Python数据分析实战

Python数据分析实战 内利著 学习笔记

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Tonelli-Shanks:Tonelli-shanks算法的Python实现

托内利·尚克斯（Tonelli-Shanks） Tonelli-shanks算法的Python实现Tonelli–Shanks算法以x ^ 2 \ equiv n \ pmod p的形式求同余，其中n是二次余数（mod p），而p是奇质数。 Tonelli–Shanks不能用于复合模量。

凯蒂·曼加内利（Katie-Manganelli）-JOUR352

凯蒂·曼加内利（Katie-Manganelli）-JOUR352

APOD desktop:在桌面上查看当天的天文图片！-开源

[这不是APOD的正式应用程序] APOD桌面是一个程序，允许以简单快速的形式在APOD目录中查看和导航。 APOD的官方网页：...

workspace:吉尔赫姆·西奎内利（Guilherme Siquinelli）工作场所

工作场所该项目是使用生成的。

algo-lib:C ++中简洁，高效的数据结构和算法

内容 线容器线容器（单调） 静态到动态的转变图表树最低共同祖先重路径分解迪克斯特拉两人杂项子集总和计数范围内的差异数字ModNum 数论变换复数FFT 离散对数托内利·尚克斯（Tonelli-Shanks） BigNum（加2的幂，...

Data-Apps-6308

团队：数据应用程序6308 西得克萨斯农工大学研讨会在数据分析中对欧洲酒店需求的预测分析团队成员： Mukesh Giri Duvelza Lopez金伯利·马蒂内利Sujatha Prabhakar约书亚·普罗采克罗伯特·斯托克韦尔朱莉·特兰瑟姆

miq-POC-builder

miq-POC生成器一般信息| 姓名| miq-POC-builder | | --- | --- | --- | | 执照| GPL v2（请参阅许可文件）| | 版本| 1.0 |作者名称电子邮件何塞·西蒙内利打包机名称电子邮件何塞·西蒙内利安装下载导入/导出rake...

andrericardo

肾上腺素罗道夫·罗迪内利课程

thesolarsystem:about关于太阳系行星的信息网站。 保持情感价值

该网站收集有关太阳系中行星的信息，尽管其内容和设计都很简单，这是其开发人员的热情所在。 不会重做或修改它以保留记忆。 :memo: 路线图 点击查看 状态 任务 :hammer: 技术 在项目建设中使用了以下工具： :...

gregbastianelli:关于Greg Bastianelli的一切，并由Powered by

格雷格·巴斯蒂安内利（Greg Bastianelli） 我的个人网站支持Wordpress，由GatsbyJS构建，并由Netifly部署。 去做 待办事项-也许做一个删除线复选框“-[x]”，而不是删除已完成的任务。 简单的 设置站点图标（GB） ...

DFT的matlab源代码-Site-Ordered-Crystal-CReator:现场订购的结晶器

SOCCR的目标是使用户能够制定化学原理，以主动控制结晶固体中的离子有序性，方法是： 创建有序阴离子排列的虚拟结构库。 无缝合并DFT计算以确定相稳定性图。 评估如何使用化学压力和/或结构变形来指导离子顺序。 ...

PosteTracker:意大利邮件服务 (Poste Italiane) 追踪器

如果您已经使用了该程序（并且有要保留的存档货件），您可以通过用从新 ZIP 中提取的文件覆盖预先存在的文件来继续更新程序。 作为唯一的建议，您必须保留 postetracker.db 文件，其中包含与您的货件相关的信息。 ...

高速运动环境下的调频步进信号运动参数估计 (2011年)

针对高速运动环境下调频步进信号的速度补偿问题,提出了包络相关法和最小脉组误差法相结 合的测速方法,首先用包络相关法对目标速度进行粗测,然后以粗测速度为中心,在一个速度周期内利 用最小脉组误差法对速度进行精测...

窥视：对等联系人-WebRTC视频聊天。 TypeScript，NX，Angular，NestJS ..

