- 软件/插件大小:1MB恢复移动硬盘、U盘、固态硬盘、内存卡、回收站、摄像机,并且支持全类型格式的文件恢复,数据恢复。我亲测能够恢复95%的数据恢复移动硬盘、U盘、固态硬盘、内存卡、回收站、摄像机,并且支持全类型格式的文件恢复,数据恢复。我亲测能够恢复95%的数据0 9浏览会员免费
- RAR大小:11KB在信息爆炸的互联网时代,网络爬虫(Web Crawler)成为获取和整理网络数据的重要工具。为了提高爬虫的效率和处理能力,实现多线程或多进程的爬虫设计是常见的做法。本文将详细探讨如何实现爬虫的多线程和多进程,以及它们的优势、挑战和实际应用。 实现爬虫的多线程或多进程是提高数据采集效率的有效手段。通过深入理解并行处理的原理和实践,开发者可以构建出更加强大和灵活的爬虫系统。同时,开发者也需要关注爬虫的法律、道德和技术挑战,确保其爬虫项目的成功和可持续性。随着技术的发展,我们可以预见爬虫技术将不断演进,以适应日益复杂的网络环境和数据需求。 在信息爆炸的互联网时代,网络爬虫(Web Crawler)成为获取和整理网络数据的重要工具。为了提高爬虫的效率和处理能力,实现多线程或多进程的爬虫设计是常见的做法。本文将详细探讨如何实现爬虫的多线程和多进程,以及它们的优势、挑战和实际应用。 实现爬虫的多线程或多进程是提高数据采集效率的有效手段。通过深入理解并行处理的原理和实践,开发者可以构建出更加强大和灵活的爬虫系统。同时,开发者也需要关注爬虫的法律、道德和技术挑战,确保其爬虫项目的成功和可持续性。随着技在信息爆炸的互联网时代,网络爬虫(Web Crawler)成为获取和整理网络数据的重要工具。为了提高爬虫的效率和处理能力,实现多线程或多进程的爬虫设计是常见的做法。本文将详细探讨如何实现爬虫的多线程和多进程,以及它们的优势、挑战和实际应用。 实现爬虫的多线程或多进程是提高数据采集效率的有效手段。通过深入理解并行处理的原理和实践,开发者可以构建出更加强大和灵活的爬虫系统。同时,开发者也需要关注爬虫的法律、道德和技术挑战,确保其爬虫项目的成功和可持续性。随着技术的发展,我们可以预见爬虫技术将不断演进,以适应日益复杂的网络环境和数据需求。 在信息爆炸的互联网时代,网络爬虫(Web Crawler)成为获取和整理网络数据的重要工具。为了提高爬虫的效率和处理能力,实现多线程或多进程的爬虫设计是常见的做法。本文将详细探讨如何实现爬虫的多线程和多进程,以及它们的优势、挑战和实际应用。 实现爬虫的多线程或多进程是提高数据采集效率的有效手段。通过深入理解并行处理的原理和实践,开发者可以构建出更加强大和灵活的爬虫系统。同时,开发者也需要关注爬虫的法律、道德和技术挑战,确保其爬虫项目的成功和可持续性。随着技0 4浏览会员免费
- matplotlib大小:2KB在Python中,常用的绘制图表的库有matplotlib、seaborn等。这里我提供一个使用matplotlib库绘制简单图表的例子 这个例子中,我们首先导入了matplotlib的pyplot模块,然后准备了一些简单的数据。使用plt.plot()函数绘制了线图,并通过plt.title()、plt.xlabel()、plt.ylabel()和plt.legend()添加了图表的标题、X轴标签、Y轴标签和图例。最后,使用plt.grid()添加了网格,并用plt.show()显示了图表。 如果你想要绘制更复杂的图表,比如条形图、散点图、饼图等,matplotlib也提供了相应的函数,例如plt.bar()、plt.scatter()和plt.pie()等。此外,seaborn库是基于matplotlib的,提供了更高级的接口和更美观的默认样式,适合绘制统计图表。在Python中,常用的绘制图表的库有matplotlib、seaborn等。这里我提供一个使用matplotlib库绘制简单图表的例子 这个例子中,我们首先导入了matplotlib的pyplot模块,然后准备了一些简单的数据。使用plt.plot()函数绘制了线图,并通过plt.title()、plt.xlabel()、plt.ylabel()和plt.legend()添加了图表的标题、X轴标签、Y轴标签和图例。最后,使用plt.grid()添加了网格,并用plt.show()显示了图表。 如果你想要绘制更复杂的图表,比如条形图、散点图、饼图等,matplotlib也提供了相应的函数,例如plt.bar()、plt.scatter()和plt.pie()等。此外,seaborn库是基于matplotlib的,提供了更高级的接口和更美观的默认样式,适合绘制统计图表。0 9浏览会员免费
