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目录 一、数据简介二、样本时间

Ajax 是一种使用 JavaScript 发起异步请求的技术，其通过 XML 与服务后台交换数据，并在不加载整个网页的情况下改变其部分内容 因为 Ajax 灵活、易用，且更具维护性能，在许多现代网站开发中都会被使用 这里介绍怎么使用爬虫来爬取 Ajax 传递的数据 分析网页结构 我们准备爬取一个文娱数据统计的网站：http://www.e

train 训练数据。拟合模型，用这部分数据来建立模型。 validation 验证数据。train建了一个模型，但是模型的效果仅体现了训练数据，但不一定适合同类的其他数据，所以建模前数据分成两部分，一部分为训练数据，一部分为验证数据（两部分数据的比例大致为7:3，这取决于你验证的方法）。另外，你也可能训练多个模型，但不知哪个模型性能更佳，这时可以将验证数据输入不同模

import requests from bs4 import BeautifulSoup import re def gethtml(): headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.3626.121 Safari/537.36' } url = "http://ent.sina.com.cn/movie/top10ba

【数据分析三字经】①学习：先了解，后深入；先记录，后记忆；先理论，后实践；先模仿，后创新； ②方法：先思路，后方法；先框架，后细化；先方法，后工具；先思考，后动手； ③分析：先业务，后数据；先假设，后验证；先总体，后局部；先总结，后建议；——@小蚊子乐园   做数据分析首先是熟悉业务及行业知识，其次是分析思路清晰，再次才是方法与工具，切勿为了方法而方法，为工具而工具。——@小蚊子乐园   【数据分析的3点要求】第一，熟悉业务，不

  Note: The orignal article is from  http://www.anderson.ucla.edu/faculty/jason.frand/teacher/technologies/palace/da

Kaggle——TMDB电影票房预测 EDA特征工程

本文是在上一篇的基础上对影响电影票房的因素进行分析，具体如下： 一、分析数据选取原则 上一篇中我们知道每年电影产出量从1980年开始，呈指数形式增长，2000年左右达到峰值。黑白电影每年产出数量极少，因此在接下来的分析中只对彩色影片进行分析。

2018年全国电影票房分析图 2018年即将过去，在这一年中，我们遇到了很多牛逼的电影，他们的数据怎么样呢？就看看一下数据吧。 影院数据为每日票房排名前10的影院，院线数据为每日票房排名前10的院线，城市数据为每日票房排名前10的城市，影片数据为每日票房排名前10的影片。故数据有很多缺失（爬取的目标网站就这么多数据，哈哈） 1，数据的抓取 使用Python+requests抓取数据，保存数据为csv，简单方便，代码如下 #

电影票房排行 计费模式免费额度点数单价每日限制会员免费100次免费10000次 更新时间：2022-08-08 19:32:36接口状态：正常 返回电影票房排行 请求地址 HTTPGET/POST https://www.mait

    近日，谷歌公布了一项重要研究成果 – 电影票房预测模型。该模型能够提前一个月预测电影上映首周的票房收入，准确度高达94%。这在业内引起了强烈讨论，不少内人士认为该模型非常适合好莱坞电影公司通过预测票房来及时调整电影营销战略，但同时也有吐槽者暗示谷歌的票房预测模型别有用心，旨在鼓动电影公司购买其搜索引擎广告。那么，孰是孰非，谷歌票房预测模型以及大数据在电影行业的应用是嘘头，还是大有来头，让我们来一探究竟。http://t.c

# -*- coding: utf-8 -*- import urllib2 import re import os BOR_amount=0.0 url='http://58921.com/' req = urllib2.Request(url, headers={'User-Agent' : "Magic Browser"})

最近在跟着赖博做一个图片配诗的小pro，需要用到kNN算法。 先转一篇左耳朵兔子的一篇文章K Nearest Neighbor算法 k-Means算法，主要用来聚类，将相同类别的样本点聚为同一类。 kNN算法，主要用来归类，给定一个待分类的样本点，通过计算样本空间中与自己最近的K个样本来判断这个待分类数据属于哪个分类。

The Big Data Partitioning and Mining (BDPM) workshop is a half-day event and co-located with IEEE ICBK 2017. It aims to provide a unique opportunity for researchers and practitioners working on big data processing, data-intensive computing, and big data mining, to exchange innovative ideas and thou

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项目效果 共两个页面

        在开发过程中，我们经常遇到需要对前台的列表数据，实现实时展示最新的几条数据，或者是调度的任务进度条实现实时的刷新......，而对于这种需求，无状态的http协议显然无法满足我们的需求，于是websocket协议应运而生。websocket协议本质上是一个基于tcp的协议，是双向通讯协议，实现了浏览器和客户端的实时通讯，接收端和发送端可以互相发送或接收消息。         本文整合websocket方式采用后台自定义Endpoint，前端使用内置的WebSocket。 一、SpringBoot配置 1、开发环境

课程介绍

这次给大家说一下自己对websocket + spring boot结合使用的一些经验   首先websocket是一个持久化的协议，实现了浏览器与服务器的全双工通信。不再像http那样，只有在浏览器发出request之后才有response，websocket能实现服务器主动向浏览器发出消息。   下面我们用spring boot来实现一下： 在spring boot的文档中，介绍了我们需要配置的文件

From: http://blog.samibadawi.com/2010/04/r-rapidminer-statistica-ssas-or-weka.html You have a data mining problem and you want to try to solve it with a

