录取情况反映了公众对一所大学水平和实力的认知，是评价一所大学及其专业 "知名度 "的重要指标。
要点提示
本文对国内部分院校近两年的录取分数线进行分析，旨在为考生和家长在填报志愿时提供科学参考。
北京、上海、天津、山东、浙江、海南六地实行高考综合改革后，考试和录取不再区分文理科，江苏高考科目构成与其他省份不同，西藏自治区数据未公布，以上八省（自治区、直辖市）数据未纳入统计范围。
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2021-08-05 09:20:36
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了公众对一所大学水平和实力的认知，是评价一所大学及其专业 "知名度 "的重要指标
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2022-11-29 14:51:26
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，共享单车作为城市交通系统的一个重要组成部分，以绿色环保、便捷高效、经济环保为特征蓬勃发展。 作为城市共享交通系统的一个重要组成部分，以绿色环保、便捷高效、经济环保为特征的自行车共享行业在2016年用户总数
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2022-11-01 13:03:10
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TensorFlow 2.0 keras开发深度学习模型实例：多层感知器（MLP）
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2022-11-27 21:26:35
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录取情况反映了公众对一所大学水平和实力的认知，是评价一所大学及其专业 "知名度 "的重要指标。
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2021-08-05 09:40:52
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互联网无疑是当今最热门的行业。这个行业高薪资的背后也是大量的加班和激烈的竞争。择业不能只看薪水，适合自
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2022-11-08 21:05:20
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这里，我们用TensorFlow实现一个3层，即输入层、隐藏层、输出层的神经网络。引入相关模块 # tensorflow 自带mnist模块from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets(".", one_hot=True, reshape=False)impo
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2022-11-10 22:53:15
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通常，我们倾向于在构建模型时忽略异常值，这不是一个明智的做法， 异常值使数据偏移并降低准确性，在此让我们进一步了解异常处理。什么样的值是异常值？异常值是分析师和数据科学家常用的术语，因为它需要密切注意，否则可能导致错误的估计。 简单来说，异常值是一个观察值，远远超出了样本中的整体模式。我们举个例子，做客户分析，发现客户的年平均收入是80万美元。 但是，有两个客户的年收入是4美元和420万美元。 这
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2022-11-10 22:46:34
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随着社会经济的发展，饮食生活已经逐渐融入了我们的日常生活世界，每天都不可避免地在 "吃 "的问题上有更多的考虑，吃好、吃多已经不再是我们的烦恼。要点提示外卖的盛行已经成为各地的普遍现象，越来越多的大学生喜欢呆在宿舍里，用电脑来解决一天的生活问题，
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2021-07-01 16:48:19
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=22898原文出处：拓端数据部落公众号随着社会经济的发展，饮食生活已经逐渐融入了我们的日常生活世界，每天都不可避免地在 "吃 "的问题上有更多的考虑，吃好、吃多已经不再是我们的烦恼。要点提示外卖的盛行已经成为各地的普遍现象，越来越多的大学生喜欢呆在宿舍里，用电脑来解决一天的生活问题，外卖成了很多大学生的饮食选择。
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2021-07-01 09:41:50
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数据中的异常值可能会使预测失真并影响准确性，尤其是在回归模型中，如果您没有正确检测并处理它们，那么它们会影响精度为什么异常值检测很重要？在真实观察中处理或改变异常值/极端值不是标准操作程序。但是，了解它们对预测模型的影响至关重要。留待调查人员判断是否需要治疗异常值以及如何去做。那么，为什么识别极端值很重要？因为，它可以大大偏倚/改变合适的估计和预测。让我使用cars数据集来说明这一点。为了更好地理
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2022-11-10 23:14:09
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richlet Allocation（LDA）的lda Python包的安装和基本用法。我不会在这篇文章中介绍该方法的理论基础。然而，这个模型的主要参考，Blei etal 2003可以在线免费获
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2022-11-27 21:40:15
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数据集由来自不同班级的学生组成，并且由于每个学生都属于一个唯一的班级，因此它是一个嵌套设计。因变量是“流行度”，它是一个学生自评的受欢迎程度，范围为0-10。预测指标包括学生级别的性别（二分变量）和Extrav（连续的自我评价的外向得分），以及班级的Texp（年份为单位的老师经验， 是连续的）。数据详情数据格式sav字段学生id班级
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2021-09-16 15:56:12
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=10809原文出处：拓端数据部落公众号数据简介受欢迎程度（简称：流行度）数据集由不同班级的学生组成，并且由于每个学生都属于一个唯一的班级，因此它是一个嵌套设计。因变量是“流行度”，它是一个学生自评的受欢迎程度，范围为0-10。预测指标包括学生级别的性别（二分变量）和Extrav（连续的自我评价的外向得分），以及班级的Texp（年份为单位的老师经验
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2021-09-16 14:14:20
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