-Guilherme Visi西奎内利 本地设置 安装 npm install 运行服务器和客户端 npm run up # Alternative ./scripts/serve.local.sh 仅运行服务器 npm run server 仅运行客户端 npm run client 运行测试 npm run ...

thesis:容器化Web应用程序的开发，测试和持续集成

米歇尔·索西内利论文 这是我的论文的存储库：容器化Web应用程序的开发，测试和持续集成。 使用和结合映像，可以轻松地编译此论文。 要使用Docker和Pandoc编译论文，请执行以下操作： $ make 要使用Docker和LaTeX...

Nellys-nursery-photo-management

位于德威奇（Dulwich）的内利（Nelly）的托儿所要求使用照片管理软件，以帮助处理他们在五个站点上每天拍摄的数百张照片。 他们遇到的主要问题是效率-每周需要用孩子的名字，位置和活动标记大量照片，但是与员工...

Libreria_Romanelli：UNIPR互联网技术项目

罗曼内利图书馆 互联网上电子商务的真实应用 每个ap程序必需的安装情况都是pacchetti JS richiesti attraverso节点包管理器（ npm ） 数位终端： npm install Digitare NPM在每个地区的应用npm start

毕业设计软件源码-Code-Detective:一种基于斯坦福大学MOSS方法的软件抄袭检测工具。它用C++编写并使用QTCreator设计

所以所有的变量名都一样，比如函数名一样，循环类型一样，条件语句类型一样等等。 对于其他源代码类型，当前版本的Code Detective没有语法处理. 截图 Code Detective 为最终用户提供了一个有用的 GUI。 主页： 结果...

paginapurplehaze

你好 :waving_hand: , 我是莱安德罗·马里内利来自阿根廷布宜诺斯艾利斯的前端开发人员。 :telescope: 我目前正在研究 :seedling: 我目前正在学习Web 开发和 Javascript。 :closed_mailbox_with_raised_flag: 如何...

ChatGPT教程（终极版）最全整理

这是一篇动了某些人利益的良心教程。 这是一篇姗姗来迟的ChatGPT教程。 纯小白关于ChatGPT入门，你看我这篇文章就够了。 如果你已经用上了ChatGPT，更要恭喜你挖到宝藏，后面的高级技巧一定能让你有收获。 文章包含以下内容： 一、ChatGPT是啥？有什么用； 二、ChatGPT如何注册； 三、ChatGPT使用方法； 四、用ChatGPT搞钱； 五、高级技巧；

yolov8调用zed相机实现三维测距（版本一）

yolov8调用zed相机实现三维测距（版本一），具体内容见博客https://blog.csdn.net/qq_45077760?type=blog

博客中Kmeans以及FCM算法数据（免积分）

博客中Kmeans以及FCM算法的数据，包括IRIS鸢尾花数据集、Wine葡萄酒数据集、Seed小麦种子数据集、glass数据集、WDBD乳腺癌数据集，下载在直接存入项目文件夹即可，如果下载不了，可以私信我，看到后会及时回复。

hugging face的models-openai-clip-vit-large-patch14文件夹

用于无法访问hugging face并需要运行stable-diffusion-webui时使用

神经网络回归预测--气温数据集

神经网络回归预测--气温数据集

XGBoost+LightGBM+LSTM-光伏发电量预测

包含比赛代码、数据、训练后的神经网络模型等。 在分析光伏发电原理的基础上，论证了辐照度、光伏板工作温度等影响光伏输出功率的因素，通过实时监测的光伏板运行状态参数和气象参数建立预测模型，预估光伏电站瞬时发电量，根据光伏电站DCS系统提供的实际发电量数据进行对比分析，验证模型的实际应用价值。 1 数据探索与数据预处理 1.1 赛题回顾 1.2 数据探索性分析与异常值处理 1.3 相关性分析 2 特征工程 2.1 光伏发电领域特征 2.2 高阶环境特征 3 模型构建与调试 3.1 预测模型整体结构 3.2 基于LightGBM与XGBoost的构建与调试 3.3 基于LSTM的模型构建与调试 3.4 模型融合与总结 4 总结与展望 参考文献

