[Visual.C.面向对象与可视化程序设计(第2版)].清华大学

2021年“泰迪杯”数据分析技能赛A题+“非洲通讯产品销售数据”数据集 进入本世纪以来，我国通讯产品得到了飞速发展，其技术先进，价格便宜， 深受世界各国和地区尤其是非洲国家的欢迎。某通讯公司在非洲的多个国家深耕 多年，产品与服务遍布整个非洲大陆。为了更好地了解公司的销售情况，采用产 品的销售额和利润数据，对其盈利能力进行分析和预测，给决策人员提供分析报 告，以便为非洲各国提供更好的产品销售策略和服务。

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1) app.py是整个系统的主入口
2) templates文件夹是HTML的页面
|-index.html 欢迎界面
|-search.html 搜索人物关系页面
|-all_relation.html 所有人物关系页面
|-KGQA.html 人物关系问答页面
3) static文件夹存放css和js，是页面的样式和效果的文件
4) raw_data文件夹是存在数据处理后的三元组文件
5) neo_db文件夹是知识图谱构建模块
|-config.py 配置参数
|-create_graph.py 创建知识图谱，图数据库的建立
|-query_graph.py 知识图谱的查询 6) KGQA文件夹是问答系统模块 |-ltp.py 分词、词性标注、命名实体识别 7) spider文件夹是模块 |- get_*.py 是之前取人物资料的代码，已经产生好ima

人工智能-项目实践-可视化-Twitter数据挖掘及其可视化 twitterDataMining 实时热点话题检测 情感分析 结果可视化 一些说明 使用Python 2.7 Topic-analysis : WOLDA Sentiment-analysis : Maximum Entropy Visualization : D3 | Echarts WEB : Django | MongoDB | Bootstrap

在综采设备中,对手动先导操纵阀中的先导阀进行了流体流动特性研究。建立了先导阀内部流道的三维几何模型,采用了单相湍流模型,通过数值模拟得到了先导阀内流体三维流场的压力云图、速度矢量图以及湍动能云图,分析了先导阀内流体压力、流线和湍动能的分布与变化趋势,通过计算发现先导阀内没有产生气穴,但漩涡区的产生导致了一定的能量损失,并且通过实验证明与CFD仿真结果相同。

2022年大数据可视化管控平台建设方案-之智慧园区、智慧楼宇、智慧展馆完整版.pptx

在之前的文章中我们已经讲过Informer模型了，但是呢官方的预测功能开发的很简陋只能设定固定长度去预测未来固定范围的值，当我们想要发表论文的时候往往这个预测功能是并不能满足的，所以我在官方代码的基础上增添了一个滚动长期预测的功能，这个功能就是指我们可以第一次预测未来24个时间段的值然后我们像模型中填补 24个值再次去预测未来24个时间段的值(填补功能我设置成自动的了无需大家手动填补)，这个功能可以说是很实用的，这样我们可以准确的评估固定时间段的值，当我们实际使用时可以设置自动爬取数据从而产生实际效用。本文修改内容完全为本人个人开发，创作不易所以如果能够帮助到大家希望大家给我的文章点点赞，同时可以关注本专栏(免费阅读)，本专栏持续复现各种的顶会内容，无论你想发顶会还是其它水平的论文都能够对你有所帮助。 时间序列预测在许多领域都是关键要素，在这些场景中，我们可以利用大量的时间序列历史数据来进行长期预测，即长序列时间序列预测（LSTF）。然而，现有方法大多设计用于短期问题，如预测48点或更少的数据。随着序列长度的增加，模型的预测能力受到挑战。例如，当预测长度超过48点时，LSTM网络的预测

可视化双层网络，上下层是相同节点，可建模同一群人在不同领域的社交情况。 【解压，找到电脑中已安装的multinetx文件夹，替换成我的即可】 详细讲解描述可查看：http://t.csdn.cn/GGmPq

【内容概要】 通过完整的气象监测数据处理与分析项目,了解Spark大数据分析的整体流程。代码涵盖数据工程、统计分析、机器学习预测建模等内容。可以学习如何使用Spark PySpark API处理大规模数据。 【适合人群】 具备一定Python编程基础,需要处理分析大规模数据的研发人员。 【能学到什么】 1. Spark数据处理:缺失值处理、降噪、特征工程等数据预处理技术 2. 统计分析:分组聚合、相关性分析、异常检测等统计方法 3. 机器学习:时间序列预测模型设计、集成学习提升效果 4. 微服务:模型API和Docker部署,提供后端服务 【学习建议】 项目代码完整覆盖了大数据分析全流程。在学习过程中,需要结合代码注释和文档,了解设计思路和背后的原理。同时调试并运行示例代码,加深理解。欢迎提出改进意见。