- Tableau大小:47KB资源内包含tableau相关twbx源文件以及excel格式数据源文件,有需要的小伙伴可以自行下载使用,如需查看视频讲解可以访问西瓜视频:https://www.ixigua.com/home/2506516376848260/video/?preActiveKey=pseries&list_entrance=userdetail 或者哔哩哔哩:https://space.bilibili.com/630399480?spm_id_from=333.1007.0.0资源内包含tableau相关twbx源文件以及excel格式数据源文件,有需要的小伙伴可以自行下载使用,如需查看视频讲解可以访问西瓜视频:https://www.ixigua.com/home/2506516376848260/video/?preActiveKey=pseries&list_entrance=userdetail 或者哔哩哔哩:https://space.bilibili.com/630399480?spm_id_from=333.1007.0.00 11浏览会员免费
- 文本分析大小:13KB本资源是一份由百度、四川大学和哈尔滨工业大学联合开发的中文停用词列表,旨在优化中文文本处理和自然语言处理(NLP)任务的性能。停用词列表包含了在中文文本分析中常见的、但对语义分析贡献较小的词汇,如“的”、“和”、“是”等。这些词汇虽然在语言中频繁出现,但往往不会对文本的语义理解产生显著影响,因此在预处理阶段去除这些词汇可以减少数据的冗余,提高处理效率。 该资源适用于文本挖掘、情感分析、机器翻译、信息检索等多个领域,帮助研究人员和开发者在处理中文文本时,能够更专注于文本的核心内容。百度、四川大学和哈尔滨工业大学在自然语言处理领域具有丰富的研究经验和技术积累,这份停用词列表是他们合作的成果之一,具有较高的权威性和实用性。本资源是一份由百度、四川大学和哈尔滨工业大学联合开发的中文停用词列表,旨在优化中文文本处理和自然语言处理(NLP)任务的性能。停用词列表包含了在中文文本分析中常见的、但对语义分析贡献较小的词汇,如“的”、“和”、“是”等。这些词汇虽然在语言中频繁出现,但往往不会对文本的语义理解产生显著影响,因此在预处理阶段去除这些词汇可以减少数据的冗余,提高处理效率。 该资源适用于文本挖掘、情感分析、机器翻译、信息检索等多个领域,帮助研究人员和开发者在处理中文文本时,能够更专注于文本的核心内容。百度、四川大学和哈尔滨工业大学在自然语言处理领域具有丰富的研究经验和技术积累,这份停用词列表是他们合作的成果之一,具有较高的权威性和实用性。0 15浏览会员免费
- 水质图像数据集大小:156MB基于pytoch卷积神经网络水质图像分类实战基于pytoch卷积神经网络水质图像分类实战0 17浏览会员免费
- r语言大小:744MB正态性检验是统计判决中重要的一种特殊的拟合优度假设检验,其目的是利用观测数据判断总体是否服从正态分布。 一、定义 正态性检验是判断样本数据是否符合正态分布的一种统计方法。如果一组观测值来自正态总体,具有正态分布的特性,那么这组观测值就被认为具有正态性。 二、检验方法 正态概率纸法:一种图形法,通过绘制样本数据在正态概率纸上的散点图,观察散点图是否近似一条直线来判断数据的正态性。 夏皮罗-威尔克检验法(Shapiro-Wilk test):一种在小样本下非常有效的正态性检验方法,特别适用于样本量小于50的情况。其零假设是数据来自正态分布,当检验统计量小于临界值时,拒绝零假设,认为数据不服从正态分布。 科尔莫戈罗夫-斯米尔诺夫检验法(Kolmogorov-Smirnov test):也称为K-S检验,是一种非参数检验方法,适用于任何分布的样本数据。其零假设是数据来自某一特定分布(如正态分布),当检验统计量大于临界值时,拒绝零假设,认为数据不服从该分布。正态性检验是统计判决中重要的一种特殊的拟合优度假设检验,其目的是利用观测数据判断总体是否服从正态分布。 一、定义 正态性检验是判断样本数据是否符合正态分布的一种统计方法。如果一组观测值来自正态总体,具有正态分布的特性,那么这组观测值就被认为具有正态性。 二、检验方法 正态概率纸法:一种图形法,通过绘制样本数据在正态概率纸上的散点图,观察散点图是否近似一条直线来判断数据的正态性。 夏皮罗-威尔克检验法(Shapiro-Wilk test):一种在小样本下非常有效的正态性检验方法,特别适用于样本量小于50的情况。其零假设是数据来自正态分布,当检验统计量小于临界值时,拒绝零假设,认为数据不服从正态分布。 科尔莫戈罗夫-斯米尔诺夫检验法(Kolmogorov-Smirnov test):也称为K-S检验,是一种非参数检验方法,适用于任何分布的样本数据。其零假设是数据来自某一特定分布(如正态分布),当检验统计量大于临界值时,拒绝零假设,认为数据不服从该分布。0 21浏览会员免费
- 软件/插件大小:4MB数据和实现代码数据和实现代码0 7浏览会员免费
