明PersonApp类，在其中的main方法中分别声明Person、Student、Teacher类型的变量，并通过构造方法初始化，然后显示各自的信息。
2 声明一个Shape接口，其中有计算面积（area）、周长（perimeter）的方法，有以下几个实现：Circle(圆)，Rectangle(矩形)，Triangle(三角形)，都有计算面积、周长的方法。

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。