动物识别数据集 matlab代码

包含有关动物的数据的压缩文件包含图像、matlab代码, 一键运行

股票数据.zip , DIS.csv, JNJ.csv , JNJ股票历史价格

记录数：数据集中的行数。 特征数：数据集中的列数。 列名称：各个列的名称。 数据类型：每列的数据类型。 统计摘要（对于数值特征）: 非空条目数。 平均值和中位数。 标准差。 最小值和最大值。 四分位数值。 缺失值： 每列中缺失/空值的数量。 初步观察： 从数据的头几行观察到的任何显著模式。 列之间可能的关系。 数据质量问题（例如，不一致的条目，异常值）。

生成劳务协议-模板样例

这是一个 Word 文档模板，用于生成临时用工协议书。该模板包含了协议的基本结构，如甲乙双方信息、协议期限及地点、薪资计算方式、双方的安全责任等。通过填充具体的项目名称、身份证号、联系电话等信息，可以快速生成针对特定项目和个人的劳务协议，以明确作业过程中双方各自的责任和权益。

农产品数据的数据,!!!

与代码搭配使用

这段代码是一个爬虫程序，用于爬取链家网站上房屋信息并保存到CSV文件或数据库中 它包括了初始化CSV文件、发送HTTP请求获取数

这份资源是一个链家网站房屋信息爬虫程序，适用于需要获取房屋信息的开发者和数据分析师。使用场景包括但不限于市场调研、房地产数据分析、房屋信息展示等。该程序可以帮助用户快速获取链家网站上的房屋信息，包括房名、封面、市区、地区、详情地址、房型详情、建面、是否具有预售证、每平价格、房屋的装修情况、公司、房屋类型、交房时间、开盘时间、标签、总价区间、售房情况、详情链接等信息。用户可以根据需求选择将数据保存到CSV文件或直接保存到MySQL数据库中。 该资源提供了一个简单的爬虫框架，用户可以根据自己的需求对代码进行修改和扩展，例如添加更多的字段、调整爬取的策略等。同时，程序中也包含了一些常见的反爬措施，如设置了请求头、处理了异常情况等，可以帮助用户更稳定地获取数据。

链家网地区与详情页得url

这段代码是一个简单的Python爬虫，用于爬取链家网站上某个城市的新楼盘信息，并将城市名和链接保存到一个CSV文件中。 首先，定义了一个writerRow函数，用于向CSV文件中写入一行数据。然后定义了一个init函数，用于初始化CSV文件，如果文件不存在则创建，并写入表头。 接着是get_html函数，用于发送HTTP请求获取网页内容。函数中设置了请求头，模拟了浏览器的请求。如果响应状态码为200，表示请求成功，返回网页内容；否则返回None。 parse_html函数用于解析HTML内容，提取出城市名和城市链接，并调用writerRow函数将数据写入CSV文件中。使用lxml库的etree模块来解析HTML文档，首先找到包含城市信息的父节点，然后通过xpath定位到每个城市的节点，提取城市名和链接信息。 最后，在main函数中调用了init函数初始化CSV文件，然后构造了目标城市的URL，并调用get_html函数获取网页内容，最后调用parse_html函数解析并保存数据。 整个流程就是初始化CSV文件，发送HTTP请求获取网页内容，解析HTML内容提取数据，最终保存