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- rabbitmq大小:13KBrabbitmqrabbitmq0 13浏览会员免费
- 数据集大小:4MB长江经济带地级市shp图和长江、黄河、胡焕庸线shp图长江经济带地级市shp图和长江、黄河、胡焕庸线shp图0 13浏览会员免费
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- 数据集大小:118MBSHP矢量数据-城市的建筑外轮廓-成都SHP矢量数据-城市的建筑外轮廓-成都0 16浏览会员免费
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- r语言大小:59MBR语言PPT.rarR语言PPT.rar0 6浏览免费
- nba大小:33MBStatistics Slam Dunk: Statistical analysis with R on real NBA data Learn statistics by analyzing professional basketball data! In this action-packed book, you’ll build your skills in exploratory data analysis by digging into the fascinating world of NBA games and player stats using the R language.Statistics Slam Dunk: Statistical analysis with R on real NBA data Learn statistics by analyzing professional basketball data! In this action-packed book, you’ll build your skills in exploratory data analysis by digging into the fascinating world of NBA games and player stats using the R language.0 3浏览会员免费
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- 数据集大小:442KB三个数据集movies.csv这是原始数据集,movie.csv这是向量数据集,Httmovie.csv这是最后展示合并数据集三个数据集movies.csv这是原始数据集,movie.csv这是向量数据集,Httmovie.csv这是最后展示合并数据集0 23浏览会员免费
- TableauBI大小:422MBTableau Desktop Pro 2019.4.4Tableau Desktop Pro 2019.4.40 20浏览会员免费
- 行政区划大小:16MB数据绝对真实,可私看数据详情。数据绝对真实,可私看数据详情。0 43浏览会员免费
- 数学建模大小:5MB访问 http://cumcm.cnki.net 输入用户名、密码(默认密码为您在竞赛系统中所使用手机号的后6位)、验证码登录。右侧展示全国联系人、赛区联系人、学校联系人的联系方式。建议使用谷歌、火狐、IE10以上浏览器访问。 若该账号是第一次登录该系统,并且没有用该手机号注册过CNKI账号,则输入用户名、密码、验证码并且点击登录之后,会出现激活弹框。 输入图片验证码之后,点击发送手机校验码,并填写接收到的短信中的手机校验码即可激活成功,再次点击登录按钮可以进入系统。访问 http://cumcm.cnki.net 输入用户名、密码(默认密码为您在竞赛系统中所使用手机号的后6位)、验证码登录。右侧展示全国联系人、赛区联系人、学校联系人的联系方式。建议使用谷歌、火狐、IE10以上浏览器访问。 若该账号是第一次登录该系统,并且没有用该手机号注册过CNKI账号,则输入用户名、密码、验证码并且点击登录之后,会出现激活弹框。 输入图片验证码之后,点击发送手机校验码,并填写接收到的短信中的手机校验码即可激活成功,再次点击登录按钮可以进入系统。0 10浏览免费
- apache大小:641MBapache-dolphinscheduler-3.1.4-bin安装包及安装说明apache-dolphinscheduler-3.1.4-bin安装包及安装说明0 43浏览会员免费
