水色图像水质评价采用专门针对推向处理的卷积神经网络来进行分类处理

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

雷达信号处理中的静止目标(静态杂波)滤除问题博文相对应的代码和数据

案例基于pyspark开发，使用了线性，Ridge，LASSO，Elastic Net，决策树，梯度提升树以及随机森林7种回归模型完成预测，并使用了均方差和R2评估指数对七种模型效果进行了比较分析

该资源包括一个python实现的爬取招聘信息的爬虫代码，代码可以爬取所有行业的招聘信息（只要修改网址即可（同一个网站的不同界面）），还报错爬取饿 3 万多条计算机后端的10个热门城市的招聘信息。

B站视频的完整代码和数据.zip

该系统的主要功能包括：全国主要城市天气数据的采集、存储和展示、数据的可视化分析等。这些功能能够帮助用户更好地了解天气变化，提高对气象灾害的预警能力，同时也为天气研究者和爱好者提供了一个用于数据分析和可视化的平台。 该系统采用了Python语言，使用了多种数据处理和可视化库，如Pandas、echarts等。Pandas是一个常用的数据处理库，echarts是一个常用的可视化工具。这些库的选择使得我们能够快速地开发出一个功能完备、易于使用的天气数据可视化系统。 在具体实现方面，系统首先使用爬虫技术采集全国主要城市天气数据，经过处理和存储后，将这些数据通过echarts展示在前端大屏上。同时，使用Pandas库对数据进行清洗和分析，并将数据以直观的方式展示出来，帮助用户更好地理解和分析数据。此外，还绘制了全国地图，方便用户对于不同城市天气数据的比较和分析。 为了更好地帮助用户了解天气变化，还进行了数据的可视化分析。通过使用echarts可视化工具，将天气数据以柱状图、折线图、饼图等多种形式展示出来，帮助用户更好地了解天气变化趋势和规律。（可做毕业设计和课程设计）

基于DINOV2模型的图像相似度计算完整代码和数据

Pytorch实现基于LSTM的情感分析的代码和数据集

车载毫米波雷达信号处理中的模糊问题相对应的代码和数据，包括文章中的一些仿真说明以及实验数据及其解析和分析代码。