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AI大模型python爬虫实战：网易云音乐数据爬取分析可视化+数据清洗 matplotlib 计算机毕业设计（源码）✅
华为推出的 CANN（Compute Architecture for Neural Networks）框架，作为昇腾 AI 处理器的配套软件，正逐渐成为推动 AI 技术进步的重要力量。它通过多层次的抽象和优化，充分利用昇腾处理器的硬件特性，为用户提供了一个高效、易用的 AI 开发平台。通过对其架构和功能的深入理解，开发者可以更好地利用这一强大的工具，推动 AI 技术的创新和应用。高性能：通过对硬
CANN实战：30分钟用昇腾芯片部署ResNet50，推理速度提升2.1倍（附全流程避坑指南）
摘要：本课程设计实现了一个基于Python和MySQL的餐饮点餐与库存管理系统，包含桌台管理、菜品下单、后厨分单、库存管理和销售分析五大功能模块。系统采用三层数据库设计（概念-逻辑-物理），通过E-R图建立表间关联关系，并运用事务机制确保订单与库存数据的一致性。开发过程中使用tkinter构建GUI界面，实现了完整的数据库应用系统开发流程。该系统适用于中小型餐厅，可显著提升运营效率，同时作为教学案
打开 cmd。
基础配置解决中文乱码，figsize控制图表大小；图表类型饼图（pie）：适合展示 “占比”，autopct显示百分比，explode突出重点；柱形图（bar）：适合 “对比”，通过避免两组柱形重叠；表格（table）：搭配图表补充精确数据，bbox调整位置；细节优化axhline添加参考线，legend设置图例位置，autolabel添加数值标签，避免文字截断。这些知识点可灵活迁移到其他场景（如
plt.hist()是Matplotlib库中的一个函数，用于绘制直方图（Histogram）。直方图常用于统计数据的分布情况，例如在数据分析和机器学习中可用于探索数值型数据的分布。语法:import matplotlib.pyplot as plt plt.hist(x,bins=10,range=None,density=False,cumulative=False,histtype='bar
替换 Sandbox 镜像为可扩展的版本在中声明依赖删除旧镜像并重新启动这样一来，Dify 的 Sandbox 环境就能像常规 Python 环境一样自由使用第三方库了 🚀有问题欢迎评论区留言！🤞😉。
扩散模型（Diffusion Models）近年来在计算机视觉领域引起了广泛关注，尤其在图像生成和图像去噪任务中取得了显著的成果。扩散模型的核心思想来源于物理学中的扩散过程，通过逐步添加噪声并反向模拟去噪过程，最终恢复出清晰的图像。在图像去噪领域，扩散模型的表现优于传统方法，且具备生成性强、结构化处理能力等优点。本文将深入探讨扩散模型在图像去噪中的应用，介绍其基本原理，展示相应的代码示例，并与传统
（一）研究背景越来越多的消费者将新能源汽车(NEV)选作一种绿色、环保、节能的交通方式，近年来尤其是在中国市场呈现爆发式增长，比亚迪、特斯拉、蔚来、华为、小米等新能源汽车品牌应运而生，随着市场的逐渐成熟，激烈的市场竞争环境，不断增长和细分的消费群体，对于NEV品牌而言，了解及改善消费者满意度是一个迫切需要解决的问题。顾客满意度是指顾客对产品或服务的综合满意程度，电动汽车顾客的满意度除了受产品本身的
承接上一篇【Python练习】Shopee 电商数据采集与清洗 (一)，我们已经通过 Selenium 抓取到了 Shopee 商品的原始数据（标题、价格、销量）。原始 CSV 中的标题（Name）是非结构化的，充斥着马来文、英文缩写和各种关键词堆砌。仅靠正则（Regex）很难提取出准确的材质款式和卖点。利用 Python (pandas) 结合 AI 大模型 API (DeepSeek数据清洗：
召开复盘会议：通报问题的原因、修复过程与结果，让团队成员理解伦理问题的严重性；更新流程与文档：将修复过程中的经验转化为流程与文档，比如，“数据采集流程中需加入‘样本多样性’检查”“模型部署前需通过公平性测试”；奖励贡献者：奖励在修复过程中表现突出的团队成员，比如，“数据科学家张三因发现数据偏见的根因，获得‘伦理贡献奖’”。AI是一把“双刃剑”，它可以提高效率、改善生活，但也可能带来偏见、隐私泄露等
