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Visual_C++面向对象与可视化程序设计 清华大学出版社黄维通写的 压缩包里全部是教材上的源码，解压后有许多子文件夹。子文件价的名字都是x_y型.比如说4_1表示第四单元第一个教材实例的代码，子文件夹里是能用VC和VS打开的.dsw工程

"股票数据可视化" 是一项基于Python语言的数据分析工作，旨在将股票市场的数据可视化成易于理解的图表和图形。通过使用Python的工具和库，股票数据可视化的工作者可以从各类数据源中提取出市场数据，并使用数据可视化技术制作成各种形式的图表和报告，其中包括股票价格趋势图、K线图、成交量柱状图等。通过这些图形的展示，股票数据可视化工作者可以帮助市场参与者更好地理解股票市场的走势趋势，以及市场进一步发展的趋势。

基于python的淘宝购物用户行为可视化分析设计-代码，包含对用户行为分析，用户行为可视化分析代码。

(1)研究心电信号的产生原理及心电信号的采集过程方法,了解心电信号波形的特征及处理任务; (2)研究心电信号的预处理任务。嗓声抑刺和基线漂移纠正,分析数字低通滤波、自适应滤波等信号处理方法在心电预处理的应用,选取其中一种方法,采用Python编程实现该信号处理方法。 注释1:基线漂移一般由于信号采集时呼吸及人体移动造成的，表现为低频率的缓慢变化噪声，其频率一般小于0.5Hz。目前基线滤波技术层出不穷，从经典的IIR和FIR，到中值滤波、自适应滤波、形态学滤波、小波变换等。虽然各种论文所用的技术都取得了不错的效果，但在实际的使用中，还是较多的倾向于经典的滤波算法：FIR和IIR，即具有滤除低频信号的高通滤波器。 3)研究心电信号特征波形检测任务:QRS波、T波、ST段位移等,选取若干检测任务并设计相应的检测算法，并采用Python设计实现该算法;

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[Visual.C.面向对象与可视化程序设计(第2版)].清华大学

python朴素贝叶斯垃圾邮件分类与检测系统+可视化 毕业设计（包含文档+源码+部署教程）Django框架 为了解决垃圾邮件导致邮件通信质量被污染、占用邮箱存储空间、伪装正常邮件进行钓鱼或诈骗以及邮件分类问题。应用Python、Sklearn、Echarts技术和Flask、Lay-UI框架，使用MySQL作为系统数据库，设计并实现了基于朴素贝叶斯算法的邮件分类系统，并以Web形式部署在本地计算机。运用Sklearn库对KNN算法、SVM算法和朴素贝叶斯算法进行建模和训练，将训练结果进行分析和对比得出朴素贝叶斯算法在准确率、召回率和精确率三个指标下比其他分类算法更适合邮件分类，因此选择朴素贝叶斯算法作为系统核心算法。系统功能包括邮件检测与数据管理两大核心模块，邮件检测模块，采用基于朴素贝叶斯算法，使用TF-IDF算法对邮件进行特征提取并将邮件内容以及检测结果存储于MySQL数据库，存储到MySQL中的数据将用于数据管理模块；数据管理模块包括数据存储、数据分析、数据可视化。系统采用黑盒测试方法对两个模块进行功能性测试，测试结果符合预期。系统满足设计基本需求，能安全、稳定和可靠地运行。

Axhub Charts Pro v2.1.0 数据可视化原型设计库

VC++面向对象与可视化程序设计，经典，实用，不看你会后悔的。。。呵呵