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Jupyter模板 Jupyter笔记本的简单模板。 该扩展程序可以使用常规模板和通用模板设置任何新的Jupyter Notebook，以进行数据科学分析。 该模板包括常规部分，如数据导入，处理和参考，以及执行常见操作（如导入和配置图表库）的代码。 此外，每当您尝试保存一个名为“无标题”的笔记本时，它都会提示您输入有意义的名称。 觉得这个烦人吗？ 不用担心，您可以禁用此功能。 动机 Jupyter笔记本是很棒的工具：它们可实现快速原型设计并简化结果共享。 但是，由于它们的灵活性，它们容易被滥用。 为了帮助数据科学家保持笔记本电脑的清洁，合理灵活但常规的模板可能会有所帮助。 此外，模板还是一种生产力工具，可加快常用设置（例如库导入和配置）的速度。 快速开始 我们假设您的环境中已经安装了Jupyter笔记本电脑。 但是，即使不是这种情况，也不必担心：jupytemplate将Jup

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Data Structures and Algorithms in Java 数据结构和算法 第四版 英文版本

从国家数据预测每年的 CO2 排放量 机器学习项目 弗拉迪斯拉夫·托多罗夫 自述文件 内容： 项目介绍 背景和目标 项目结构 内置 所有项目阶段的总结 如何打开 数据集信息 许可证信息 一、项目说明 背景和目标 预测机器学习 (ML) 模型和大量可用数据对于分析气候变化趋势或相关贡献者的发展非常有用。 理论上，国家一年内二氧化碳等温室气体排放量可能取决于特定国家的某些方面。 在此背景下，我开发了一个 ML 项目，旨在分析和预测来自国家特定参数（如经济指标、人口、能源使用、土地使用等）的二氧化碳排放量。 为此，我使用了世界银行集团提供的公开数据集，其中包括以下参数： 国家：全球绝大多数国家 年份：从 1990 年到 2011 年 温室气体排放，如 CO2、CH4、N2O 等 特定于人口的参数：人口计数，城市人口，人口增长等 国家经济指标：GDP、GNI、外商直接投资等。 与土地相关的