目 录摘要 1 绪论 1.1开发背景 1.2研究意义 1.3Django框架 1.4论文结构与章节安排 2心脏病预测数据可视化系统分析 2.1 可行性分析 2.2 系统流程分析 2.2.1数据增加流程 2.3.2数据修改流程 2.3.3数据删除流程 2.3 系统功能分析 2.3.1 功能性分析 2.3.2 非功能性分析 2.4 系统用例分析 2.5本章小结 3心脏病预测数据可视化总体设
前言 今年世界杯有人欢喜有人愁，我想愁的人应该居多，不得不说，小日本是真菜啊，特么的！今天还是搞点咱们好玩点的，世界杯嘛，大家看看就行，大家不是都说，看国足比看相声还搞笑吗？ 好了，不笑了。今天给大家带来一款非常简单的足球小游戏，希望大家喜欢，也喜欢大家能在这次世界杯旗开得胜。如果喜欢的话，点点小赞呗开发工具Python版本：3.7.8相关模块：p
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2023-10-29 21:04:19
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目录: why to do?how to do? why to do?简单介绍一下为什么要做这个吧? 首先呢, 最近一直在看基于tensorflow框架实现facenet等一些人脸识别的网络. 再加上昨天(2022年12月3日)是2022年世界杯1/8决赛第一个比赛日. 就在不同平台搜了一下, 看看有没有其他大牛也做了这方面的预测, 最后, 发现了几个博主做了相关分析.但是他们做的时间比较久,
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2023-10-18 19:43:07
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用diffusion model生成预测图
在这个快速发展的AI和机器学习领域，Diffusion Model（扩散模型）的应用越来越受到关注。尤其是在图像生成和预测方面，Diffusion Model凭借其独特的优势，逐渐成为一种主流选择。根据OpenAI的定义：> “扩散模型通过将样本逐渐破坏（加噪声）并再逐步恢复（去噪声）来生成数据，尤其适合处理复杂的图像生成任务。”
我们将通过以下几个
本次教程介绍的是，利用python调用scikit-learn库的神经网络模型，进行时间序列预测。不同于传统的机器学习模型，不需要特征，只需要连续时间内的target，就可以预测未来时间内的target这个问题被成为时间序列预测问题，传统的方法是利用ARIMA或者SPSS。但是我觉得ARIMA对开发者要求比较高，经常出现预测效果不好的问题。SPSS不适合进行批量预测，这个方法对开发者要求不高，而且
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2023-08-15 09:50:55
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文章目录1、数据获取2、数据可视化3、特征处理4、构建网络模型（1）网络搭建（2）优化器和损失函数（3）网络训练（4）网络模型结构（5）预测结果5、结果展示完整代码及数据 各位同学好，今天和大家分享一下TensorFlow2.0深度学习中的一个小案例。 案例内容：现有348个气温样本数据，每个样本有8项特征值和1项目标值，进行回归预测，构建神经网络模型。完整代码及数据，文末获取，喜欢记得收藏、
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2023-08-13 13:31:28
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# 使用Python预测进球数的入门指南
在足球分析和数据科学的领域，预测进球数是一个非常有趣而且实际应用广泛的任务。本文将以清晰的步骤和示例代码带领你完成这个过程。无论你是刚入行的小白还是刚开始接触数据分析的开发者，相信这篇文章能够帮助你理解和实现这一目标。
## 整体流程概述
在实现“Python预测进球数”的过程中，可以将其分为几个重要的步骤。以下是一个简单的流程概述表：
| 步骤编
原创
2024-09-08 06:53:47
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学生成绩管理系统功能：增．删．改．查．排序．这五个部份组成．均由单独的函数完成．其中信息的存取均以字典形式表达． #student_info.py#插入学生信息
def input_student():
infos=[]
while True:
n=input("请输入学生姓名:")
if not n:
break
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2023-07-13 07:18:29
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编程笼统的来说，就是个方法论，不论什么程序，都必须将问题的解决过程分解成计算机可以实现的若干个简单方法。俗话说，大道至简。对于只能明白0和1的计算机来说，就更需要细分步骤，一步一步的解决问题了。首先来思考一下解数独的基本概念。数独横九竖九共八十一个格子，同时又分为9个九宫格。规则很简单：需要保证每个横排和竖排以及九宫格内无相同数字。第一种思路是对空格遍历所有数寻找结果：从第一个空格从 1 开始填开
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2023-08-09 16:56:21
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预测模型用Python的实现过程涉及多个方面，从环境预检到安全加固，我们将一步步详细介绍。
### 环境预检
在进行任何预测模型之前，我们必须检查我们的环境。首先，我们可以通过四象限图分析系统兼容性，如下所示：
```mermaid
quadrantChart
title 四象限图
x-axis 性能
y-axis 兼容性
"高兼容性": [2, 3]
目录一、题目表述1.分析1996~2015年人口数据特征间的关系2.分析并绘制鸢尾花数据的散点图和箱线图，要求如下：二、实验代码1.分析1996~2015年人口数据特征间的关系2.分析并绘制鸢尾花数据的散点图和箱线图，要求如下：一、题目表述1.分析1996~2015年人口数据特征间的关系人口数据总共拥有6个特征，分别为年末总人口、男性人口、女性人口、城镇人口、乡村人口和年份，查看各个特征随着时间推
