# while 循环
'''
1.税额计算器
1.输入一个工资，如果工资为0，结束循环
2.根据工资计算缴纳的五险一金(工资缴纳上限：7662)，计算公式如下：
2.1 如果工资大于或等于7662 五险一金 = 7662*五险一金比例
2.2 如果工资小于7662 五险一金 = 工资 * 五险一金比例
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2023-08-08 15:24:01
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## 薪资预测 Python
薪资预测是在招聘过程中非常重要的一环，它可以帮助雇主确定合适的薪资水平，同时也可以帮助求职者了解市场上的薪资趋势。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python进行薪资预测，并提供一个代码示例来展示具体的实现。
### 流程图
下面是使用mermaid语法绘制的薪资预测的流程图：
```mermaid
graph TD
A[开始] --> B[数据收集]
B -
原创
2023-09-21 06:59:55
165阅读
# 岗位薪资预测：基于Python的实践
## 引言
在现代职场，薪资预测变得越来越重要。公司在招聘时希望能够根据岗位需求和市场状况，合理地设定薪资。而求职者则希望能够了解市场行情，从而做出更好的职业选择。本文将介绍如何使用Python进行岗位薪资预测，包括数据获取、数据预处理、模型选择与评估等步骤，并提供相应的代码示例。
## 流程概述
首先，我们可以将薪资预测的流程整理成以下几个步骤：
简单有效的预测网络，小白立学立会目录 作者|付松 单位|哈尔滨工业大学 讲师 研究方向|智能运维 本文解读了一种新的深度无监督领域自适应算法，即深度域不变性残差LSTM（Deep residual LSTM with Domain-invariance）。从功能上讲，深度域不变性残差LSTM是一种面向强噪声、领域差异的多维时序数据的域不变性特征学习方法。本文首先回顾了相关基础知识，然后介绍了深度域
其实每个数据预测都是有前提的，报告这个案例，预测你的工资。在这个例子中，我们的假设前提是什么？
1、 你没有换工作；
2、 你的工作不是有大幅业务变化的销售类工作；
3、 你的公司运作正常；
4、 ......
怎么预测？
虽然案例是简单了一些，但也可以针对数据
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2023-12-04 13:38:50
353阅读
Python项目实战Python项目实战--目录Python项目实战 —— 01. 疾病预测结构化数据一、背景二、解题思路三、数据分析3.1 数据清洗3.2 数据分析3.2.1 相关系数3.2.2 各特征与ALF的图表3.3 数据预测3.3.1 交叉验证3.3.2 K近邻算法预测疾病3.3.3 朴素贝叶斯预测疾病3.3.4 逻辑回归预测疾病3.3.5 决策树预测疾病四、结论 Python项目实战
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2023-10-07 17:37:52
92阅读
# Python财务预测案例实现教程
## 简介
在本教程中，我将教你如何使用Python实现一个简单的财务预测案例。作为一名经验丰富的开发者，我将指导你完成整个流程，并讲解每一步需要做什么以及具体的代码实现。
### 流程图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 开始
开始 --> 数据加载
数据加载 --> 数据清洗
数据清洗 --
原创
2024-04-28 03:20:20
145阅读
# Python预测模型案例实现流程
## 1. 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用Python实现一个预测模型案例。作为一名经验丰富的开发者，我将带领你了解整个实现过程，并提供每个步骤所需的代码和注释。
## 2. 实现流程
下面是整个实现过程的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 数据收集与准备 |
| 步骤2 | 特征工程 |
| 步
原创
2023-08-31 11:17:11
188阅读
在数据科学学习之旅中，我经常处理日常工作中的时间序列数据集，并据此做出预测。我将通过以下步骤：探索性数据分析(EDA)问题定义(我们要解决什么)变量识别(我们拥有什么数据)单变量分析(了解数据集中的每个字段)多元分析(了解不同领域和目标之间的相互作用)缺失值处理离群值处理变量转换预测建模LSTMXGBoost问题定义我们在两个不同的表中提供了商店的以下信息：商店：每个商店的ID销售：特定日期的营业
本次案例来自2022华为杯第E题，第2小问。给定了2012.01-2022.03的土壤湿度的月度数据，需要预测2022.04-2023.12的土壤湿度的月度数据。典型的时间序列预测。传统的时间序列预测肯定是ARIMA模型，可以参考我之前的文章。Python统计学10——时间序列分析自回归模型(ARIMA)现在流行的方法肯定是深度学习的循环神经网络（RNN,LSTM,GRU），也可以参考我这篇文章。
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2023-09-01 22:25:25
138阅读
贝叶斯中风预测详解--python1. 内容描述1.1 字段描述1.2 Exploratory Data Analysis探索性数据分析1.2.1数据整体信息以及统计特征1.2.2 id1.2.3 gender性别1.2.4 age年龄1.2.5 Hypertension高血压1.2.6 heart_disease心脏病1.2.7 ever_married已婚与否1.2.8 work_type工
