大数据期末大作业 数据挖掘， 爬虫相关，朴素贝叶斯分类器python 简介： 运用爬虫技术以及朴素贝叶斯分类对抓取的新闻进行分类， 分析每种新闻在网站中的占比 已定义的新闻类别： 财经 科技 汽车 房产 体育 娱乐 其他 1. 环境以及依赖 python环境 python==3.9 依赖的第三方库： jieba parseurl bs4 numpy 2. 使用模型 朴素贝叶斯分类器 实现：纯python实现 3. 数据来源 新闻共分7类，新闻信息在此采集： 1 财经 http://finance.qq.com/l/201108/scroll_17.htm 2 科技 http://tech.qq.com/l/201512/scroll_02.htm 3 汽车 http://auto.qq.com/l/201512/scrollnews_02_2.htm 4 房产 http://gd.qq.com/l/house/fcgdxw/more_7.htm 5 体育 http://sports.qq.com/l/201512/scrollnews_01_2.htm 6 娱乐 http

PEMS 数据集是由美国加利福尼亚州的交通部门联合其他伙伴机构建立的统一公开交通数据库。美国加利福尼亚州的交通部门在交通路网上大约设置了超过39000 个交通监测站，交通管理部门安装在路网上的各类传感器可以实时地收集所在高速公路上的交通状况信息，越是接近市区人口密集的地区，传感器布置的也越密集，从分布上来看，这些传感器大多被安置在靠近市区的路段上。PEMS提供了超过十年的历史交通状况数据，整合了有关加州运输公司以及其他交通机构系统的各类信息。 PemsD7 交通数据集：数据由分布在加利福尼亚州高速公路系统（CalTrans）中选择 228 个站点数据。数据集从30 秒的数据样本聚合到5 分钟的时间间隔内。时间范围在 2012 年5 月和6 月的工作日的228 个站点交通速度信息，数据包括邻接矩阵和特征矩阵。 邻接矩阵是通过分析已有时空交通数据的特性，构建一种新的具有相似交通流量模式的 矩阵，特征矩阵是每个传感器节点的时间序列特征矩阵。

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并根据实际情况的不同，选择合适的数据迁移方法，以达到快速、安全、高效的目的。下面我就数据的迁移，结果浪 潮通软系列软件，从系统维护的角度，以常用的Sybase ASA、Sybase ASE、MS SQL Server平台为例

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高校人员信息管理系统 1、数据模型 教师、实验员、行政人员、教师兼行政人员 共有属性：编号、姓名、性别、出生年月 教师：所在系部、专业、职称 实验员：所在实验室、职称 行政人员：政治面貌、职务 2、功能 增加、删、改、查 统计：性别、年龄段、人员类别等 3、数据持久存储 读取、保存

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文件为.cpp格式，可以利用Dev-c++打开浏览源码进行阅读。其中对于读写文件的操作需要根据你所要选择的路径进行修改，否则默认在源码所在文件夹下生成文件。编写源码的过程是在vs2019上进行的，因而防止部分不兼容报错，最好使用vs2019运行代码。

对于众包任务根据已执行的任务信息，进行重新定价优化。首先用线性回归分析，发现线性回归解决不了该问题，转而使用神经网络进行回归分析，回归分析根据模型去修正原来些未完成的任务的单价。最后使用已完成的任务和支持向量机生成模型，去预测那些原本未完成并修正单价后，他们中可能完成的任务数。结果发现，经过优化定价后，未完成的任务可能完成数会增加53个，而未完成任务的总体金额优化前后却省了42

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