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毕设开源 python大数据旅游数据分析可视化系统(源码分享)

文章目录0前言1课题背景2数据处理3数据可视化工具3.1django框架介绍3.2ECharts4Django使用echarts进行可视化展示（mysql数据库）4.1修改setting.py连接mysql数据库4.2导入数据4.3使用echarts可视化展示5实现效果5.1前端展示5.2后端展示6最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到
bee_dc·2025-01-31 23:26

备战美赛！2025美赛数学建模C题模拟预测！用于大家练手模拟！

任务作为一名数据分析专家，你的任务是基
灿灿数模·2025-01-31 23:23

2025数学建模美赛C题【Models for Olympic Medal Tables】第一问

文章目录问题1解题全流程解题完整过程：建立预测奥运会奖牌数的数学模型1.数据分析与清理1.1数据来源与结构1.2数据清理2.探索性数据分析(EDA)2.1国家奖牌分布趋势2.2奖牌与赛事数量的关系2.3
步入烟尘·2025-01-31 23:50

2025年美国大学生数学建模竞赛C题思路(对每题分析)

5.选择适当的机器学习算法，如线性回归、随机森林或梯度提升树。6
FFMXjy·2025-01-31 22:49

【TVM教程】为 Mobile GPU 自动调优卷积网络

ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。
HyperAI超神经·2025-01-31 22:43

Python入门教程丨3.2 再见Excel！用Python这5个模块，我把3天工作压缩到3分钟

本期内容：模块核心功能应用场景math数学计算几何、物理模拟random生成随机数据游戏、抽样测试statistics统计分析回归分析、市场调研numpy数组与矩阵运算图像处理、机器学习pandas表格数据处理与分析金融分析
凌小添·2025-01-31 21:09

基于Python的二手房数据分析与可视化系统（附源码+可远程部署安装）

基于Python的二手房数据分析与可视化系统文章目录摘要第一部分研究背景第二部分国内外现状第三部分所用技术1.Requests库2.BeautifulSoup库3.Pandas库4.Matplotlib
AI博士小张·2025-01-31 21:35

强化学习在自动驾驶中的实现与挑战

而强化学习（ReinforcementLearning,RL），作为机器学习的一大分支，在自动驾驶的实现中扮演了至关重要的角色。它通过模仿人类驾驶员的决策过程，为车辆提供动态、灵活的导航与控制能力。
Echo_Wish·2025-01-31 20:55

AI：263-强化学习在自动驾驶领域的应用与前沿挑战

强化学习在自动驾驶中的应用与挑战自动驾驶汽车是当前人工智能和机器学习的热门研究方向，而强化学习（ReinforcementLearning，RL）因其在复杂动态环境中的决策能力，成为推动自动驾驶技术的重要工具
一键难忘·2025-01-31 20:24

特征选择（机器学习）

伪代码表达）：2.2包裹式（WrapperMethods）小示例（RFE伪代码示例）：2.3嵌入式（EmbeddedMethods）小示例（Lasso伪代码示例）：3.实践建议4.小结1.为什么需要特征选择在机器学习任务中
赵孝正·2025-01-31 18:10

【Python】解决UnicodeDecodeError: ‘gbk‘ codec can‘t decode byte 0x9A in position xxx: illegal multibyte

tdecodebyte0x9Ainpositionxxx:illegalmultibytesequence博主简介：曾任某智慧城市类企业算法总监，目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职，深耕人工智能领域，精通python数据挖掘
云天徽上·2025-01-31 18:08

大屏幕排队叫号小程序系统产品核心功能需求规划开发实例分享

系统概述大屏幕排队叫号系统借助先进的信息技术，将排队、叫号、信息展示与数据分析等功能集于一体，为服务场所构建一个有序、高效的排队环境。
v.15889726201·2025-01-31 17:04

Spark性能调优

Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作，应用范围与前景非常广泛。
大数据侠客·2025-01-31 16:58

[碎碎念] 重启学习与博客之旅-我的每日计划

比如说，我最近对人工智能和大数据分析特别感兴趣，所以打算每天看点相关的专业书，或
言午coding·2025-01-31 16:56

Python学习笔记 - 探索5种数据类型

在当今的数字时代，编程已经成为一种基本技能，不仅适用于软件开发人员，更广泛地应用于数据分析、人工智能、自动化和科学研究等领域。
Mr数据杨·2025-01-31 16:55

基于Python的携程旅游景点数据分析与可视化

基于Python的携程旅游景点数据分析与可视化爬取景点、价格、开放状态、评论、热度、优惠政策等信息。
ChengKe---Dawn·2025-01-31 16:22

使用 Pandas 处理 .xlsx 文件的教程(Python)

使用Pandas处理.xlsx文件的教程Pandas是Python数据分析的核心库之一，它提供了丰富的数据处理功能，尤其在处理表格数据（如.xlsx文件）时非常强大。
Persus·2025-01-31 15:15

Windows上安装与使用 Jupyter Notebook

1.了解JupyterNotebookJupyterNotebook是一个交互式计算环境，非常适合进行数据科学和机器学习的研究和实验。
梓仁沐白·2025-01-31 15:43