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2023-10-10 15:46:20
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开发环境Python3PyQt5requests准备工作首先要获取不同城市对应的天气代码，可以从 https://www.heweather.com/documents/city.html 网站下载 csv 文件，拿到 csv 文件，我们首先要进行数据预处理工作。import pandas as pd
# 将下载好的文件命名为 'city_code.csv'
file = pd.read_c
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2023-10-18 06:20:12
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时序模型——如何用Python进行时序模型预测的baseline预测（简单规则）在对时间序列问题进行建模预测之前，通常可以通过一些简单的规则对结果进行提前的预测，可以作为baseline，供之后的模型进行参考。很多数据分析的比赛，都可以基于对于背景的理解和数据分析获得有用的规则，通过"if A then B"等方式设计出很好的基准方案。 一般我们可以采取一些简单的统计量作为特征：中位数：较为稳健；
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2023-07-11 12:41:33
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提示：这只是个训练模型，技术不具备实际意义，入市需谨慎。首先调用tushare包import tushare as ts
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt查自己比较感兴趣的股票，这里我查找的是新能源/燃料电池/氢燃料，在数据库里查找下concept = ts.get_concept_classified()
df = conce
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2023-07-19 11:55:05
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# 用Python预测GDP
在全球经济中，国内生产总值（GDP）是衡量一个国家经济健康的重要指标。对GDP进行预测可以帮助政府、企业和投资者做出更明智的决策。本文将使用Python来预测GDP，提供代码示例，并介绍一些相关的概念。
## 1. 什么是GDP？
国内生产总值（GDP）是一个国家在一定时期内（通常为一年或一个季度）生产的所有最终商品和服务的市场价值。GDP可以从三个方面来衡量：
目录1 参数2 算例实现 2.1 算例2.2 单目标预测-DecisionTreeRegressor2.3 多目标预测MultiOutputRegressor1 参数n_estimators：森林中决策树的数量。默认100 表示这是森林中树木的数量，即基基评估器的数量。这个参数对随机森林模型的精确性影响是单调的，n_estimators越大，模型的效果往往越好。但是相应的，任何模型都有决
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2023-06-25 10:00:01
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(1)用sklearn进行逻辑回归时，建立完模型，由于要预测的数据量很大，无法一次全部预测，只能每次预测一个样本数据，在每次以列表形式输入数据进行预测时出现：/Users/donganlan/anaconda/lib/python2.7/site-packages/sklearn/utils/validation.py:386: DeprecationWarning: Passing 1d arr
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2023-09-25 11:46:41
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本节书摘来异步社区《Python机器学习——预测分析核心算法》一书中的第1章，第1.4节，作者：【美】Michael Bowles（鲍尔斯）1.4 算法的选择这2类算法的概要比较如表1-4所示。惩罚线性回归的优势在于训练速度非常快。大规模数据集的训练时间可以是小时、天，甚至是几周。要获得一个可以部署的解决方案往往需要进行多次训练。过长的训练时间会影响大数据问题的解决进度及其部署。训练所需时间当然越
目录前言交通生成（Trip Generation）交通分布（Trip Distribution）重力模型法交通分配（Traffic Assignment）UE模型非平衡分配方法总结 前言道路交通计算机辅助课程接近尾声了，今天学了下怎么利用TC进行交通分配。在具体介绍软件操作前，我想先理一理交通规划四阶段法的前因后果。交通生成（Trip Generation）我们知道，在城市规划中，不同的用地有不
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2024-01-21 09:19:24
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目的Python中内置了一个random库，用来产生随机数其内置的算法为梅森算法（Mersenne Twister）梅森算法具体内容可见：我们今天要关心的是梅森算法，也就是预测随机数首先简单了解一下什么是梅森算法梅森旋转算法可以产生高质量的伪随机数，并且效率高效，弥补了传统伪随机数生成器的不足。梅森旋转算法的最长周期取自一个梅森素数:由此命名为梅森旋转算法。常见的两种为基于32位的MT1993
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2023-07-29 20:23:12
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