2.项目目标      本项目借助列表、集合、字典或元组等数据结构，构建“智慧菜篮子”的核心逻辑部分，主要实现以下功能。

3.核心技术        （1）Python数据分析与应用        （2）Python机器学习实战        （3）TensorFlow2深度学习实战        （4）计算机视觉实战

因此，如何根据教育平台的线上用户信息和学习信息，通过数据分析为教育平台和用户提供精准的课程推荐服务就成为线上教育的热点问题。

量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术，从庞大的历史数据中，通过模型分析出能够带来较好收益的“大概率”事件，用以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策

图片是一种更为生动和形象的视觉表达方式，但也为电子商务网站的管理者带来了技术上的挑战。电商平台对商家发布的商品信息有严格的管理规范，如《京东开放平台禁发商品及信息管理规范》：http://help.jd.com/Vender/viewQuestion-852-2011.html  和《京东开放平台商品标题及广告语发布规范》http://help.jd.com/Vender/viewQuestion-852-2687.html。 在这里，我们主要考虑商品信息图片中的文本信息的管理问题：图片中的文本以光学字符的形式表达，不能使用计算机直接检索和处理。 最常见的问题是，商品信息图片中的内容和商品规格参数中的内容不一致。例如某电热水壶产品规格参数中标明材质为“拉丝不锈钢”，而商品信息图片中介绍为304不锈钢。这将造成用户理解上的困扰：到底哪一个是准确的呢？实际上“拉丝”是不锈钢的一种表面处理工艺，“拉丝不锈钢”并没有说明所采用不锈钢材料的成分所符合的国家标准。 商品信息图片可能出现的另一个问题是，采用图片的方式来规避对敏感或违禁词的检测。我国的《广告法》和《反不正当竞争法》分别对虚假广告和利用广告作引人误解的虚假宣传作了禁止性规定。文本形式的商品介绍信息较易进行检测，而使用图片将大大增加电商网站监管的难度和工作量。除了电商网站，微信等社交软件中也存在大量以图像格式存在的文本信息，所以这一问题具有普遍性。 要解决以上的这些问题，需要设计一个系统来自动地从商品信息图片上提取其中的文本信息，这将有助于电子商务企业更好地做出商品推荐、售后服务和信息监管。

本项目旨在利用数据分析与可视化技术，分析一百多个国家或地区的教育情况，通过教育完成率、技能掌握程度和识字率等教育指标，监测不同国家或地区的教育程度、教育程序发展，进而间接挖掘各国家社会经济情况。

2.项目目标    本项目旨在利用数据挖掘技术研究不同小麦品种的几何形状，并依据其数据特征构建模型，实现小麦品种的分类。