R 字符串：深入理解与高效应用

无论是数据清洗、数据转换还是数据分析，字符串的处理都是基础技能。本文将深入探讨R语言中的字符串概念，包括其基本操作、常见函数以及高效应用方法。
lsx202406·2025-01-31 14:41

22章1节：用R写作，先认识 NoteBook 和 Markdown

在数据分析、学术研究和技术报告撰写的过程中，如何高效地整合代码、数据分析结果和文本描述，一直是一个重要问题。
DAT｜R科学·2025-01-31 14:39

数据分析案例-2024 年热门动漫数据集可视化分析

‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍
艾派森·2025-01-31 14:08

核心线程数和最大线程数设置参考标准【Java】

而内核态线程通过操作系统来调用，最终的可用线程数与操作系统的核数相关【如果设置了太多，很多是无效线程】一个设计标准：根据当前业务是IO密集型还是CPU密集型，设置核心线程数CPU密集型：核心线程数=CPU核数+1【机器学习
松树戈·2025-01-31 14:05

DeepSeek R1与OpenAI o1深度对比

文章目录引言技术原理DeepSeekR1OpenAIo1性能表现官方数据推理任务知识密集型任务通用能力价格对比应用场景科研与技术开发自然语言处理（NLP）企业智能化升级教育与培训数据分析与智能决策部署与集成
码事漫谈·2025-01-31 13:01

使用 JuiceFS 快照功能实现数据库发布与端到端测试

Jerry，是一家位于北美的科技公司，利用人工智能和机器学习技术，简化用户购买汽车和家庭保险的比较及购买流程。在软件开发领域，严格的测试和受控发布已经成为几十年来的标准做法。
Juicedata·2025-01-31 13:30

以智能驾驶为例，谈谈在AI时代GIS的发展

在智能驾驶领域，AI与GIS的结合正变得尤为重要，尤其是在自动驾驶系统中，GIS不仅仅是用于地图显示，还担负着空间数据分析、路径规划、环境感知等多重任务。
匹马夕阳·2025-01-31 13:53

2025年美赛数学建模2025 MCM Problem A: Testing Time: The Constant Wear On Stairs A题 测试时间：楼梯上的持续磨损 代码解析

.行进方向偏好分析深度神经网络（DNN）用于方向性分析3.多人同时使用分析卷积神经网络（CNN）用于磨损模式识别4.时间序列分析LSTM模型用于时间序列预测matlab代码Python我们将采用更多的机器学习和深度学习技术
2025年数学建模美赛·2025-01-31 11:42

7个改变python金融分析神奇库

功能：提供数据结构和数据分析工具，尤其适用于时间序列数据。如何学习：基础知识：熟悉DataFrame和Series，学习如何导入和导出数据。数据操作：掌握数据清洗、数据变换、数据聚合等操作。
python茶水实验室·2025-01-31 11:39

如何写美赛（MCM/ICM）论文中的Summary部分

美赛（MCM/ICM）作为一个数学建模竞赛，要求参赛者在有限的时间内解决一个复杂的实际问题，并通过数学建模、数据分析和计算机模拟等手段给出有效的解决方案。
摆烂大大王·2025-01-31 11:08

PyTorch 快速入门

我们将通过一个简单的示例，快速了解如何使用PyTorch进行机器学习任务。PyTorch是一个开源的机器学习库，它提供了丰富的工具和库，帮助我们轻松地构建、训练和测试神经网络模型。
無量空所·2025-01-31 10:02

【Java】已解决：`java.lang.NoClassDefFoundError`

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
屿小夏·2025-01-31 10:59

【Java】已解决java.lang.NoSuchMethodException异常

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
屿小夏·2025-01-31 10:29

PennyLane: 探索量子计算的新里程

由PennyLaneAI团队开发，该项目提供了一个直观且灵活的方式来设计、训练和优化涉及量子硬件的机器学习模型。其目标是让研究人员和开发者能够轻松地在本地或云端的量子计算机上进行实验。
戴艺音·2025-01-31 09:23

【单细胞第二节：单细胞示例数据分析-GSE218208】

GSE2182081.创建Seurat对象#untar(“GSE218208_RAW.tar”)rm(list=ls())a=data.table::fread("GSM6736629_10x-PBMC-1_ds0.1974_CountMatrix.tsv.gz",data.table=F)a[1:4,1:4]library(tidyverse)a$`alias:gene`=str_split(a
遗落凡尘的萤火-生信小白·2025-01-31 09:20

单细胞-第五节 多样本数据分析,打分R包AUCell

文件在单细胞\5_GC_py\1_single_cell\3.AUCell.Rmd1.基因rm(list=ls())load("g.Rdata")2.AUCellhttps://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9897923IF:NANANA用这个文章里的方法，将单细胞亚群的marker基因与ros相关基因取交集，用作AUCell的基因集Theinters
遗落凡尘的萤火-生信小白·2025-01-31 09:20

