java房屋销售系统毕业设计答辩PPT.pptx
2022-12-15 19:04:34 1.24MB java 毕业设计
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主要栏目 1、新闻动态(后台可以添加) 2、最新楼盘(后台可以添加) 3、房产公司(后台可以添加) 4、家装导航(后台可以添加) 5、信息中心 6、求租求购 7、二手房信息 8、出租房信息 9、会员中心(注册会员可以发布“出售出租和求租求购”的信息) 10、推荐楼盘(后台可以添加)
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房屋销售信息管理系统的设计与实现
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美国国王县房屋销售 该数据集包含包括西雅图在内的金县的房屋售价。 其中包括2014年5月至2015年5月之间出售的房屋。 我将在本项目中讨论这些模块以分析数据 ...模块1:导入数据集 模块2:数据整理 模块3:探索性数据分析 模块4:模型开发 单元5:模型评估和完善 在数据分析生命周期的最后阶段。 在此阶段,必须尝试提高数据模型的效率,以便可以做出更准确的预测。 最终目标是将模型部署到生产或类似生产的环境中以最终接受 。
2022-09-03 21:32:51 1.2MB JupyterNotebook
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房屋销售管理信息系统-开题报告
2022-07-08 15:05:01 41KB 文档资料
房屋销售管理系统-VB编程毕业设计.doc
2022-07-02 14:05:48 364KB 课程设计
1、资源内容:毕业设计lun-wen word版10000字+;开题报告,任务书 2、学习目标:快速完成相关题目设计; 3、应用场景:课程设计、diy、毕业、参赛; 4、特点:直接可以编辑使用; 5、使用人群:设计参赛人员,学生,教师等。 6、使用说明:下载解压可直接使用。 7、能学到什么:通过学习本课题的设计与实现, 了解不同课题的知识内容,学习内部架构和原理,掌握有关课题重要资源, 同时增加自己对不同方面知识的了解,为后续的创作提供一定的设计思路和设计启发 , 并且可以快速完成相关题目设计,节约大量时间精力,也为后续的课题创作 提供有力的理论依据、实验依据和设计依据,例如提供一些开源代码、设计原理、 原理图、电路图、毕业设计lun-wen word版10000字+;开题报告,任务书等有效的资料, 也可以应用于课程设计、diy、毕业、参赛等不同场景,而且本设计简单,通俗易通, 方便快捷,易于学习,下载之后可以直接可以编辑使用, 可以为设计参赛人员、学生、老师及爱好者等不同使用者提供有效且实用的学习资料 及参考资料,同时也是一份值得学习和参考的资料。
2022-06-11 16:01:05 1.54MB SSH
1、资源内容:毕业设计lun-wen word版10000字+;开题报告,任务书 2、学习目标:快速完成相关题目设计; 3、应用场景:课程设计、diy、毕业、参赛; 4、特点:直接可以编辑使用; 5、使用人群:设计参赛人员,学生,教师等。 6、使用说明:下载解压可直接使用。 7、能学到什么:通过学习本课题的设计与实现, 了解不同课题的知识内容,学习内部架构和原理,掌握有关课题重要资源, 同时增加自己对不同方面知识的了解,为后续的创作提供一定的设计思路和设计启发 , 并且可以快速完成相关题目设计,节约大量时间精力,也为后续的课题创作 提供有力的理论依据、实验依据和设计依据,例如提供一些开源代码、设计原理、 原理图、电路图、毕业设计lun-wen word版10000字+;开题报告,任务书等有效的资料, 也可以应用于课程设计、diy、毕业、参赛等不同场景,而且本设计简单,通俗易通, 方便快捷,易于学习,下载之后可以直接可以编辑使用, 可以为设计参赛人员、学生、老师及爱好者等不同使用者提供有效且实用的学习资料 及参考资料,同时也是一份值得学习和参考的资料。
2022-06-06 19:02:01 1.54MB SSM
支持客户,管理员的不同身份登入的房屋销售系统管理,能否预定房屋,查询,修改,删除,修改自己的信息等
2022-05-31 12:24:38 50KB 房屋 销售 C# SQL
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数据主要包括2014年5月至2015年5月美国King County的房屋销售价格以及房屋的基本信息。 (已将hearder列标题写入数据开头) 其中训练数据主要包括10000条记录,14个字段,分别代表: 销售日期(date):2014年5月到2015年5月房屋出售时的日期; 销售价格(price):房屋交易价格,单位为美元,是目标预测值; 卧室数(bedroom_num):房屋中的卧室数目; 浴室数(bathroom_num):房屋中的浴室数目; 房屋面积(house_area):房屋里的生活面积; 停车面积(park_space):停车坪的面积; 楼层数(floor_num):房屋的楼层数; 房屋评分(house_score):King County房屋评分系统对房屋的总体评分; 建筑面积(covered_area):除了地下室之外的房屋建筑面积; 地下室面积(basement_area):地下室的面积; 建筑年份(yearbuilt):房屋建成的年份; 修复年份(yearremodadd):房屋上次修复的年份; 纬度(lat):房屋所在纬度; 经度(long):房屋所在经度。
2022-05-27 20:58:57 118KB 机器学习 文档资料 人工智能
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