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该项目来自于GitHub平台，初衷是本文作者想入手电商数据分析领域而搜寻到的简单上手项目，以下是该项目链接GitHub - makisekurisuDDL/Data_analysis: 电商数据分析。本文书写初衷是为了尝试一下正式的文章书写格式，（主要是流水账式记录多了），本文所选项目旨在帮助数据分析初学者掌握电商数据分析的基本方法和技术。该项目汇集了一系列电商数据集，并提供了一套完整的数据分析流
[37]基于pandasql和plotly的数据科学家薪资分析与可视化 @ShowMeAI
通过描述性分析、相关性分析、变量之间的对比分析来解析影响公司员工离职的因素。以及公司应该思考和解决的问题。
某公司人事工作人员为了对来聘人员信息进行分析，以聘用适合计算机岗位的人员，调用了计算机岗位来聘人员信息表（hr_job.csv），其部分数据如表1所示。数据包括来聘人员的编号、性别、相关经验、受教育水平和换工作的次数等信息。经观察发现，数据存在缺失值等异常数据，因此需要对数据进行预处理，其主要步骤如下。（2）将分类数据中的缺失值填补为“未知”，将数值型缺失值填补为其对应特征的均值。（3）对所有的分
在这个例子中，我们首先创建了一个10x10的随机数据矩阵`data`，然后使用`imshow`函数来绘制热度图。我们使用了'hot'颜色映射来表示不同的值，并添加了一个颜色条来帮助解释颜色。下面是一个简单的例子，展示了如何使用`matplotlib`来绘制一个简单的热度图。注意，热度图通常用于显示数据矩阵中每个元素的值，例如特征之间的相关性或者不同类别之间的相似度。要使用Python绘制热度图，可
通过plotly绘制正二十面体及其顶点和棱，通过这个案例掌握三维散点图、三维曲线图以及三角剖分图。
哪位大佬有默纳克新时达多合一服务器刷程序，主板程序等，有偿求资源。
python plotly html转pdf和png
可以参考https://blog.csdn.net/Xw_Classmate/article/details/123391056。使用matplotlib.pyplot对dataframe作图。当一张图里线太多的时候，区分就非常艰难。输出html后打开这个文件，鼠标移到哪就会显示这个点的x值和y值和列名。还可以zoom in 和zoom out。plotly还有其他很强大的可交互功能。在termi
当使用 pip install plotly 失败时。
本文介绍了Plotly.js的使用，如有问题欢迎私信和评论。
TP-LINK-TL-WR703N 制作24.10在维护新系统实现网络打印机支持
一、项目背景与意义随着互联网技术的快速发展，验证码作为一种有效的防止自动化攻击和用户身份验证的手段，被广泛应用于各种网站和应用中。然而，传统的验证码识别方法往往依赖于手工设计的特征和分类器，不仅效率低下，而且难以应对复杂多变的验证码。因此，本项目旨在利用深度学习技术，特别是基于Django和Tensorflow的卷积神经网络（CNN），开发一个高效、准确的验证码识别系统，以提高验证码识别的效率和准
一、项目背景与意义手写数字识别是图像处理与模式识别领域的一个重要应用，尤其在自动化办公、邮政编码识别、银行票据处理等方面具有广泛的应用前景。随着计算机技术的不断发展，基于神经网络的手写数字识别方法因其强大的自学习和自适应能力而备受关注。本项目旨在利用Matlab平台和BP（Back Propagation）神经网络算法，开发一个带有图形用户界面（GUI）的手写数字识别系统，以方便用户直接进行手写数
一、项目背景随着人工智能技术的快速发展，人脸识别技术已广泛应用于安全监控、身份验证、人机交互等多个领域。传统的人脸识别方法通常依赖于手工设计的特征提取算法，但这种方法在复杂场景下往往效果不佳。近年来，深度学习技术的崛起，特别是卷积神经网络(CNN)的广泛应用，为人脸识别技术带来了新的突破。本项目旨在利用TensorFlow深度学习框架，结合卷积神经网络(CNN)，开发一个高效、准确的人脸识别系统。
在学习sklearn(机器学习)过程中，模型原理可谓是枯燥无味，加上大多数模型训练过程也是不可见的，这使得很多小伙伴们望而却步，当然也有很多学者试图通过各种方式以可视化模型学习及预测过程，但大多数是复杂且不美观的。本文将给大家带来一个全新方式。当机器学习遇到简洁、强大且美观的plotly可视化库时，可谓是强强联手，从模型训练、预测、决策边界、残差、交叉验证、网格搜索到模型评价，均可以很容易地可视化
网络爬虫（Web Crawler）是一种按照特定规则自动抓取互联网信息的程序。它可以自动化地浏览网络、下载内容并提取有价值的数据，广泛应用于搜索引擎、数据分析和商业智能等领域。
一、项目背景与目标在当前全球健康与安全的背景下，口罩佩戴的检测成为了一个重要的公共卫生问题。本项目旨在利用深度学习技术，开发一个基于YoloV5算法的口罩识别检测系统，以自动化、准确地检测人们是否佩戴口罩，并分类识别口罩的佩戴情况（如未佩戴、正确佩戴或未正确佩戴）。二、技术选型与特点YoloV5算法：选用YoloV5作为检测系统的核心算法，因为它在目标检测领域以其高精度和实时性能著称。YoloV5
一、项目背景与意义手写数字与字母识别是计算机视觉和模式识别领域中的一个经典问题，具有广泛的应用场景，如邮政编码识别、银行支票处理、文档数字化等。近年来，深度学习技术的快速发展为这一领域带来了新的解决方案。本项目旨在利用PyTorch深度学习框架，构建一个高效、准确的手写数字与字母识别系统。二、技术原理本项目采用卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）作为主
一、项目背景与意义语音情感识别（Speech Emotion Recognition, SER）是指通过分析语音信号的声学特征来识别说话人情绪状态的技术。这种技术对于人机交互、智能客服、情感计算等领域具有重要意义。通过语音情感识别，系统可以更准确地理解用户的意图和需求，提供更加个性化的服务。二、项目目标本项目旨在利用Matlab平台，结合神经网络模型，实现对语音信号的情感识别。具体目标包括：构建一
一、项目背景在人工智能领域，深度学习已经成为了一种非常流行的技术，尤其在图像处理、自然语言处理和语音识别等方面取得了显著的成就。手写数字识别是深度学习在计算机视觉领域的一个重要应用，它能够帮助机器自动地识别并理解手写数字。MNIST数据集是一个包含大量手写数字图像的数据集，已经成为评估手写数字识别算法性能的基准数据集。本项目旨在利用TensorFlow深度学习框架，基于MNIST数据集训练一个手写
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