毕业设计-宜居城市信息可视化平台 1.数据来源 1.1招聘信息   招聘信息的数据来源为智联招聘，首先构造出城市+工作职位的url，以便我们更好的搜索数据和解析页面数据。例如 （jl后边的是城市，kw为职位名）， 根据此url解析第一页获取工作数量，智联招聘一页最多显示60条工作职位的信息，一共显示90页，所以我们根据获取的工作数量来确定需要抓取数据的页数，条数大于90页的则获取90页，小于90页的则使用实际页数。然后根据页数构建出最终的url： 。最后抓取每一页上对应具体工作的url所对应的工作信息及其公司信息。统计出最大工资与最小工资的平均工资，中位数工资，以及工资和工作经验的关系等 1.2房租信息   房租信息数据主要来源于赶集网，同样首先构建出对应城市url，例如：http://{}.ganji.com/fang1/o{}/ （第一个{}表示城市的汉子拼音首字母，第二个{}为页数）

经常用在用户个人简历信息页面，用户选择个人证件照片—预览—上传—保存数据库。代码实现了整个过程，稍加改动及可用于项目。

有些时候，在开发微信小程序的时候，需要一个功能，就是让用户提交某个位置的信息。比如发布门店信息的时候需要自己上传自己的门店位置，单单使用文字来描述信息，可能不够直观，这个时候就需要我们使用地图定位的方式，提交地点信息，他人也可以使用导航的方式更快、更方便的到达目的地。   第一步：需求分析 总之，一句话： 获取用户在微信小程序中，提交的地图选点的相关信息。 就比如下面的例子：在某个提交房屋登记的表单中，需要提交房屋的定位信息。我们不能通过获取用户的定位来实现，因为用户不一定在自己的房屋内打开本小程序。这个时候，我们需要赋予用户的选择权！ 好，现在需求已经明确了，那么我们如何实现呢？我们难道自

% 通过点击估计图像的长度。 % [长度] = image_measure; % % 该函数提示用户选择要打开的图像文件，然后% 打开并绘制图像。 程序等待用户调整大小如果需要，% 图像。 用户然后： % 1.) 左键单击图像中已知维度的端点以% 建立一个参考长度，然后% 2.) 在对话框中输入引用的长度， % 3.) 在图像中点击任意数量的点对进行测量% 它们相对于参考的分离距离。 %

窗体加载时combobox中添加5个项目，对应A--F 5 个string型的变量，按照用户从combobox中选择的先后顺序，给A--F这5个变量排序，再给这5个变量赋值，再按照用户选择顺序输出这5个变量的值

电影推荐 这是使用TMDB Movies API为Android构建的电影推荐应用程序。 用户将根据自己喜欢的电影的选择获得电影推荐。 入门 这些说明将为您提供在本地计算机上运行的项目的副本 先决条件 Android Studio（> v1.4），TMDB电影API-密钥（ ） 注意：TMDB Movies API密钥需要插入对应的strings.xml文件中相应的字符串，该文件位于moviesRecommendation / app / src / main / res / values / strings.xml 配置 该项目是在以下配置下构建的： compileSdkVersion 23 buildToolsVersion "23.0.2" defaultConfig { applicationId "com.example.android.popularmovies"

交通行为分析的经典图书。 作者为MIT教授，交通行为分析模型的奠基人。

呼出广播接收器插件 (bv-outgoing-call-receiver) 快速总结 这是一个 Cordova 插件，它创建了一个简单的 Android BroadcastReceiver，用于接收android.intent.action.NEW_OUTGOING_CALL广播，以允许用户选择您的应用程序作为拨号器选项。 入门 您需要做的就是添加这个插件。 请注意，为了在拨打电话时显示应用选择器，您需要将BV_DialerIntegration SharedPreference 设置为true 。 为此，我推荐这个不错的 SharedPreferences 插件：cordova plugin add me.apla.cordova.app-preferences 执照 版权所有 2013 BetterVoice.com 根据 Apache 许可，版本 2.0（“许可”）获得许可； 除

电影分类器 MOV 01 E/11/145 —Harshani SKE E/11/343 — Rodrigo ARSP E/11/368 — Selvaluxmiy S. 介绍 背景介绍 电影分类是学术界和工业界都感兴趣的话题。 大多数分类都集中在用户对选择未来电影的偏好上。 但是，针对电影未来流行程度的分类方案使制片人、金融家、学者甚至观众能够了解导致电影成功的因素。 这是因为太多不同程度的参数是相关的，找到一种合适的方式在单个实例中表示与电影相关的所有信息是一项繁琐的任务。 即使找到了一种表示电影的方法，生成模型的分类器的最终选择也需要大量研究。 同样，在发行后的电影的情况下，兴趣点集中在财务回报上。 在这种情况下也存在数据表示和分类的问题。 因此，需要设计一个易于挖掘的数据集以及适当的分类器，可用于生成模型来预测上映前和上映后电影的流行度分类。 动机 创建自动电影分类软件的动机是纯粹

梅加塞纳 开发用于模拟大型sena游戏的代码，用户选择6个不同的数字（“下注”），然后计算机选择模拟用户测试“下注”游戏所必须模拟的游戏数。 当“下注”成立时，程序结束。 完成后，系统汇总执行中的10个最随机数