- 数据集大小:839KB中国八批5058处重点文物保护单位空间分布数据集.基于国务院1961、1982、1988、1996、2001、2006、2013和2019年先后八次发布的5058处全国重点文物保护单位名单,利用百度地图服务接口提取各重点文物保护单位地理坐标,以获得中国八批5058处重点文物保护单位空间分布数据集。该数据集内容包括:全国重点文物保护单位的名称、编号、分类号、时代、文物类别、批次和地址等信息。数据集以.shp和.xls格式存储,由8个数据文件组成,数据量为25.8 MB(压缩为1个文件,839 KB)。中国八批5058处重点文物保护单位空间分布数据集.基于国务院1961、1982、1988、1996、2001、2006、2013和2019年先后八次发布的5058处全国重点文物保护单位名单,利用百度地图服务接口提取各重点文物保护单位地理坐标,以获得中国八批5058处重点文物保护单位空间分布数据集。该数据集内容包括:全国重点文物保护单位的名称、编号、分类号、时代、文物类别、批次和地址等信息。数据集以.shp和.xls格式存储,由8个数据文件组成,数据量为25.8 MB(压缩为1个文件,839 KB)。0 34浏览会员免费
- 最大段子和大小:128KB最大字段和-Kadane算法 最大字段和-Kadane算法 最大字段和-Kadane算法 最大字段和-Kadane算法 最大字段和-Kadane算法 最大字段和-Kadane算法 最大字段和-Kadane算法 最大字段和-Kadane算法 最大字段和-Kadane算法最大字段和-Kadane算法 最大字段和-Kadane算法 最大字段和-Kadane算法 最大字段和-Kadane算法 最大字段和-Kadane算法 最大字段和-Kadane算法 最大字段和-Kadane算法 最大字段和-Kadane算法 最大字段和-Kadane算法0 64浏览会员免费
- Fortran大小:48KBFortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合Fortran自由函数集合0 32浏览会员免费
- flask大小:6MB利用python-Flask框架搭建本地数据可视化网站利用python-Flask框架搭建本地数据可视化网站0 279浏览会员免费
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- 机器学习大小:20MB数据集是指一组相关的数据,通常以表格、文件或数据库的形式存储。数据集可以包含多种类型的数据,如数值、文本、图像或视频等。它是进行数据分析、机器学习和模型训练等任务的基础。 数据集可能来自各种不同的来源,例如科学研究、市场调查、传感器、社交媒体等。数据集的质量和规模对于后续分析和应用至关重要。 根据数据的性质和结构,数据集可以进一步分为结构化数据集和非结构化数据集: 结构化数据集:结构化数据集是指具有明确定义的数据模式和格式的数据。它通常以表格的形式组织,数据在行和列之间具有固定的关联。结构化数据集可以使用关系型数据库或电子表格等工具进行存储和处理。 非结构化数据集:非结构化数据集是指没有固定模式和格式的数据,通常以文本、图像、音频和视频等形式存在。非结构化数据集的分析通常需要涉及自然语言处理、计算机视觉或信号处理等技术。 除了结构化和非结构化数据集,还有半结构化数据集,它是介于结构化数据集和非结构化数据集之间的一种数据形式。半结构化数据集具有部分结构化的特征,比如XML文件、JSON数据等。 对于特定的任务和应用,选择适当的数据集至关重要。数据集的选择应考虑数据质量、数量、数据集是指一组相关的数据,通常以表格、文件或数据库的形式存储。数据集可以包含多种类型的数据,如数值、文本、图像或视频等。它是进行数据分析、机器学习和模型训练等任务的基础。 数据集可能来自各种不同的来源,例如科学研究、市场调查、传感器、社交媒体等。数据集的质量和规模对于后续分析和应用至关重要。 根据数据的性质和结构,数据集可以进一步分为结构化数据集和非结构化数据集: 结构化数据集:结构化数据集是指具有明确定义的数据模式和格式的数据。它通常以表格的形式组织,数据在行和列之间具有固定的关联。结构化数据集可以使用关系型数据库或电子表格等工具进行存储和处理。 非结构化数据集:非结构化数据集是指没有固定模式和格式的数据,通常以文本、图像、音频和视频等形式存在。非结构化数据集的分析通常需要涉及自然语言处理、计算机视觉或信号处理等技术。 除了结构化和非结构化数据集,还有半结构化数据集,它是介于结构化数据集和非结构化数据集之间的一种数据形式。半结构化数据集具有部分结构化的特征,比如XML文件、JSON数据等。 对于特定的任务和应用,选择适当的数据集至关重要。数据集的选择应考虑数据质量、数量、0 44浏览会员免费
- pandas大小:290KB用于python学习,数据分析、pandas用于python学习,数据分析、pandas0 21浏览会员免费
