红星闪闪亮,照我去战斗

今天升星了,却没有想象中那么兴奋。

 

在csdn混了一年多了,一边跟高手偷学武功,一边在没事的时候帮初学者回答几个问题,优哉游哉。
得分的事,一直就没怎么在意。升星要5000分,每个帖子得5分10分的,得要回多少贴才能凑够数啊。

 

有一天突然发现,在C/C++版的得分超过了4000,就有点蠢蠢欲动了。
后来上了4500,就有点变态了,想赶在春节前升上去。
于是整天不停的刷新,见到帖子就冲上去,没看清题的、一知半解的也要先抢到sf。
还有两次居然彻底回答错了,狂汗,总算有高手给纠正了,没有误人子弟。

 

现在总算把这件事了结了,该收收心,准备过年了

 

一些统计:

回复帖子981个

得分帖子553个

总技术分7587

C/C++版技术分  5005

这个是完整源码 python实现 Django 【python毕业设计】基于Python的天气预报(天气预测分析)(Django+sklearn机器学习+selenium爬虫)可视化系统.zip 源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用s,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用sklearn机器学习库构建预测模型,通过时间序列分析和回归方法,对未来天气情况进行预测。我们利用以往的数据训练模型,以提高预测的准确性。通过交叉验证和超参数优化等技术手段,我们优化了模型性能,确保其在实际应用中的有效性和可靠性。 最后,基于Django框架开发前端展示系统,实现天气预报的可视化。用户可以通过友好的界面查询实时天气信息和未来几天内的天气预测。系统还提供多种图表类型,包括折线图和柱状图,帮助用户直观理解天气变化趋势。 本研究的成果为天气预报领域提供了一种新的技术解决方案,不仅增强了数据获取和处理的效率,还提升了用户体验。未来,该系统能够扩展至其他气象相关的应用场景,为大众提供更加准确和及时的气象服务。
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