大数据组件ClickHouse介绍（场景、优劣势、性能）

clickhouse具有以下特点高性能：clickhouse优化了查询和数据压缩算法，支持多维度数据分析和快速聚合查询。分布式：clickhouse采用共享无状
坚持是一种态度·2025-01-31 09:46

（一）单细胞数据分析——单细胞数据预处理

由于毕业设计是单细胞数据的处理，所以把整个过程所用到的方法进行一个整理，这是第一个部分，对得到的单细胞数据进行质控、降维、聚类等预处理。下面开始：第一步：导入R包（部分R包可能用不到，因为做课题的时候需要就全部导入了，无伤大雅！）library(scibet)library(Seurat)library(scater)library(scran)library(dplyr)library(Matr
Kevin丶大牛·2025-01-31 08:13

python资本市场财务数据分析_Python对股票财务数据进行可视化分析

对股票财务数据进行分析是非常必要，但因股票数据量很大，单凭浏览网页或在软件客户端查看是非常浪费精力的一件事，通过Python进行网页数据提取，将财务数据图表化会更加直观。以下代码在Python3.6环境下通过：注：使用注意，将此代码保存为一个文本文件扩展名为.py，在这个文件同目录下建立二个子目录：数据-分析、数据-下载，也可以更改代码中的路径，否则运行时会报错。importmatplotlib.
weixin_39834984·2025-01-31 08:39

MySQL实战教程：从小白到大神的进阶之路！

发展历程2.1MySQL的起源2.2MySQL的早期发展2.3MySQL的成熟与普及2.4MySQL的商业化与收购2.5MySQL的持续创新3、MySQL应用场景3.1Web应用程序3.2企业级应用3.3大数据分析
奔跑吧邓邓子·2025-01-31 08:08

Anaconda 虚拟环境 和 Python 虚拟环境 主要的区别

1.Anaconda虚拟环境Anaconda是一个针对数据科学、机器学习等应用领域优化的Python发行版，它提供了Python、R和大量的科学计算和数据处理包（如NumPy、Pandas、SciPy、
张biubiu·2025-01-31 07:28

斯坦福吴恩达-深度学习和机器学习全套视频+课件！

这些课程专为已有一定基础（基本的编程知识，熟悉Python、对机器学习有基本了解），想要尝试进入人工智能领域的计算机专业人士准备。
Alexquyun·2025-01-31 06:54

Python从0到100（四十九）：数据库设计及Django ORM使用

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习
是Dream呀·2025-01-31 06:53

自定义数据集使用scikit-learn中的包实现线性回归方法对其进行拟合

1.引言简要介绍线性回归模型及其在机器学习中的应用。2.创建自定义数据集通过生成一个简单的自定义数据集来模拟问题。可以使用numpy生成数据。
辞落山·2025-01-31 05:45

TensorFlow 简介

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发。它提供了一个强大的工具集，用于构建和训练各种机器学习模型。
九月十九·2025-01-31 05:14

爬虫实践--爬取学科排名数据

作为一名数据分析师，我经常需要从各种网站抓取数据来进行研究。最近，我接手了一个项目，需要抓取上海软科排名的数据。上海软科排名是一个权威的大学排名，包含了全球大学的学术排名信息。
青柠小卖部·2025-01-31 04:13

分类算法：梯度提升树(GBT)算法原理

分类算法：梯度提升树(GBT)算法原理1.简介1.1梯度提升树的起源与发展梯度提升树(GradientBoostingTree,GBT)是一种强大的机器学习算法，它基于提升方法的原理，通过迭代地构建一系列弱分类器并组合它们来形成一个强分类器
kkchenjj·2025-01-31 04:39

SAP GR/IR在系统AP中收货和校验对会计业务的影响（详细）

转自：http://www.studa.net/kuaiji/100405/14523268.html【摘要】正确理解和掌握SAP系统采购收货和发票校验的集成性对会计业务的影响,可以为物料数据分析和成本数据分析提供有力工具
trassion·2025-01-31 04:36

如何寻找好用的GPTs模型？

数据分析和图表生成
小宝哥Code·2025-01-31 02:53

大数据分析案例-基于逻辑回归算法构建抑郁非抑郁推文识别模型

如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+喜欢大数据分析项目的小伙伴，希望可以多多支持该系列的其他文章大数据分析案例合集
艾派森·2025-01-31 01:45

前馈神经网络——最基本的神经网络架构

前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork,FNN）是一种基本的人工神经网络类型，其结构简单，广泛应用于各种机器学习任务。它由多个层次组成，包括输入层、隐藏层和输出层。
纠结哥_Shrek·2025-01-30 23:01

【机器学习】如何在Jupyter Notebook中安装库以及简单使用Jupyter实现单变量线性回归的模型f

引言JupyterNotebook中有一些魔法指令，需要安装第三方库文章目录引言一、安装方法方法一：使用`pip`或`conda`命令方法二：在命令行（终端或命令提示符）中安装二、使用JupyterNotebook实现单变量线性回归的模型fw,bf_{w,b}fw,b2.1工具2.2问题陈述2.3创建`x_train`和`y_train`变量2.4训练示例的数量`m`2.5训练示例`x_i,y_i
Lossya·2025-01-30 23:29
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