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Vue实时通信 实现用webSocket长连接聊天功能 1.安装vue-cli 2.init 初始化项目 3.npm install ws(websocket) 4.文件夹中创建server.js 1、服务器代码 //index.js /

Vue.js实践 1 项目初始化1.1 启动Vue脚手架

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Dimensionality Reduction 降维 若原特征空间是D维的,现希望降至d维的。降维的概念相信大家都已经有了解了，就不介绍了，首先从为什么需要降维理解其必要性，然后讲解具体实现。

目录 1. Motivation

=============第二章：数据预处理*********第二节：描述性统计概述================= Measuring the Central Tendency 算数平均 arithmetic mean / 加权平均 weighted arithmetic mean：对过大过小值敏感，属于algebraic measure裁剪后平均 trimmed mean：去掉一定比例的过值后进行平均，属于alge

语音识别是一门涉及数字信号处理、人工智能、语言学、数理统计学、声学、情感学及心理学等多学科交叉的科学。这项技术可以提供比如自动客服、自动语音翻译、命令控制、语音验证码等多项应用。近年来，随着人工智能的兴起，语音识别技术在理论和应用方面都取得大突破，开始从实验室走向市场，已逐渐走进我们的日常生活。现在语音识别己用于许多领域，主要包括语音识别听写器、语音寻呼和答疑平台、自主广告平台，智能客服等。 距Kaldi语音识别理论与实践上线已经过去了两个月，作为语音识别领域的敲门砖，受到同学们的力荐。鉴于kaldi在行业上越趋普及，但仍有许多AI语音爱好者及小白无法掌握和入门而被劝退，

题目链接： http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5151 题解： 有n个椅子，编号为1到n。 现在有n个同学，编号为1到n，从第一个同学开始选择要坐的位子，并且这个同学不能坐同

输入学生个数、醒A分钟、睡B分钟和现在状态，输出第几分钟全部醒 做题体会：         题目不难，不过需要集中精神思考，处理好数组里的数，不要出现逻辑错误；当现在状态等于初始状态时，表示进入死循环，不存在全部醒的时候 begin数组里，第1列表示状态A，第2列表示状态B，第3列表示初始状态，第4列表示现在状态，数组sleep为1时表示睡，为0时表示醒；yn=1时可以进入睡眠状态；

小菜鸡最近在疯狂面试中，就是为了能拿到一份满意的offer，这不上周又去头条受虐了。 面试过程中，由于小菜鸡的充分准备（letcode各种刷），各种算法题不在话下，顺利的通过的头条变态的算法面试。 面试官： 我看你项目中用到了kafka，你觉得你这个场景一定需要kafka吗，有没有其它替代方案？ 小菜鸡一听，很紧张啊，早知道简历上不写kafka了，原因你懂得，就好像redis只会put和get，kafka只会生产和消费，领导说用什么，就用什么。 小菜鸡挠挠头： 当时接手这个项目的时候，设计方案

个人简介 👀个人主页： 前端杂货铺 🙋‍♂️学习方向： 主攻前端方向，也会涉及到服务端 📃个人状态： 在校大学生一枚，已拿多个前端 offer（秋招） 🚀未来打算： 为中国的工业软件事业效力n年

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系统：Ubuntu20.04 这个问题的主因是缺少liftoff，但找到正确的liftoff很重要，我刚开始在github上面找的liftoff都不对，这个是node-liftoff。 使用apt-get安装

当运行node.js 文件时，报错如下： Error: Cannot find module ‘./programs/server/runtime.js’ 运行某js文件报错 解决方法： 1、若所引入模块为自定义模块，则检查文件名与js文档中引入的文件名是否一致（注意文件名中不能包含空格） 2、若所引入模块为第三方导入模块，则检查自己是否已经下载了该模块，同时注意文件文件名与js文档中引入的文件名必须一致； 若未下载该模块，则输入以下命令：

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近期在大屏项目中产品对项目中柱状图的排序提出要求，首先按成绩(排序指标随意)从高到低排序，如果成绩相同按年龄从小到大排，针对该需求对后端返回的无序数据进行重排，直接上用例： 需要排序的数据例如：     let = arr: [         {name: '尼古拉斯1', age: 2, score: 89},         {name: '尼古拉斯2', age: 6, score: 81},         {name: '尼古拉斯3', age: 4, score: 90},        

学习node.js的mysql模块。连接数据库， 建立test.js文件： //连接数据库 var mysql = require('mysql'); var connection = mysql.createConnection({ host : 'localhost', user : 'root', password : '123456', database : 'spring' }); connection.connect(); connection.q

一、SQLite简介     SQLite是一款轻型的数据库，是遵守ACID的关联式数据库管理系统，它的设计目标是嵌入式的，而且目前已经在很多嵌入式产品中使用了它，它占用资源非常的低，在嵌入式设备中，可能只需要几百K的内存就够了。   1

点击关注微信公众号 wenyuqinghuai 本文提纲： 摘要: 系统OS X 10.8.5，Apache是

二叉树 1 树1.1 概念

上一篇写了如何集成多盟积分墙，但是多盟积分墙只有中文版，当我们的应用需要发布到美国的APP store时，我们需要集成其他的积分墙工具来增加应用的收入。其中tapjoy就是类似于多盟的第三方移动广告提供商。 这边简单的写了一个tapjoy的积分墙Manager类，如果有需要大家可以下载，你只需要在显示积分墙的地方简单的调用manager类显示函数。 [[CPTapjoyManager sharedTJManager] showOfferWall];