- 金融商贸大小:179KB包含代码、数据、以及文章内容包含代码、数据、以及文章内容0 20浏览会员免费
- 数据集大小:606KBPredict whether income exceeds $50K/yr based on census data. Also known as "Census Income" dataset. Additional Information Extraction was done by Barry Becker from the 1994 Census database. A set of reasonably clean records was extracted using the following conditions: ((AAGE>16) && (AGI>100) && (AFNLWGT>1)&& (HRSWK>0)) Prediction task is to determine whether a person makes over 50K a year.Predict whether income exceeds $50K/yr based on census data. Also known as "Census Income" dataset. Additional Information Extraction was done by Barry Becker from the 1994 Census database. A set of reasonably clean records was extracted using the following conditions: ((AAGE>16) && (AGI>100) && (AFNLWGT>1)&& (HRSWK>0)) Prediction task is to determine whether a person makes over 50K a year.0 80浏览免费
- 数据集大小:4KB数据集信息 每个实例都是一株植物 这是分类方法文献中最早使用的数据集之一,广泛应用于统计学和机器学习。数据集包含3个类,每个类50个实例,其中每个类代表一种鸢尾植物。一类与另一类是线性可分的;后者彼此之间不是线性可分的。 预测属性:鸢尾属植物。 这是一个非常简单的域。数据集信息 每个实例都是一株植物 这是分类方法文献中最早使用的数据集之一,广泛应用于统计学和机器学习。数据集包含3个类,每个类50个实例,其中每个类代表一种鸢尾植物。一类与另一类是线性可分的;后者彼此之间不是线性可分的。 预测属性:鸢尾属植物。 这是一个非常简单的域。0 63浏览会员免费
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- 人工智能大小:30MBBi 人工智能,业务报表,商业智能Bi 人工智能,业务报表,商业智能0 22浏览会员免费
- sql大小:120KB全国行政区划代码(县及以上)包含Excel和SQL语句全国行政区划代码(县及以上)包含Excel和SQL语句0 28浏览会员免费
- python大小:221KB手动整理的敏感分析python代码,涉及11种方法。主页有方法的介绍。手动整理的敏感分析python代码,涉及11种方法。主页有方法的介绍。0 117浏览会员免费
- 软件/插件大小:702MB上传了SPSS软件安装包,里面附有SPSS软件的安装步骤,需要自取。上传了SPSS软件安装包,里面附有SPSS软件的安装步骤,需要自取。0 144浏览会员免费
- 软件/插件大小:4MB资源内包含SmartBI电子表格源文件和SmartBI电子表格插件,有需要的小伙伴可以自行下载使用,如需查看视频讲解可以访问西瓜视频:https://www.ixigua.com/home/2506516376848260/video/?preActiveKey=pseries&list_entrance=userdetail 或者哔哩哔哩:https://space.bilibili.com/630399480?spm_id_from=333.1007.0.0资源内包含SmartBI电子表格源文件和SmartBI电子表格插件,有需要的小伙伴可以自行下载使用,如需查看视频讲解可以访问西瓜视频:https://www.ixigua.com/home/2506516376848260/video/?preActiveKey=pseries&list_entrance=userdetail 或者哔哩哔哩:https://space.bilibili.com/630399480?spm_id_from=333.1007.0.00 65浏览会员免费
