A scikit-learn based module for multi-label et. al. classification

摘要: 着网络新零售的到来，传统物流在网购的洗礼下迅速蜕变，在这场以互联网为基础的时代变革中，哪家企业能率先转变其工作模式就能最先分得一杯羹，物流管理也不例外。传统的物流管理模式效率低下，不仅耗费大量的人力物力，信息维护也极易出现错误。近年来物流管理系统逐步在全国范围内实施使用，它的实现使用户足不出户即可完成寄件、查件等业务，同时也方便物流公司对海量物流数据的处理，是物流管理发展中一个重要的里程碑。 本文实现的快递业务管理系统管理系统，采用 C/S 网络架构进行设计，客户端发送请求获取功能操作，内部实现则由服务器端完成。开发时选用 Python 语言来提升开发效率。前台页面使用 Tkinter GUI 实现，后台数据库采用 SQL server 2008 R2，使用 Pymssql 连接 SQL server 服务器。该系统包括基本的查件、寄件、用户管理、快递管理、最优路径选择五个模块，可以满足小型快递业务管理的日常运作需求。系统实现后还通过大量的测试用例检验系统的可靠性，以便给用户带来最佳的使用感。 关键词：快递业务管理系统；Python；PyMssql； SQL server;T

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小型金融知识图谱构建流程 小型金融知识图谱构流程示范 小型金融知识图谱构流程示范 1 知识图谱存储方式 2 图数据库neo4j 2.1 下载 2.2 启动 2.2.1 打开 http://localhost:7474 2.2.2 初始账户和密码均为neo4j（host类型选择bolt） 2.2.3 输入旧密码并输入新密码 2.2.3 登录 3. 知识图谱数据准备 3.1 数据接口 3.2 数据获取 3.2.1 股票基本信息 3.2.2 股票持有股东信息 3.2.3 股票概念信息 3.2.4 股票公告信息 3.2.5 财经新闻信息 3.2.6 概念信息 3.2.7 沪股通和深股通成分信息 3.2.8 股票价格信息 3.2.9 tushare免费接口获取股票数据 3.3 数据预处理 3.3.1 统计股票的交易日量众数 3.3.2 计算股票对数收益 3.3.3 股票间对数收益率相关性 4 搭建金融知识图谱 4.1 连接 4.2 读取数据 4.3 填充和去重 4.4 创建实体 4.5 创建关系 5 数据可视化查询（以平安银行为例） 5.1 查看关联

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