基于Python+pytorch的图像处理+附完整代码图像处理，能够轻松实现图像的读取、显示、裁剪等还有机器学习等操作

Python+PyTorch：图像处理界的“瑞士军刀” 在图像处理这个充满魔法的世界里，Python和PyTorch这对黄金搭档，就像一位技艺高超的魔法师和一把无所不能的“瑞士军刀”，总能轻松解决各种看似棘手的难题。它们以高效、灵活和强大的特性，引领着图像处理技术的发展潮流，让无数开发者为之倾倒。Python，这位优雅的魔法师，以其简洁易懂的语法和丰富的库资源，赢得了广大开发者喜爱。无论是数据处理、机器学习还是深度学习，Python都能轻松应对，展现出其无与伦比的魅力。在图像处理领域，Python更是如鱼得水，通过OpenCV、PIL等库，能够轻松实现图像的读取、显示、裁剪、缩放、滤波等操作，让图像在指尖起舞。而PyTorch，这把图像处理界的“瑞士军刀”，则以其灵活性和易用性，成为深度学习领域的翘楚。它拥有强大的自动求导功能，能够轻松构建和训练复杂的神经网络模型。在图像处理中，PyTorch能够助力开发者构建出各种高效的图像识别、分割、生成等模型，让图像焕发出新的生机。想象一下，当你掌握了Python和PyTorch这对黄金搭档，就如同掌握了一把魔法杖和一把瑞士军刀。必然大可作为

Mathwork+Matlab+编程手册

Introduction to Programming with MATLAB ~ Vanderbilt University

Stable-Diffusion WEBUI 简体中文语言包（2023.05.30更新）

AI绘图，Stable-Diffusion WEBUI，本地化（简体中文）语言文件。 原始文件来自翻译插件，根据自己实际使用情况，增加和修改了一些翻译。 配合【双语插件】看上去要自然一点，内容还在继续完善中。 本次增加了一些翻译内容，特别是插件。 同时继续合并了其它翻译插件的内容。 最近文字提示修改得有点多啊。 请放入“你的SDWebUI项目位置/localizations/”中。 中文翻译部分删掉了不少括起来的英文原文，所以别直接选它用。 请配合【Bilingual Localization】插件使用，双语同时显示，效果最好。

时间序列预测模型实战案例(Xgboost)(Python)(机器学习)包括时间序列预测和时间序列分类，点击即可运行！

内容概要 资源包括三部分(时间序列预测部分和时间序列分类部分和所需的测试数据集全部包含在内) 在本次实战案例中，我们将使用Xgboost算法进行时间序列预测。Xgboost是一种强大的梯度提升树算法，适用于各种机器学习任务，它最初主要用于解决分类问题，在此基础上也可以应用于时间序列预测。 时间序列预测是通过分析过去的数据模式来预测未来的数值趋势。它在许多领域中都有广泛的应用，包括金融、天气预报、股票市场等。我们将使用Python编程语言来实现这个案例。 其中包括模型训练部分和保存部分，可以将模型保存到本地，一旦我们完成了模型的训练，我们可以使用它来进行预测。我们将选择合适的输入特征，并根据模型的预测结果来生成未来的数值序列。最后，我们会将预测结果与实际观测值进行对比，评估模型的准确性和性能。 适合人群：时间序列预测的学习者,机器学习的学习者， 能学到什么：本模型能够让你对机器学习和时间序列预测有一个清楚的了解，其中还包括数据分析部分和特征工程的代码操作 阅读建议：大家可以仔细阅读代码部分，其中包括每一步的注释帮助读者进行理解，其中涉及到的知识有数据分析部分和特征工程的代码操作。