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在网上很容易找到小甲鱼零基础入门学习python系列教程的视频，但是配套的源代码以及课件却没有，这里为小伙伴提供了一份配套的源代码及课件及其他资料打包，结合视频学习会很有帮助。

现实社会经常遇到分类与预测的问题，目标变量可能受多个因素影响，根据相关系数可以判断影响因子的重要性。房价的高低也是受多个特征因素影响的，如房子所处的城市是一线还是二线，房子周边交通方便程度如通不通地铁，房子周边学校和医院等，这些都影响了房子的价格。 本分析主要内容包括： 1.通过数据挖掘分析影响波士顿房价的因素； 2.建立波士顿房价预测模型。

bleu值计算工具下载和python源代码 机器翻译评测——BLEU算法详解 近年来，在自然语言研究领域中，评测问题越来越受到广泛的重视，可以说，评测是整个自然语言领域最核心和关键的部分。而机器翻译评价对于机器翻译的研究和发展具有重要意义：机器翻译系统的开发者可以通过评测得知系统存在的问题而不断改进，用户也可以根据评测报告选择满足自己需求的产品，而对于机器翻译的研究人员来说，评测能够给他们的技术发展方向提供最可靠的依据。 ——摘自北京邮电大学信息工程系张剑博士在微软亚洲研究院访问期间完成的一篇论文中的一段话。

内含有逻辑回归的源代码是数据集，使用Python3编码，有封装好的逻辑回归所需要的各种函数，适合新手学习。

最近学习Python进行量化交易，第一步是获取实时行情数据，本资源是从新浪财经API接口获取期货实时行情数据的Python源代码（本代码获得的数据不再仅是5分钟行情数据，而是秒级行情更新，行情刷新间隔视网速及获取品种数量而定，一般6个期货品种以下，可以达到间隔数秒刷新），获得数据后转成DataFrame数据对象，以供进一步的数据分析。

最近学习Python进行量化交易，本资源是从新浪财经最新API接口获取期货秒级实时行情数据后，对开盘涨跌幅进行排序，选取涨跌幅最大的品种，另加自选3个品种进行实时监测，每隔2分钟对所有品种排一次序，然后再选涨跌幅最大品种，另加自选3个品种进行监测（因网速慢，同时监测8个品种，只能达到4秒更新），当涨幅达到一定幅度后预警，并输出预警品种名称。（目前限于网速，还需调整监测品种数量、监测间隔时间及预警涨跌幅等参数，以达到满意的灵敏度。另请注意本代码需在开盘前两分钟运行，最好用 Jupyter notebook。）

AOD-Net去雾网络Python源代码（pytorch），通过卷积神经网络对雾霾图像进行去雾，通过pytorch进行实现

Python_Misc 与组成员共享的一些Python源代码文件。

Docker-Python-App 一个包含python源代码的docker文件。 可以使用“ docker build -t custom_python_image：1.0”构建该Dockerfile。 因此，上面的docker命令将在当前工作目录中创建名称为custom_python_image且标签为1.0的docker镜像。 要通过“ docker run --name my_container custom_python_image：1.0”使用构建的映像运行容器，因此conatiner将创建名称为my_container的执行日历.py代码。