标题“数据集-途家民宿评论信息”指向了研究对象的具体类型，即途家民宿平台上的用户评论数据。途家作为一家知名的民宿预订平台，积累了大量的用户评论数据，这些数据对于了解民宿预订用户的消费行为、民宿行业的市场动态以及景点的旅游吸引力分析具有重要的价值。 描述中提到的“数据分析”表明这份数据集将被用于分析研究的目的。数据分析方法可能包含文本挖掘、情感分析、市场趋势预测等。通过这些分析可以对评论中出现的高频关键词、用户满意度、推荐度等进行量化处理，从而得到有价值的洞察。 “景点分析”则特别指出了数据分析的一个方向。它可能涉及根据民宿所在位置的评论来评价相关景点的受欢迎程度、用户体验、以及景点与民宿之间的关联性等。此外，通过景点分析，研究者可以探究不同景点如何影响民宿的预订量、用户评分以及旅游季节性变化等。 整个数据集可能包括但不限于如下内容：用户ID、评论文本、民宿名称、民宿地址、预订日期、入住日期、退房日期、评分、评论时间戳等。这些信息为研究者提供了丰富的维度，以分析民宿预订行为、评价用户的偏好和消费习惯、民宿服务和环境的改善点，以及随季节、节假日变化的旅游模式等。 通过对数据集进行系统分析，不仅可以帮助民宿业主优化服务和营销策略，为潜在顾客提供更准确的参考信息，同时，景点管理者也可以根据用户的反馈调整管理策略，提高旅游服务质量和游客满意度。另外，对于旅游研究者而言，这是一份宝贵的第一手资料，能够揭示旅游市场的新趋势，为学术研究提供实证支持。 这份数据集的价值不仅仅在于其提供了一个平台的用户评论信息，更重要的是，它能够成为研究民宿行业和旅游市场的珍贵资源，为各类分析研究提供数据支撑，从而在一定程度上推动相关行业的发展和学术研究的进步。

在本项目"Python爬虫实战+数据分析+数据可视化（汽车之家）.zip"中，我们将探索如何使用Python进行网络爬虫、数据处理以及数据可视化，特别是在汽车之家网站上的应用。这个项目涵盖了Python编程中的多个重要知识点，对于学习者来说是一个宝贵的实战经验。 我们从“Python爬虫”部分开始。Python爬虫是获取网络上公开数据的一种有效方法。在这个项目中，我们将使用Python的requests库来发送HTTP请求，获取汽车之家网站上的数据。同时，BeautifulSoup或者lxml库将用于解析HTML文档，提取我们需要的信息，如汽车型号、价格、配置等。爬虫设计时需要注意遵循网站的robots.txt规则，尊重网站的版权，避免对服务器造成过大负担。 接着，进入“数据分析”阶段。一旦获取到数据，我们可以利用pandas库进行数据清洗、整理和分析。这可能包括去除重复值、填充缺失值、转换数据类型、统计分析等步骤。通过分析，我们可以找出汽车市场的趋势、最热门的车型、价格分布等有价值的信息。 在“数据可视化”环节，我们将使用matplotlib或seaborn库绘制图表，以便直观地展示数据。例如，可以创建条形图显示各品牌汽车的销量，折线图展示价格随时间的变化，或者散点图展示不同配置与价格的关系。此外，更高级的可视化库如plotly和geopandas可以帮助我们制作交互式地图，展示不同地区的销售情况。 项目中的"car_home-master"文件可能是项目源代码或爬取数据的存储位置。在这个目录下，通常会包含Python脚本、数据文件（如CSV或JSON）、配置文件以及可能的说明文档。通过阅读这些脚本，我们可以学习到具体的爬虫实现方式、数据处理技巧和可视化代码。 总结来说，这个项目提供了Python爬虫从获取数据到解读结果的完整流程，涵盖了网络爬虫技术、数据处理和数据可视化的实践应用。通过这个项目，学习者不仅可以提升Python编程技能，还能了解到如何在实际场景中运用这些工具，为今后的数据分析工作打下坚实基础。

一共12章，对应原书中的12章内容，相交于第三版的课件，这个版本的课件内容更加与时俱进，因为新书是2022年7月出版，因此课件内容也更新。 另附上《数据挖掘：概念与技术》韩家炜 第三版 PPT 课件地址：https://download.csdn.net/download/aspeipei/88274616