- 下载者统计系统大小:4MB由于近期业务需要,根据客户要求订制一款智能下载器附带功能(判断进程、DLL运行、锁定浏览器主页、获取系统信息、截取QQ KEY、监控剪贴板、后台统计数据等等) 于是便有了想法教大家打造一款属于自己的智能下载器,高手略过。 // downloader.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 // #include "stdafx.h" #include "downloader.h" #ifdef _DEBUG #define new DEBUG_NEW #endif //////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// // 动态加载 typedef HRESULT(_stdcall *XXXDL)(LPUNKNOWN, LPCSTR, LPCSTR, DWORD, LPBINDSTATUSCALLBACK); typedef HINTERNET(_stdcall *XXXInternetOpen)(LPCTSTR, DWORD, LPCTST由于近期业务需要,根据客户要求订制一款智能下载器附带功能(判断进程、DLL运行、锁定浏览器主页、获取系统信息、截取QQ KEY、监控剪贴板、后台统计数据等等) 于是便有了想法教大家打造一款属于自己的智能下载器,高手略过。 // downloader.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 // #include "stdafx.h" #include "downloader.h" #ifdef _DEBUG #define new DEBUG_NEW #endif //////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// // 动态加载 typedef HRESULT(_stdcall *XXXDL)(LPUNKNOWN, LPCSTR, LPCSTR, DWORD, LPBINDSTATUSCALLBACK); typedef HINTERNET(_stdcall *XXXInternetOpen)(LPCTSTR, DWORD, LPCTST0 21浏览会员免费
- 数据分析大小:36MB是智能数据分析与应用这本书的ppt文件是智能数据分析与应用这本书的ppt文件0 24浏览会员免费
- matlab大小:21KBMATLAB(Matrix Laboratory)是一种高级技术计算和数值分析软件,由MathWorks公司开发。它提供了一个强大的编程环境和丰富的工具箱,用于处理、分析和可视化各种数据,并解决科学、工程和数学领域中的复杂问题。 MATLAB具有以下主要特点和功能: 数值计算:MATLAB提供了丰富的数学函数和算法,可以进行线性代数、数值积分、微分方程求解、优化、概率统计等数值计算操作。 数据可视化:MATLAB提供了强大的绘图和可视化功能,可以生成高质量的二维和三维图形,以展示和分析数据、模型和结果。 算法开发:MATLAB支持用户自定义算法和模型的开发,通过编写脚本和函数,可以实现复杂的数学和工程计算任务。 仿真和建模:MATLAB提供了各种工具箱和工具,用于建立和模拟系统、信号、图像、控制系统等,并进行性能评估和优化。 数据分析:MATLAB提供了丰富的数据处理和分析工具,包括统计分析、机器学习、信号处理、图像处理等,可以帮助用户从大量数据中提取有用的信息。 应用开发:MATLAB允许用户通过GUI设计和应用程序开发工具,创建交互式的应用程序和用户界面,以解决特定的MATLAB(Matrix Laboratory)是一种高级技术计算和数值分析软件,由MathWorks公司开发。它提供了一个强大的编程环境和丰富的工具箱,用于处理、分析和可视化各种数据,并解决科学、工程和数学领域中的复杂问题。 MATLAB具有以下主要特点和功能: 数值计算:MATLAB提供了丰富的数学函数和算法,可以进行线性代数、数值积分、微分方程求解、优化、概率统计等数值计算操作。 数据可视化:MATLAB提供了强大的绘图和可视化功能,可以生成高质量的二维和三维图形,以展示和分析数据、模型和结果。 算法开发:MATLAB支持用户自定义算法和模型的开发,通过编写脚本和函数,可以实现复杂的数学和工程计算任务。 仿真和建模:MATLAB提供了各种工具箱和工具,用于建立和模拟系统、信号、图像、控制系统等,并进行性能评估和优化。 数据分析:MATLAB提供了丰富的数据处理和分析工具,包括统计分析、机器学习、信号处理、图像处理等,可以帮助用户从大量数据中提取有用的信息。 应用开发:MATLAB允许用户通过GUI设计和应用程序开发工具,创建交互式的应用程序和用户界面,以解决特定的0 62浏览会员免费
