二手车价格预测 :racing_car: :sport_utility_vehicle: :fuel_pump:
一个基于 ML 的 Web 应用程序，可帮助预测二手商品的售价 :automobile: :sport_utility_vehicle:
提供实时 Web 应用程序
数据集
您可以在找到数据集
安装：
只需执行命令： pip install -r requirements.txt即可安装必要的依赖项。
用法：
将此存储库克隆到一个目录并导航到该目录。
运行命令： python app.py
这将在本地主机上运行 web 应用程序，看起来像这样。 随意使用代码，添加更多功能，美化它。 :winking_face:
运行 Dockerized 应用程序
确保在您的操作系统 (Windows/Mac/Linux) 中安装并设置了 Docker。 有关详细说明，请参阅
导航到您克隆此存储库的文件夹（存在Dockerfile 的位置）。
构建 Docker 镜像（不要忘记点！！ :grinning_face_with_smiling_eyes: )：
2025-03-26 23:55:08
3.17MB
1
程序开发软件：Pycharm 数据库：mysql
现在介绍的是一个用Python开发的爬取二手车网站数据及其分析的程序。爬取的时候采用selenium驱动google浏览器进行数据的抓取，抓取的网页内容传入lxml模块的etree对象HTML方法通过xpath解析DOM树，不过二手车的关键数据比如二手车价格，汽车表显里程数字采用了字体文件加密，这里我们只能随机生成一个价格用于演示程序的完整运行，如果想破解的话可能要截图后利用图片识别技术了。然后数据的展示采用pyecharts，它是一个用于生成 Echarts 图表的类库。爬取的数据插入mysql数据库和分析数据读取mysql数据库表都是通过pymysql模块操作！
2024-11-14 07:40:30
53.99MB
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该项目含有源码、文档、程序、数据库、配套开发软件、软件安装教程
项目运行
环境配置：
Pychram社区版+ python3.7.7 + Mysql5.7 + HBuilderX+list pip+Navicat11+Django+nodejs。
项目技术：
django + python+ Vue 等等组成，B/S模式 +pychram管理等等。
环境需要
1.运行环境：最好是python3.7.7，我们在这个版本上开发的。其他版本理论上也可以。
2.pycharm环境：pycharm都可以。推荐pycharm社区版;
3.mysql环境：建议是用5.7版本均可
4.硬件环境：windows 7/8/10 1G内存以上；或者 Mac OS；
6.Navcat11：这个版本不限10/11/14/15都可以。；
Python-Django毕设帮助，指导，本源码(见文末)，调试部署
2024-10-17 20:20:24
2.22MB
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项目开发流程（不提不说，必须会背）
在我们项目立项以后，项目经理、研发部和产品部一起针对项目进行了需求分析会议。会议结束以后，产品部门会给我们研发部提供需求文档，然后我们研发部再进行开会分析这些需求，根据需求进行分组后，分组后再进行讨论、创建表、写排期等，开发文档我们使用是这个swagger自动生成API文档。然后就是和我们项目老大一块去搭建框架，然后提交到远程仓库master上，由组员进行拉取分支，接下来就是根据需求进行开发。
项目介绍:
最近我协同开发的项目是一个类似转转、咸鱼商城的二手商品平台，这个项
目主要是用于 B2C、C2C 在平台上做一些线上和线下的二手商品交易，还实现了商品搜索、热门推荐、用户爱好推荐、广告等功能
被动说
开发环境：IDEA+Mysql+JDK1.8+Git+Maven
相关技术：Redis 缓存、Mongodb 数据库、RocketMq、Nginx、ES,Freemarker、
Docker、Jekins 等
其他技术：阿里云 OSS、Quartz 等
由于当时小组人较少，我负责的模块就比较多些，包括购物车模块、闪拍模
块、
2024-06-20 10:26:03
916KB
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5.9【阿里云天池】零基础入门数据价格：二手车交易价格预测 car-price-forecast-master
2024-05-23 20:32:01
9KB
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汽车销售系统
一个使用C＃和.NET开发的提供二手车销售的网站，
使用script.sql访问数据库。 可能需要在Web.config中编辑connectionStrings才能正确连接。
2024-05-23 14:07:20
59.7MB
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程序开发软件：Pycharm 数据库：mysql
现在介绍的是一个用Python开发的爬取二手车网站数据及其分析的程序。爬取的时候采用selenium驱动google浏览器进行数据的抓取，抓取的网页内容传入lxml模块的etree对象HTML方法通过xpath解析DOM树，不过二手车的关键数据比如二手车价格，汽车表显里程数字采用了字体文件加密，这里我们只能随机生成一个价格用于演示程序的完整运行，如果想破解的话可能要截图后利用图片识别技术了。然后数据的展示采用pyecharts，它是一个用于生成 Echarts 图表的类库。爬取的数据插入mysql数据库和分析数据读取mysql数据库表都是通过pymysql模块操作！
2024-02-24 12:36:57
53.99MB
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根据某交易平台的二手车交易记录的数据进行价格评估
Python基于机器学习的二手车交易预测评估系统设计与实现项目源码+数据集
python机器学习
2023-12-10 16:37:11
545KB
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