在本项目中，我们将探讨如何使用Python爬虫技术获取链家网站上的二手房房价数据，并将这些数据存储到MongoDB数据库中，以便后续进行数据分析。让我们逐一了解涉及的关键知识点。 1. **Python爬虫**：Python是进行网络数据抓取的常用语言，其拥有丰富的库支持，如BeautifulSoup、Scrapy等。在这个项目中，我们可能使用requests库来发送HTTP请求获取网页内容，然后用BeautifulSoup解析HTML结构，提取出房价等相关数据。 2. **链家API或网页解析**：链家网站可能提供API接口，也可能需要通过解析HTML页面来获取数据。如果API可用，直接调用API会更高效；若无API，我们需要解析网页结构，找到包含房价、面积、地理位置等信息的元素。 3. **XPath和CSS选择器**：在解析HTML时，XPath和CSS选择器是定位网页元素的重要工具。XPath用于XML和HTML文档路径导航，而CSS选择器则用于选择HTML元素，两者都可以帮助我们准确地找到目标数据。 4. **数据清洗与预处理**：抓取的数据可能存在缺失值、异常值或格式不一致的问题，需要使用Python的pandas库进行清洗和预处理，确保数据质量。 5. **MongoDB**：MongoDB是一种NoSQL数据库，适合存储非结构化和半结构化数据。在这里，它将用于存储房价数据。Python有PyMongo库用于与MongoDB交互，包括连接数据库、创建集合（类似表）、插入数据、查询数据等操作。 6. **数据存储与结构设计**：在MongoDB中，我们需要设计合适的文档结构（JSON格式）来存储房价信息，如包含房源ID、小区名、价格、面积、所在区域等字段。 7. **数据分析**：抓取并存储数据后，可以使用Python的pandas、numpy、matplotlib等库进行数据分析，例如房价的分布、趋势、区域对比等。数据可视化可以帮助我们更好地理解房价规律。 8. **异常处理与批量爬取**：在爬虫过程中，需要考虑请求超时、反爬虫策略等问题，通过设置重试机制、使用代理IP等方式提高爬取的成功率。同时，为了获取大量数据，我们需要设计合理的爬取策略，避免过于频繁的请求导致IP被封。 9. **文件操作**：在本项目中，我们有一个名为“桂林房屋信息.xlsx”的文件，这可能是爬取前已有的数据样本，或者用于存储爬取结果。pandas可以方便地读写Excel文件，与MongoDB中的数据进行比对或合并。 10. **代码组织与版本控制**：使用Jupyter Notebook（即Untitled.ipynb文件）编写代码，可以方便地混合文本、代码和输出。同时，推荐使用Git进行版本控制，以便追踪代码的修改历史和协同工作。 总结，本项目涵盖了从网络爬虫、数据处理、数据库操作到数据分析的多个环节，是Python在数据科学领域应用的一个典型实例。通过实践，我们可以提升数据获取、存储和分析的能力，更好地理解房地产市场的动态。

《GeoGebra5指令汇编》是唐家军编著的一本关于GeoGebra软件的指南，主要针对GeoGebra 5.0.134.0版本。这本书旨在整理和解释GeoGebra中的函数和命令，方便用户理解和操作。GeoGebra是一款开源的数学软件，集几何、代数、微积分等多个数学领域于一体，广泛应用于教学和研究。 书中首先介绍了函数和运算部分。函数是GeoGebra中以英文简写形式加圆括弧表示的基本运算单元，如`acos()`或`arccos()`代表反余弦函数。在输入函数时，可以使用英文或中文名称，只要格式正确，都能得到相应的计算结果。例如，输入`acos(1)`将返回反余弦函数的值，而输入`acos(x)`则返回一个以x为参数的反余弦函数，其图像会在绘图区显示。 接下来，书里详细讲解了命令的使用。命令通常带有方括弧，用于指定对象或参数，如`CircularArc.圆弧过圆心与两点[]`，这个命令需要指定圆心和两个点来创建一个圆弧。在输入命令时，要注意使用半角字符，并且根据具体情况调整格式。例如，如果已有点O、A和B，输入`CircularArc[O,A,B]`或`圆弧过圆心与两点[O,A,B]`，GeoGebra将在绘图区绘制以O为圆心，OA为半径，从A逆时针方向到OB的圆弧。点B用于控制弧长，但不一定要在弧线上。 书中的"指令栏"和"运算区"是GeoGebra软件中的两个关键工作区域。"指令栏"允许用户直接输入指令，而"运算区"则用于展示计算结果和表达式。通过"视图"菜单可以开启或关闭这些区域。GeoGebra还提供了指令提示功能，输入部分指令后，系统会自动补全剩余部分，提高操作效率。 此外，本书还包括一个指令集，包含了所有5.0版本的指令，按照中文拼音顺序排列，同时提供英文和中文名称。由于GeoGebra的持续更新，不同版本可能有细微差异，用户应根据实际使用的版本查阅相应的指令集。 《GeoGebra5指令汇编》是一本实用的工具书，它详细阐述了GeoGebra软件中函数和命令的使用方法，对于学习和掌握GeoGebra的操作具有极高的参考价值。无论是教师在课堂上进行动态数学演示，还是学生自我学习探索，这本书都将是一个不可或缺的资源。