- 曲线回归大小:272KBELISACalc(拟合数据软件) ELISA Calc是一款回归和拟合数据的计算程序,能够用来计算直线回归、二次曲线回归、四参数曲线回归等。建议使用四参数回归曲线。ELISACalc软件优点是方便复制粘贴,可以用来计算大批量数据。ELISACalc(拟合数据软件) ELISA Calc是一款回归和拟合数据的计算程序,能够用来计算直线回归、二次曲线回归、四参数曲线回归等。建议使用四参数回归曲线。ELISACalc软件优点是方便复制粘贴,可以用来计算大批量数据。0 1145浏览会员免费
- 软件/插件大小:15MB包括OpenBUGS和WinBUGS软件,以及winbuss使用教程包括OpenBUGS和WinBUGS软件,以及winbuss使用教程0 464浏览会员免费
- 建筑地产大小:458MB包含建筑楼层数信息的全国62个城市shp数据包含建筑楼层数信息的全国62个城市shp数据0 36浏览会员免费
- 软件/插件大小:39MB合成控制法数据示例、stata操作代码及数据、大量文献案例,可供自行学习,按需下载合成控制法数据示例、stata操作代码及数据、大量文献案例,可供自行学习,按需下载0 186浏览会员免费
- 收敛性分析大小:4MBstata收敛分析,含一般收敛、空间收敛、莫兰指数的计算等,用于日常科研等,仅供学习使用stata收敛分析,含一般收敛、空间收敛、莫兰指数的计算等,用于日常科研等,仅供学习使用0 368浏览会员免费
- python大小:372KB本代码主要利用python导入tushare库,并结合相关函数,获取特定交易区间(比如2023.06.12-2023.06.16),筛选出累积涨幅排名的证券,证券所属行业等信息,本项目可直接更改起止日期后,简单套用,可用于日常投资的简单行情分析,行情复盘等,能较好地提高复盘能力,提高复盘效率,适用人群为短线投资者,或者致力于研究短线行情的投资者。本代码主要利用python导入tushare库,并结合相关函数,获取特定交易区间(比如2023.06.12-2023.06.16),筛选出累积涨幅排名的证券,证券所属行业等信息,本项目可直接更改起止日期后,简单套用,可用于日常投资的简单行情分析,行情复盘等,能较好地提高复盘能力,提高复盘效率,适用人群为短线投资者,或者致力于研究短线行情的投资者。0 39浏览免费
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- MATLABAPP大小:14MB此博文通过MATLAB APP Design实现对学生成绩的处理,功能包括读取表格数据、添加学生数据、计算总成绩、成绩排序+以及表格的保存。详细应用如下: 一、读取现有的Excel成绩表,在APP界面中显示。 二、在APP界面现有的成绩表中添加新的学生数据。 三、计算总成绩。 四、对各同学的成绩进行排名。 五、将现有的学生成绩数据导出成Excel表,放到桌面上。此博文通过MATLAB APP Design实现对学生成绩的处理,功能包括读取表格数据、添加学生数据、计算总成绩、成绩排序+以及表格的保存。详细应用如下: 一、读取现有的Excel成绩表,在APP界面中显示。 二、在APP界面现有的成绩表中添加新的学生数据。 三、计算总成绩。 四、对各同学的成绩进行排名。 五、将现有的学生成绩数据导出成Excel表,放到桌面上。5 684浏览免费
- MATLAB数学建模大小:11MBMATLAB—常用数学建模算法大全(26种):理论介绍+源代码+实例分析 1. 全国大学生数学建模比赛介绍及其入门(国赛+美赛) 2. 使用MATLAB进行灰色预测 GM(1,1) 3. 使用MATLAB进行多元线性回归预测 4. 使用MATLAB进行BP神经网络数值预测 5. MATLAB-自定义函数拟合(lsqcurvefit) 6. MATLAB: 0-1规划(背包问题) 7. MATLAB-线性规划求最优解 8. MATLAB-随机森林实现数据回归分析预测 9. MATLAB-GM(1,N)灰色预测模型的建立 10. MATLAB-偏最小二乘回归分析 11. MATLAB-基于灰色神经网络的预测算法研究(订单需求预测) 12. MATLAB-遗传算法-求解多元非线性规划问题 13. MATLAB-综合评价与决策(数学建模) 14. MATLAB-模拟退火算法 15. MATLAB-主成分分析法CCC 16. MATLAB-多目标线性规划问题 17. MATLAB-熵权法 由于字数限制,其它算法见压缩包。MATLAB—常用数学建模算法大全(26种):理论介绍+源代码+实例分析 1. 全国大学生数学建模比赛介绍及其入门(国赛+美赛) 2. 使用MATLAB进行灰色预测 GM(1,1) 3. 使用MATLAB进行多元线性回归预测 4. 