内容为Goldman Sachs(GS)高盛集团2010年1月1日至2018年12月31日的股价信息数据，可以直接用于高盛股价预测 ，股价预测的完整代码可以参考：https://cloud.tencent.com/developer/article/1395737

d6tstack python工具导入数据库 具体参考博客 地址 ：https://blog.csdn.net/wenming111/article/details/109471427

Income数据集是通过Education预测Income。该数据集可用于单输出单输出的训练和测试环境。

鸢尾花数据集可能是模式识别、机器学习等领域里被使用最多的一个数据集了，很多教材用这份数据来做案例 鸢尾花数据集共收集了三类鸢尾花，即Setosa鸢尾花、Versicolour鸢尾花和Virginica鸢尾花，每一类鸢尾花收集了50条样本记录，共计150条。 数据集包括4个属性，分别为花萼的长、花萼的宽、花瓣的长和花瓣的宽

对于光纤链路监测的OTDR曲线，保存的文件一般为.sor文件，对于这种文件类型我们常用AnritsuTraceView软件进行打开并查看曲线图。但有时候因为科研或者其他需要，我们需要对使用作图软件（如origin）自己绘制这条链路曲线。于是可以通过附件里面的这个光谱查看软件来实现，使用这个软件打开.sor文件，再对链路曲线另存为.CSV的文件格式类型，就可以得到链路曲线的原始数据，并进行自己画图，非常方便！

考核答题系统 1，可以通过json格式文件，或者csv格式文件，或者excel格式文件，来读取题库 2，能够随机从题库中抽题 3，用户自行设置抽多少单选题，判断题，多选题，并分别设置分数 4，有得分面板，有能够翻页的错误详情面板

下面通过代码给大家介绍python打包压缩指定目录下的指定类型文件，具体代码如下所示： import os import datetime import tarfile import fnmatch def find_spe_file(root, patterns=['*'], non_cludedir=[]): for root, dirnames, filenames in os.walk(root): for pattern in patterns: for filename in filenames: if fnmatch.fnmatch(fi

西瓜书上的数据。是机器学习中对数几率回归代码所使用的数据，两个特征，十几条数据，只用来做简单的对数几率回归求解和预测。

自用程序写的所以条件都写死的。 原格式及名称为：data.xlsx 转化完成为：data.csv 都是在当前目录提取生成 注：生成后编码为utf8、excel打开会有乱码。自己用txt打开另存为为ANSI码即可。或者看我另外一个个转码工具

简单的CSV到ElasticSearch导入器 csv_to_elastic.py简化了将csv文件导入ElasticSearch的过程，而无需使用ElasticSearch插件或Logstash。 它还可以更新现有的Elastic数据。 这个怎么运作 该脚本为CSV中的每一行创建一个ElasticSearch API PUT请求。 它类似于运行： $ curl -XPUT 'http://localhost:9200/twitter/tweet/1' -d '{ "user" : "elastic", "post_date" : "2015-09-25T14:12:12", "message" : "trying out Elasticsearch" }' 在json-struct和elastic-path ，脚本都将给定行的数据替换为'％'标记中包装的列名，