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是一个选择类datacom组件。支持多列级联选择。列数没有限制，如果屏幕显示不全，顶部tab区域会左右滚动。 适用于uni-app使用uni-data-picker实现省市区选择器的json数据

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在许多实际的数据挖掘应用程序中，例如文本分类，可以轻松获得未加标签的训练示例，但获得加标签的训练示例则相当昂贵。 因此，半监督学习算法引起了数据挖掘和机器学习领域的极大兴趣。 近年来，基于图的半监督学习已成为半监督学习社区中最活跃的研究领域之一。 本文提出了一种基于线性邻域模型的新颖的基于图的半监督学习方法，该方法假设每个数据点都可以从其邻域进行线性重构。 我们的算法称为线性邻域传播（LNP），可以使用这些线性邻域以足够的平滑度将标签从标记点传播到整个数据集。 本文对LNP的性质进行了理论分析。 此外，我们还导出了一种简单的方法来将LNP扩展到样本外数据。 对于合成数据，数字和文本分类任务，提出了有希望的实验结果。

表单数据Json-往返JSON的表单输入值 零依赖性的跨浏览器库，可以轻松地从json对象获取或设置表单输入值。 它可以处理所有现有的输入类型，包括多维数组名称和文件输入。 它与本机相似，但具有一些优点：以多维对象的形式获取数据，将数据写入表单（而不仅仅是读取），还读取未检查/禁用的字段，读取文件输入以及其他一些有用的功能。 安装 下载并将dist/form-data-json.min.js到您的项目中。 < script src =" dist/form-data-json.min.js " > </ script > 快速测试而无需下载 < script src =" https://brainfoolong.github.io/form-data-json/lib/form-data-json.min.js " > </ script > NPM npm install f

data/students.txt 学生信息表

data/score.txt 学生分数表

data/subject.txt 学生科目表

太阳能数据工具 用于执行太阳能光伏数据信号常见任务的工具。 这些任务包括查找数据集中的晴天，常用数据转换以及解决时间戳记问题。 这些工具被设计为自动的，几乎不需要用户任何输入。 还包括库以帮助进行数据IO和绘图。 在仅将测量功率作为输入的情况下，此存储库与“存储库之间紧密集成，后者提供了系统输出的“晴空模型”。 有关示例，请参见文件夹。 设置 建议：建立conda环境，提供.yml文件 2021年3月更新 我们建议设置一个新的Python虚拟环境以在其中使用solar-data-tools 。 我们建议使用软件包管理系统，并使用此存储库顶层提供的名为pvi-user.yml的环境配置文件创建环境。 这也将安装statistical-clear-sky软件包。 有关设置Conda环境的其他文档，请参见。 请参阅Conda文档页面“ ”以获取更多信息。 将此项目作为PIP软件包安装

Explore the latest Python tools and techniques to help you tackle the world of data acquisition and analysis. You’ll review scientific computing with NumPy, visualization with matplotlib, and machine learning with scikit-learn. This revision is fully updated with new content on social media data analysis, image analysis with OpenCV, and deep learning libraries. Each chapter includes multiple examples demonstrating how to work with each library. At its heart lies the coverage of pandas, for high-performance, easy-to-use data structures and tools for data manipulation Author Fabio Nelli expertly demonstrates using Python for data processing, management, and information retrieval. Later chapters apply what you’ve learned to handwriting recognition and extending graphical capabilities with the JavaScript D3 library. Whether you are dealing with sales data, investment data, medical data, web page usage, or other data sets, Python Data Analytics, Second Edition is an invaluable reference with its examples of storing, accessing, and analyzing data. What You’ll Learn Understand the core concepts of data analysis and the Python ecosystem Go in depth with pandas for reading, writing, and processing data Use tools and techniques for data visualization and image analysis Examine popular deep learning libraries Keras, Theano,TensorFlow, and PyTorch Who This Book Is For Experienced Python developers who need to learn about Pythonic tools for data analysis