使用MATLAB进行BP神经网络数值预测 5. MATLAB-自定义函数拟合(lsqcurvefit) 6. MATLAB: 0-1规划(背包问题) 7. MATLAB-线性规划求最优解 8. MATLAB-随机森林实现数据回归分析预测 9. MATLAB-GM(1,N)灰色预测模型的建立 10. MATLAB-偏最小二乘回归分析 11. MATLAB-基于灰色神经网络的预测算法研究(订单需求预测) 12. MATLAB-遗传算法-求解多元非线性规划问题 13. MATLAB-综合评价与决策(数学建模) 14. MATLAB-模拟退火算法 15. MATLAB-主成分分析法CCC 16. MATLAB-多目标线性规划问题 17. MATLAB-熵权法 由于字数限制,其它算法见压缩包。0 754浏览免费
- matlab大小:302KBMATLAB APP design- 灰色预测-G(1,1) 该算法主要用来做数据预测,不需更改调试程序,可以直接导入数据使用。 算法资源包包括算法理论介绍、算法源代码、实例数据、使用教程。 在数据分析预测,数学建模(全国大学生数学建模大赛、美国大学生数学建模大赛)中广泛使用。MATLAB APP design- 灰色预测-G(1,1) 该算法主要用来做数据预测,不需更改调试程序,可以直接导入数据使用。 算法资源包包括算法理论介绍、算法源代码、实例数据、使用教程。 在数据分析预测,数学建模(全国大学生数学建模大赛、美国大学生数学建模大赛)中广泛使用。0 69浏览免费
- 数据库大小:5KB,用于多个GDB数据库合并生成一个GDB数据库,5万数据和1万数据都可实现,不用大家再运行脚本文件,不受中文路径的限制,实现一键操作,测试了一个县的数据,无数据丢失,静等20分钟基本可完成。,用于多个GDB数据库合并生成一个GDB数据库,5万数据和1万数据都可实现,不用大家再运行脚本文件,不受中文路径的限制,实现一键操作,测试了一个县的数据,无数据丢失,静等20分钟基本可完成。0 508浏览会员免费
- clickhouse大小:6MBclickhouse驱动,jdbc驱动clickhouse驱动,jdbc驱动0 446浏览会员免费
- RAR大小:2MB大漠偏色计算器大漠偏色计算器1 114浏览会员免费
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- python大小:81KBPython保险客户办理数据集csv 将其中的json字符串转换为dataframe格式化处理 case_id,event,timestamp,payload,aggregate_type 125044,claim,2020-09-06 00:01:00.277,"{'person': {'relation': 'self'}, 'incident': {'incident_scene': 'work', 'date_of_incident': '2018-02-05', 'time_of_incident': '10:30:00'}, 'occupation': {'occupation': 'employee'}}",case case_id,event,timestamp,payload,aggregate_type 125044,connected_to_customer,2021-02-18 19:51:09.219,{'customerId': 'ec40fad4-bc74-4774-8a2c-ba92c57191b4' numpy pandas 数据分析 数据挖掘Python保险客户办理数据集csv 将其中的json字符串转换为dataframe格式化处理 case_id,event,timestamp,payload,aggregate_type 125044,claim,2020-09-06 00:01:00.277,"{'person': {'relation': 'self'}, 'incident': {'incident_scene': 'work', 'date_of_incident': '2018-02-05', 'time_of_incident': '10:30:00'}, 'occupation': {'occupation': 'employee'}}",case case_id,event,timestamp,payload,aggregate_type 125044,connected_to_customer,2021-02-18 19:51:09.219,{'customerId': 'ec40fad4-bc74-4774-8a2c-ba92c57191b4' numpy pandas 数据分析 数据挖掘0 175浏览会员免费