GeoGebra是一款强大的数学软件，它结合了几何、代数、微积分等多种数学领域，为用户提供直观的可视化工具。而《GeoGebra5脚本应用入门》则是针对那些希望深入探索软件功能，尤其是希望通过编程来定制化交互式数学教学资源的用户。作者唐家军通过这篇文章，向读者介绍了如何使用GeoGebra的脚本功能，从而提升教学和学习体验。 1. **背景：指令** - GeoGebra的指令系统使得用户不仅能通过图形界面创建数学对象，还能通过编写脚本来实现更复杂的操作。例如，通过输入"圆形[(1,2),3]"这个指令，可以在软件中直接生成一个圆心位于(1,2)，半径为3的圆。这种命令式的编程方式极大地扩展了GeoGebra的功能。 2. **脚本基础** - GeoGebra支持两种脚本语言：Java通用脚本和GeoGebra专属脚本。尽管Java脚本更普遍，但GeoGebra的专用脚本设计更加贴近软件的特性和需求。文章可能涵盖了基础语法、变量定义、条件语句、循环等基本概念，帮助初学者快速上手。 3. **按钮** - 在GeoGebra中，按钮是一种常见的交互元素，可以关联特定的脚本，当用户点击按钮时，执行相应的脚本代码。这使得用户能够通过简单的操作触发复杂的计算或图形变换。 4. **输入框** - 输入框允许用户输入数值，这些数值可以被脚本引用，动态改变数学模型。文章可能讲解了如何创建链接输入框，使输入框的值直接影响图形属性，以及如何在点击输入框时执行特定脚本。 - **链接输入框**：与图形或其他对象绑定，输入框的值变化会实时更新关联对象的属性。 - **携带点击时脚本的输入框**：当用户点击输入框时，除了输入值外，还会触发预设的脚本，比如验证输入值的有效性或者执行特定的计算。 5. **后续** - 文章可能提到了在掌握基础后，如何进一步学习和应用脚本，鼓励用户根据自己的需求和编程能力去探索更多可能性。 6. **脚本案例** - 通过具体的示例，如“递增/递减”按钮，来演示如何编写脚本来实现动态调整图形属性。这样的例子可以帮助读者更好地理解脚本的实际应用，并激发他们尝试创建自己的交互组件。 7. **附一，脚本指令** - 可能附带了一份GeoGebra5.0.134.0版本的脚本指令参考，方便用户查询和学习。此外，可能还有一个综合实例，将理论知识与实践操作结合起来，让读者能够亲手实践脚本编程。 《GeoGebra5脚本应用入门》是一篇面向初级用户的教程，旨在引导用户了解并掌握GeoGebra的脚本功能，从而创建更加生动、个性化的数学教学资源。通过学习这篇文章，用户可以提高其在GeoGebra中的操作水平，为数学教学和学习带来新的维度。

在量化投资领域，笔试题是评估候选人专业能力和潜在素质的重要环节。这十家公司在招聘过程中可能会涉及各种量化问题，包括但不限于统计学、概率论、金融工程、机器学习、算法交易等核心知识点。以下是对每一家公司可能涉及的量化知识点的详细解析： 1. **诚奇**：诚奇可能侧重于基础的数学建模和统计分析，例如线性回归、时间序列分析、蒙特卡洛模拟，以及风险管理和投资组合优化。 2. **概率投资**：名字暗示了概率和随机过程是重点，如布朗运动、几何布朗运动在金融模型中的应用，以及期权定价的Black-Scholes模型。 3. **海悦**：可能涉及金融市场的波动性研究，如GARCH模型，以及如何利用这些模型进行风险管理或策略制定。 4. **天演**：可能关注演化计算和遗传算法在投资策略中的应用，寻找最优投资组合或者预测市场动态。 5. **衍复**：衍复可能涉及到复杂的数据分析，如大数据处理、机器学习模型（如神经网络、决策树、随机森林等）在预测和策略生成中的应用。 6. **佳期**：可能侧重于市场时机选择，如动量策略、反转策略等，以及相关的时间序列分析技术。 7. **平方和**：可能考察的是统计套利和对冲策略，如统计套利中的协整关系、阿尔法策略等。 8. **集微**：可能关注微观结构理论，如限价订单簿的理解，交易成本分析，以及高频交易策略。 9. **九坤**：可能涉及到深度学习和自然语言处理，用于新闻情感分析、市场情绪追踪等，以辅助投资决策。 10. **凯读投资**：可能关注的是基本面分析，如财务报表解读、公司估值模型（如DCF、PE、PB等）的运用。 这些公司的问题可能涵盖广泛的量化工具和技术，包括Python编程、数据分析库（如Pandas、NumPy）、金融软件（如Matlab、R）的使用，以及对金融市场的深入理解。应聘者需要具备扎实的数学基础，良好的编程能力，以及对金融市场的敏锐洞察力。准备这些笔试题时，不仅要掌握理论知识，还要能够将理论应用到实际投资场景中，解决具体问题。

一、目的： 熟悉银行家算法，加深死锁有关概念的理解。 二、内容： 编制银行家算法通用程序，并检测思考题中所给状态的安全性。 三、要求： (1) 下列状态是否安全？(三个进程共享12个同类资源) 进程 已分配资源数 最大需求数 1 1 4 (状态a) 2 4 4 3 5 8 1 1 4 2 4 6 (状态b) 3 6 8 (2) 考虑下列系统状态 分配矩阵 最大需求矩阵 可用资源矩阵 0 0 1 2 0 0 1 2 1 5 2 0 1 0 0 0 1 7 5 0 1 3 5 4 2 3 5 6 0 6 3 2 0 6 5 2 0 0 1 4 0 6 5 6 问系统是否安全？若安全就

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