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RSS订阅原创 HDFS 文件操作工具开发实践与学习总结
本文介绍了基于Hadoop HDFS实现的轻量级文件操作工具开发过程。该工具支持-cat查看、-rm删除、-ls目录列表、-mkdir多级目录创建和-put文件上传等核心功能。通过Configuration和FileSystem类完成HDFS连接配置，利用不同API实现各功能模块，并遵循标准化操作流程。文章详细解析了关键技术点，如mkdirs()递归创建目录、delete()删除机制及IO流操作优化等。实践表明，该工具能有效完成HDFS基础操作，并帮助开发者深入理解分布式文件系统的API调用和IO模型。项目
2025-12-25 17:30:50
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原创 数据大屏从后端到前端实践MySQL + Flask + ECharts
本文介绍了使用MySQL、Flask和ECharts实现数据大屏的全流程实践。技术栈包括：Flask后端处理MySQL数据并提供API接口，前端通过HTML/CSS搭建页面结构，JavaScript结合ECharts实现可视化图表展示。后端开发部分详细说明了数据库连接工具类、Flask应用的创建和API接口编写；前端部分展示了页面结构搭建和ECharts图表容器设置。整个系统架构清晰，后端负责数据处理，前端通过异步请求获取JSON数据并渲染可视化图表，最终实现直观的数据大屏展示效果。
2025-10-16 16:42:21
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原创 脱发预测模型的数据预处理、可视化分析和模型训练
本研究基于脱发预测数据集，采用随机森林和支持向量机等机器学习方法构建预测模型。数据预处理包括：1) 将英文列名汉化便于理解；2) 缺失值处理，将"No Data"标记为NaN；3) 特征工程，创建"高压力"和"遗传高压力组合"等新特征。通过二值转换(Yes=1/No=0)处理分类变量，并使用随机森林分析特征重要性。结果表明遗传、荷尔蒙变化等关键因素对脱发具有显著预测作用。研究为脱发风险识别提供了数据支持，有助于早期干预措施的制定。
2025-06-26 16:29:40
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原创 心脏病数据分析及分类
本研究基于1319例心脏病患者数据，通过系统化分析构建了心脏病发作预测模型。研究首先进行数据预处理：处理了心率、血压异常值（数据量由1319降至1314），纠正了6例血压录入错误。探索性分析显示患者年龄、性别及各项生理指标分布特征。研究采用逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机和XGBoost等多种机器学习算法建模，重点关注医学指标与心脏病的相关性。项目完整呈现了从数据清洗、异常值处理到模型评估的全流程，为临床心脏病风险预测提供了数据支持。
2025-06-20 16:12:46
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原创 电商订单数据分析报告
本研究基于2021年某电商平台104,557条订单数据，通过数据预处理和可视化分析，探索用户消费特征。分析发现：1）订单金额呈右偏分布，大部分订单集中在500-1500元区间；2）月度收益呈现波动上升趋势，11月因双十一促销达到峰值；3）用户购买时段集中在10-22点，午间和晚间为消费高峰。预处理阶段对付款金额异常值（负数）进行修正，并排除退款订单以保留有效数据。研究采用Python的pandas、matplotlib和pyecharts库进行数据处理和可视化，为电商平台运营策略提供数据支持。
2025-06-12 16:28:20
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原创 项目5.1
摘要：本文介绍了对抑郁症患者数据（8400条记录）的预处理过程。首先使用Pandas读取CSV文件，发现日期列存在112条缺失值且格式不规范，患者姓名列需要拆分出性别和年龄。通过字符串分割提取了性别和年龄信息，删除缺失日期记录，并将日期格式转换为标准datetime类型（如05.28→2025-05-28）。最终数据保留8288条完整记录，为后续分析做好准备。
2025-06-05 18:20:08
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原创 Python学习之旅：从初体验到深度掌握的深度感悟
总之，Python的学习之旅是一段充满挑战与收获的旅程。它教会了我如何用代码表达思想，如何用技术解决实际问题。我相信，在未来的日子里，Python将继续陪伴我，成为我探索未知世界的强大工具。对于每一个正在学习Python的你来说，只要保持好奇心，勇于实践，你一定也能在这条路上走得更远，收获更多。让我们一起在Python的世界里，共同探索、共同成长吧！
2024-12-20 10:34:26
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