Matplotlib系列目录文章目录一、 简介二、 思维导图三、 Matplotlib嵌入PyQt界面及Web界面1. Matplotlib嵌入GUI基本方法2. matplotlib界面渲染引擎2.1 可用的渲染引擎后端2.2.渲染引擎后端设置3. 可嵌入GUI的画布2.3.1 画布及backend模块2.3.2 qt创建画布的方法3. Matplotlib嵌入Qt3.1 Matplotlib嵌
绿树阴浓夏日长，楼台倒影入池塘。
创建一个完整的app代码涉及到很多复杂的步骤，包括设计、前端和后端的开发、测试等。由于篇幅和时间限制，我无法为您提供一个完整的app代码，但我可以为您提供一些简单的示例或框架，以帮助您入门。Flutter是Google的开源移动UI工具包，用于开发原生的iOS和Android应用。对于Android应用，您可以使用Kotlin和Android Studio来开发。对于iOS应用，您可以使用Swif
摘要：本文介绍了数据处理中的合并、抽样和拆分方法。在数据合并部分，详细说明了纵向合并（pd.concat(axis=0)、np.vstack()）和横向合并（pd.concat(axis=1)、np.hstack()）的操作方法。数据抽样部分包含随机抽样、放回随机抽样（resample()、sample(replace=True)）和分层随机抽样。数据拆分部分展示了使用train_test_spl
一个前后端分离的目标检测系统，使用的技术框架是python的后端框架flask和前端的html外加一点点的JavaScript，可以帮助大家搭建一个简易的目标检测平台。除此之外，还提供了不同视角拍摄下河面垃圾数据集，数据集中包括有9000+图像。
深度学习-常用概率分布及其分布图文章目录深度学习-常用概率分布及其分布图Laplace分布（拉普拉斯分布）指数分布高斯分布一维多维深度学习 第三章第9小节# utilsimport numpy as np# 写一个装饰器，用来将单个点的计算函数，转成一个数组的计算def for_numpy(index=0, key=None):def out(func):def inner(*args, **kw
海日生残夜，江春入旧年。
本文为深度学习入门：基于Python的理论与实现的学习笔记，由于笔者已有matalb、c\c++，java相关语言基础，故只记录不同之处需要注意的地方，供给有其他有语言基础，没学过python但研究方向为机器学习等分支方向的同学参考。...
本文介绍了使用深层神经网络进行MNIST手写数字分类的完整流程。首先讲解了多分类问题的核心工具：Softmax函数将网络输出转换为概率分布，交叉熵损失衡量预测准确性。接着详细说明MNIST数据集的预处理方法，包括标准化和拉平处理。然后通过PyTorch搭建4层全连接网络，使用ReLU激活函数解决梯度消失问题，并展示了训练过程的关键代码。最后指出通过调整网络层数、激活函数等参数可以进一步优化模型性能
Matplotlib实战全记录！本文献上一张“一生受用”的终极速查表 + 一个永不出错的终极画图模板 + 8个完整可直接本地运行的业务级demo（训练损失曲线、Top8柱状图、年龄分布直方图、广告费vs销售额散点+回归线、股价成交量双Y轴、A/B测试箱线图、2×2监控大盘、特征相关性热力图）。每张图均配高清代码+关键参数说明，复制即跑，截图即发。学会这8张图，报表、论文、监控大盘、领导汇报全部拿下
ImportError: cannot import name 'animation' from partially initialized module 'matplotlib'已解决
PyCharm中出现UserWarning: Matplotlib is currently using agg, which is a non-GUI backend, so cannot show the figure 的一种解决方法。
【代码】UserWarning: Matplotlib is currently using agg, which is a non-GUI backend, so cannot show the figur。
包含Kaggle房价预测比赛需要做的准备工作、特征分析（分析数据特征、分析时间序列特征）、对于数字特征和类别特征的数据预处理（减小时间特征值的大小、正态化 SalePrice、连续值归一化、无效值用该列平均值填充、独热编码转化）、建立模型（定义均方根误差函数（评分指标）、建立 Ridge 回归模型、Lasso 回归模型、XGBoost 回归模型、基于前三种回归模型建立多种集成学习模型
本文受transbigdata中出租车的案例启发，对成都市的某日出租车数据进行分析与可视化
