本项目为本人毕设项目,仅供参考学习。本项目所使用的Python环境为3.10,数据库为Neo4j数据库,需自己提前下载配置好Neo4j数据库,本项目使用的Neo4j版本为neo4j-community-5.16.0。配置好后先下载好相关py包,再运行build_medicalgrahp.py将data数据预处理并入库Neo4j,生成知识图谱,接着运行start.py,运行整个项目。
2025-02-10 09:52:14 45.19MB 知识图谱 Neo4j数据库 python JavaScript
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这段 Python 代码主要实现了基于 EEGNet 模型的脑电信号(EEG)分类任务。它使用了 K - 折交叉验证和数据打乱等技术来评估模型的性能,包括训练集准确率、测试集准确率、敏感度(True Positive Rate,TPR)、特异度(True Negative Rate,TNR)和误报率(False Positive Rate,FPR)等指标。
2025-02-06 23:33:29 18KB python
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个人财务管理系统是一个命令行应用程序,旨在帮助用户记录和管理他们的财务状况。用户可以添加收入和支出记录,查看财务报告,计算总收入、总支出和余额,并生成简单的财务统计信息。该系统的设计旨在提供一个简单易用的界面,使用户能够轻松管理自己的财务。 系统的核心功能包括: 添加收入和支出:用户可以输入收入或支出金额及其描述。 查看财务记录:用户可以查看所有的收入和支出记录。 生成财务报告:系统会计算总收入、总支出和当前余额,并提供简单的统计信息。 数据持久化:使用CSV文件存储用户的财务记录,以便在程序重启后仍能访问。
2025-01-27 12:34:10 3KB 财务管理 Python
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## 技术环境: PyCharm + Django2.2 + Python3.6 + mysql5.6 采用最新Python环境和Django框架实现的一个家庭财务管理系统。家庭成员可以前台注册登录,登录后可以登记自己的收入和支出信息,也可以查询修改自己的收入支出信息,还可以修改个人资料等。管理员登录后可以管理所有的家庭成员信息,也可以管理所有成员发布的支出和收入信息哦,还可以发布网站新闻公告,修改个人密码等! ## 实体ER属性如下: 用户: 用户名,登录密码,姓名,性别,出生日期,用户照片,联系电话,邮箱,家庭地址,注册时间 收入分类: 分类id,分类名称 收入: 收入id,收入类型,收入来源,支付方式,支付账号,收入金额,收入日期,收入用户,收入备注 支出类型: 支出类型id,支出类型名称 支出: 支出id,支出类型,支出用途,支付方式,支付账号,支付金额,支付日期,支出用户,支出备注 支付方式: 支付方式id,支付方式名称 新闻公告: 公告id,标题,公告内容,发布时间
2025-01-27 09:41:14 5.43MB python django
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Python基于Django银行信贷管理系统设计毕业源码案例设计_Python_Django_Bank_Credit
2025-01-25 20:30:35 5.88MB
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夜曲编程Python数据分析百题斩第46题文件
2025-01-20 19:56:19 475KB 数据分析
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2017 q2_trip_history_data.csv 共享单车平均骑行时间的数据分析用原始大量数据,2017 q1_trip_history_data.csv """ 明确任务:比较共享单车每个季度的平均骑行时间 """ import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt data_path = './data/bikeshare' data_filenames = ['2017-q1_trip_history_data.csv', '2017-q2_trip_history_data.csv', '2017-q3_trip_history_data.csv', '2017-q4_trip_history_data.csv'] def collect_data(): """ Step 1: 数据收集 """ data_arr_list = [] for data_filename in data_filename
2025-01-17 22:56:39 20.33MB python numpy
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标题 "2017 q1_trip_history_data.csv" 指的是一个CSV文件,其中包含了2017年第一季度共享单车的行程历史数据。这个文件是进行数据分析的理想素材,特别是对于那些想了解共享单车用户行为模式、骑行习惯或者评估服务效率的研究者而言。 描述提到,“共享单车平均骑行时间的数据分析用原始大量数据”,意味着文件中可能包含每趟骑行的起始和结束时间,通过这些信息可以计算出每次骑行的持续时间,并进一步分析骑行的平均时间、最短和最长骑行时间等统计信息。原始大量数据暗示着这个数据集非常庞大,可能包含了数以万计甚至百万计的骑行记录,这样的数据量对于深入研究和挖掘隐藏模式非常有帮助。 标签“python”表明我们将使用Python编程语言来处理和分析这些数据。Python因其强大的数据处理库如Pandas、NumPy和Matplotlib而成为数据科学界的首选工具。我们可以用Pandas读取CSV文件,用NumPy进行数值计算,而用Matplotlib或Seaborn创建可视化图表来展示分析结果。 “数据分析”标签提示我们需要运用统计学方法来理解数据。这可能包括描述性统计(如均值、中位数、众数、标准差等)、探索性数据分析(通过散点图、直方图等发现数据特征)以及更复杂的时间序列分析,来识别骑行时间在一天、一周或整个季度内的变化规律。 “共享单车骑行时间”意味着我们的关注点将集中在骑行时长上,可能的研究问题包括:不同时间段(如早晚高峰)的骑行时间有何差异?骑行时间与天气、季节、工作日/周末等因素有怎样的关联?骑行时间与用户年龄、性别等个人特征的关系如何? “csv”标签表明数据是以逗号分隔值(Comma Separated Values)格式存储的,这种格式易于读写,适合在各种软件之间交换数据。在Python中,我们通常使用Pandas的`read_csv()`函数来加载这种格式的数据。 要对这个数据集进行详细分析,首先我们需要使用Python的Pandas库加载数据,然后清洗和预处理数据,去除缺失值或异常值。接着,我们可以计算平均骑行时间、骑行时间的分布、骑行时间与其他变量的相关性等。通过数据可视化展示分析结果,例如绘制骑行时间的直方图、箱线图,或者制作时间序列图来展示骑行时间随时间的变化趋势。这些分析有助于我们理解共享单车用户的骑行习惯,为优化服务提供依据。
2025-01-17 22:54:57 11.97MB python 数据分析
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1.本项目以科大讯飞提供的数据集为基础,通过特征筛选和提取的过程,选用WaveNet模型进行训练。旨在通过语音的梅尔频率倒谱系数(MFCC)特征,建立方言和相应类别之间的映射关系,解决方言分类问题。 2.项目运行环境包括:Python环境、TensorFlow环境、JupyterNotebook环境、PyCharm环境。 3.项目包括4个模块:数据预处理、模型构建、模型训练及保存、模型生成。数据集网址为:challenge.xfyun.cn,向用户免费提供了3种方言(长沙话、南昌话、上海话),每种方言包括30人,每人200条数据,共计18000条训练数据,以及10人、每人50条,共计1500条验证数据;WaveNet模型是一种序列生成器,用于语音建模,在语音合成的声学建模中,可以直接学习采样值序列的映射,通过先前的信号序列预测下一个时刻点值的深度神经网络模型,具有自回归的特点;通过Adam()方法进行梯度下降,动态调整每个参数的学习率,进行模型参数优化 4.项目博客:https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/134832627
2025-01-13 20:25:03 16.4MB tensorflow python 深度学习 语音识别
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python草莓熊代码
2025-01-09 21:56:56 1KB python
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