手眼标定源数据（棋盘格+excel）

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该类主要实现通过打印驱动程序，向打印机发送原始数据类型，包括ESC指令，字符串。打印机驱动使用EPSON的就可以，只是在端口选择时，选择需要的端口类型。

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文件为多源数据集的编码形式，即预处理之后的数据 用于我的另一资源：基于多种机器学习算法的分类预测研究 该资源为机器学习结课论文，本文在对Lending Club数据集进行初步数据分析的基础上，通过选取4组不同的特征，采用同一种算法（逻辑回归，LR）进行分类预测，最终确定3个相对较优特征为：loan_amnt，annual_inc，term。随后本文针对“多源数据集”，采用神经网络、贝叶斯分类器和决策树三种算法对数据进行分类预测，最终综合三种算法的模型结果参数，确定决策树为三者最优。最后，本文仍选取Lending Club数据集作为研究对象，经预处理后，选取数据的55个特征，并将二分类问题变为三分类问题。之后，采用单一树类模型——决策树，以及集成树类模型——随机森林和极端随机树对数据进行分类预测，对比模型结果参数，得出结论：集成算法相比较于单一算法有更好的准确度和泛化能力，但是相应模型也会消耗更多计算机资源

利用K-means算法对历年航空公司数据进行分析

内容概要：通过分析岗位的薪资、需求量与工作年限、城市、学历等之间的关系等。 数据内容：包含城市、教育要求、公司所属领域、职位名称、薪资等 使用人群及用途：Excel包括数据透视表、基础函数、图表，PPT中图表的展现。

摘 要 随着社会经济的快速发展，城镇化的加速建设，房地产交易越来越火，尤其二手房交易市场居高不下，互联网涌现大批网上二手房交易网站，但是由于提供的房源质量参差不齐，对于个人用户的需求不够精确，无法做到房源精准投放，因此需要实现二手房房源推荐系统来解决用户需求，而房源推荐系统的实现首要就是需要获得足够多的房源信息，所以本毕设通过实现二手房数据爬取系统来爬取房源数据，为房源推荐系统提供数据支持。 本系统使用多线程多端爬虫的优势，设计一个基于Redis的分布式主题爬虫。本系统采用Scrapy爬虫框架来开发，使用Xpath网页提取技术对下载网页进行内容解析，使用Redis做分布式，使用MongoDB对提取的数据进行存储，使用Django开发可视化界面对爬取的结果进行友好展示，设计并实现了针对链家网二手房数据的分布式爬虫系统。 经过开发验证，本系统可以完成对链家二手房房源数据的分布式爬取，可以为房源推荐系统提供数据支持，也可以为数据分析师提供二手房数据分析的数据源。 关键词：二手房：分布式爬虫：Scrapy：可视化

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