本章我们将从零开始，掌握Matplotlib 和 Seaborn这两大神器
Ascend C算子开发虽然有一定的学习曲线，但掌握后能够为AI应用带来显著的性能提升。随着AI模型复杂度的不断提升，框架内置算子往往无法满足特定场景的性能需求。自定义算子能够让开发者针对具体硬件特性进行深度优化，充分发挥昇腾AI处理器的计算潜力。以简单的向量加法为例，虽然框架已提供基础实现，但在实际业务中，我们经常需要处理特殊的数据布局、混合精度计算或融合操作，这些都离不开自定义算子开发。在AI
Matplotlib的subplot_mosaic()方法提供了灵活的子图布局功能，通过字典定义子图位置。主要参数包括：mosaic定义布局结构，sharex/sharey控制坐标轴共享，width_ratios/height_ratios调整行列比例，empty_sentinel标记空位，subplot_kw设置子图通用属性，per_subplot_kw配置特定子图属性，gridspec_kw控
随着互联网和数字媒体行业的快速发展，视频网站作为重要的内容传播平台之一，用户量和内容丰富度呈现爆发式增长。本研究基于Python对b站热门视频分析与研究，采用requests爬虫、聚类分析以及matplotlib数据可视化技术，并pandas进行数据处理，从哔哩哔哩热门视频数据中提取有价值的信息，为平台运营、内容生产等决策提供科学依据和指导。
使用 plt.subplot 创建两行两列的子图（共4个），图像大小为10x8（单位未明确）。在同一画布上分区域绘制多个图形（如正弦、余弦函数），结合。通过plt.plot(x, y)传入X/Y轴数据，设置颜色（
链接：https://pan.baidu.com/s/1aOTPRsqkgX4isGDhMjLdlQ。使用pycharm的朋友们，需要在解释器来安装相应库。有想练手的朋友，用百度网盘。
这周有点事忙着，没时间重温刚结束的Mathurcup数学建模，这两天也是再看了下，论文还是赶紧挺烂的，但比国赛又有进步（说起国赛又不得不抱怨了，基本其余省份都发了，但江西......哎）。哎，数模就是这样，想起刚接触数模，也是参加了Mathurcup，结果。。。咳咳，跑偏了，就这次Mathurcup而言，还是感觉到了有些乏力，毕竟平常也都不会去专门看数模，都是比赛的时候临时学，有些模型、方法还是很
基于Python的猎聘网招聘数据采集与可视化分析项目，充分展示了数据科学在现代招聘市场中的应用潜力。通过有效的数据采集手段，利用Requests库从猎聘网的API中提取大量的招聘信息，程序实现了自动化的数据收集，极大地提高了效率。在数据处理阶段，借助Pandas库对原始数据进行了清洗和分析，确保了数据的准确性和一致性。分析过程中，统计了岗位数量、薪资水平、公司规模和融资情况等因素，提供了对招聘市场
文章目录树地图雷达图箱型图饼图圆环图热力图通过上篇我们已经学会了折线图/柱形图/条形图/散点图/气泡图/面积图这六种常见图表的绘制，可以看看这篇博文Python数据可视化之12种常用图表的绘制（一）——折线图/柱形图/条形图/散点图/气泡图/面积图现在我们来学习一下另外六种图表——树地图/雷达图/箱型图/饼图/圆环图/热力图的绘制树地图老规矩，直接上代码~import numpy as...
伴随着当代社会物质水平的不断提高，人们越来越注重精神享受，看电影成为人们日常生活中重要的组成成分。本文将针对豆瓣上热门电影评论进行爬取，应用可视化分析更为形象地了解该电影的动态。该系统可以使得人们实时了解到有关该热门电影的部分信息。该系统基于python的各种库来实现，分为获取热点电影评分排名，评论获取，词云显示，可视化分析等模块。
虾神前段时间因为工作关系，去灯塔国享受了一把时差，所以有两周没有更新博客了，幸好有撸文小能手吴道长帮忙，写了这样一篇文章，所以先应急发出来。题外话：长期不更新还不掉的粉，才是铁杆粉。下面是正文，本文版权属于python代码界后起之秀吴道长所有。————————我是分割线————————撸这文，是为了向大虾致敬。大虾曾今用R语言对DEM数据进行三维可视
通过pcolormesh和text来对矩阵进行可视化表示。
首先，你需要安装必要的库。主要使用：· Matplotlib - 最基础的可视化库· Seaborn - 基于Matplotlib的统计可视化库· Pandas - 数据处理。
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