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工作室项目:招聘信息采集分析及可视化

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1、项目背景   我们现在进入一个“大智物移云”—大数据智能化、物联网、移动互联网、云计算的时代,一个计算无处不在、软件定义一切、网络包容万物、连接随手可及、宽带永无止境、智慧点亮未来的时代。

项目实操:招聘信息采集分析及可视化

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一、项目背景       我们现在进入一个“大智物移云”—大数据智能化、物联网、移动互联网、云计算的时代,一个计算无处不在、软件定义一切、网络包容万物、连接随手可及、宽带永无止境、智慧点亮未来的时代

工作室项目:Python工业汽油精制过程辛烷值损失预测模型研究

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化工过程的建模一般是通过数据关联或机理建模的方法来实现的,取得了一定的成果。

Python网络爬虫实战

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一、课程简介       通过学习本课程,可掌握Python在静态网页、动态网页、需要登录后才能访问的网页、PC客户端、APP中爬取数据的主要方法和技能,并为后续相关课程学习及将来从事数据分析挖掘研究

工作室项目:Python超级商场用户画像描绘

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通过计算机技术,精准识别客户类型,制定个性化营销方案,提高客户满意度,挖掘销售机会,并实现精细化经营管理。 2.项目目标         分析不同客户的购物行为特征,为其制定个性化的营销方案。

交通事故成因分析

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本案例提供了交通事故相关的多维度数据,通过对事故类型、事故人员、事故车辆、事故天气、驾照信息、驾驶人员犯罪记录数据以及其他和交通事故有关的数据进行深度挖掘,形成交通事故成因分析的方案。

工作室项目:Python基于小麦籽粒几何形状实现小麦品种分类

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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。

工作室项目:基于FineBI实现发电量可视化分析

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项目背景     在能源转型和绿色发展的背景下,电力行业的数据分析对于理解能源消费结构、优化电力资源配置具有重要意义。

【招募中】ModelEasy平台资源开发

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❀❀❀本项目正在招募中❀❀❀ ▣ 工作内容 由学生根据下方清单任选一个项目,按照泰迪智能科技提供的项目标准,基于ModelEasy平台完成相关资源开发。   ▣ 交付清单 1.

TensorFlow2深度学习实战

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一、课程简介       通过学习本课程,可掌握构建卷积神经网络CNN、构建循环神经网络RNN、长短时间记忆模型LSTM的主要方法和技能,并为后续相关课程学习及将来从事数据挖掘工作奠定基础。
智能助手
GPT助手
您好,请问有什么可以帮您!