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test02.csv评论正反馈测试

《RapidMiner7数据挖掘与实战》中案例里使用的csv数据，包含了所有案例的数据，可以直接把csv数据导入RapidMiner使用

pytorch dataset multi load data, grid_search_multi_load

vs版本：2019 语言：C# 目标框架：.Net Framework 4.7.2 文件含有.sln文件，打开即可查看源码 exe使用说明：选择经纬度范围和分辨率 单击 Load Item 按钮，打开要读的csv文件 选择想要读取的值 选择要保存的格式 如果选bmp,需要选择数据范围，程序会将其归一化后乘以255 单击 Covert 按钮，打开要转化的csv文件（可多选） 默认保存在D:/data/目录中 待Wait变成Done,转化完毕

测试所用的

python文件导入导出

自己写的unity版本的包含药品入库出库模糊查找和搜索以及设定时间过期药品筛查出来以及药品导出到Excel和json数据 密码exe:yuanqiang123 项目管理员密码和账户 123456和admin 用户密码123456 适合开发项目学习和使用

中国行政区划 中华人民共和国行政区划（五级）：省级，地级，县级，乡级和村级。 数据来源 民政部，国家统计局： 本项目已更新至： 数据下载 文件列表 JSON格式 CSV 省级（省份，直辖市，自治区） 地级（城市） 县级（区县） 乡级（乡镇，街道） 村级（村委会，居委会） 文件列表 普通 带编码 “省份，城市”二级联动数据 “省份，城市，区县”三级联动数据 “省份，城市，区县，乡镇”四级联动数据 “省份，城市，区县，乡镇，村庄”五级联动数据 -- -- 提示：需要打包下载全部文件，请看。 数据更新 $ npm install $ npm run fetch 如果需要更新所有数据，只需删除现有数据重新抓取即可： # 删除现有的数据 $ rm dist/*.csv && rm dist/[a-z]*.json && rm dist/data.sqlite && touch dist/data.sqlite # 拉数据（这个步骤比较耗时） $ npm run fetch # 格式化 json csv 和联动数据等 $ npm run build [1/1]正在抓取省级数据... [

采集到的一些企业公开信息