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2023-12-04 23:34:06
64阅读
工作中，销量预测我们经常能碰到，如电商平台，会根据之前几个月销量和往年销量，预测未来几个月的销量，及时调整备货，细分到具体每个商品厂家，也会根据过往订单销量，有计划的生成商品，避免滞销或脱销。本篇文章，会结合案例，由浅入深，逐步探索销量预测方法和模型。案例一某智能音箱生产商，上半年销量分别为5100、6030、7500、6800、7100、8200，如果预测未来三个月销量？分析：考虑
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2023-10-09 16:43:14
1054阅读
赛题名：大数据时代的Serverless工作负载预测 背景：云计算时代，Serverless软件架构可根据业务工作负载进行弹性资源调整，这种方式可以有效减少资源在空闲期的浪费以及在繁忙期的业务过载，同时给用户带来极致的性价比服务。在弹性资源调度的背后，对工作负载的预测是一个重要环节。如何快速感知业务的坡峰波谷，是一个实用的Serverless服务应该考虑的问题。 任务：传统的资源控制系统以阈值为决
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2024-01-09 14:42:26
179阅读
据统计数据显示，北京Python平均薪资为18860元，Python不同岗位薪资范围为：Python全栈开发工程师（10k-20K）、Python运维开发工程师（15k-20K）、Python高级开发工程师（15k-30K）、Python大数据工程师（15K-30K）、Python机器学习工程师（15k-30K）、Python架构师（20k-40k）等，Python的薪资相对较高。相比于其他编程语
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2023-07-05 16:17:55
119阅读
在电力负荷预测的大背景下，结合 Python 实现这一过程的需求逐渐增多。电力负荷预测主要是通过数据分析与建模技术来预测未来的电力需求，以帮助电力公司优化资源配置与管理。在这个过程中，技术痛点包括数据采集不够精准、建模复杂性高以及预测准确性不足等。因此，进行更深入的分析和实现尤为重要。
### 初始技术痛点
电力负荷预测面临几个主要技术痛点：
1. 数据质量问题：历史负荷数据可能包含缺失值、异
简介 Logistic回归是一种机器学习分类算法，用于预测分类因变量的概率。 在逻辑回归中，因变量是一个二进制变量，包含编码为1（是，成功等）或0（不，失败等）的数据。 换句话说，逻辑回归模型预测P（Y = 1）是X的函数。 数据 该数据集来自UCI机器学习库，它与葡萄牙银行机构的直接营销活动（电话）有关。 分类目标是预测客户是否将购买定期存款（变量y）。 数据集可以从这里下载或者her
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2023-08-09 15:28:11
134阅读
文章目录1 摘要2 结论3 引言3.1 组合预测3.2 总结4 加权灰色关联投影算法的理论介绍5 双向LSTM6 在Bi-LSTM中引入 注意力机制7 XGBoost电力负荷预测模型8 Attention-Bi-LSTM+XGBoost 电力负荷组合预测模型8.1 既然存在两个模型，就一定有一个权重分配的过程！9 重头戏：实验部分9.1 数据预处理9.2 单一模型预测阶段9.3 权重赋予9.4 预
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2024-08-07 11:42:21
543阅读
全文共2080个字，24张图，预计阅读时间14分钟。点击率预估模型 前言 本篇是一个基础机器学习入门篇文章，帮助我们熟悉机器学习中的神经网络结构与使用。日常中习惯于使用Python各种成熟的机器学习工具包，例如sklearn、TensorFlow等等，来快速搭建各种各样的机器学习模型来解决各种业务问题。本文将从零开始，仅仅利用基础的numpy库，使用Python实现一个最简单的神经网络(或者说
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2023-10-08 17:01:52
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本篇案例适合理工科硕士。 之前都是直接预测，即用前面的数据——之前的X和之前的y直接预测未来的y。本章介绍一个多阶段的预测方法，即先先使用机器学习的方法将X和y的映射关系找到。然后使用循环神经网络用之前的X预测未来的X，得到未来的X之后再用前面训练好的机器学习模型预测未来的y。称为多阶段的预测方法。数据来源，同样使用上一篇的海上风电数据集，可以对比效果。机器学习模型采用RVM
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2023-10-07 13:28:35
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文章目录第一章 Python 数据模型1.1 python风格的纸牌1.2 如何使用特殊方法-通过创建一个向量类的例子1.3 特殊方法汇总 第一章 Python 数据模型python最好的品质是一致性 python解释器碰到特殊句法时，会使用特殊方法去激活一些基本的对象操作 这些特殊的方法以两个下划线开头，以两个下划线结尾，如__getitem__、__len__等 所谓的特殊句法，如通过下标访
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2024-07-31 18:26:48
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