博客服务不好管阿

把博客地址发给父母,让他们也能看到我现在的状况,可惜遇到一个很无奈的问题──要注册才能写评论。
父母年纪大,没必要在这个技术站点上申请一个账号,最好能够匿名写评论。可是我了解了一下才知道──这是不可能的。

网络上的匿名评论往往不容易追踪,作为俺们这个河蟹社会,匿名评论是最令在位者头疼的事(想想也挺同情的,只手遮天的工作确实比较辛苦),所以肉食者的策略是──多一事不如少一事,如果要开放匿名评论的服务,就要为此承担责任,实际上也就变相的阻止了这种技术网站开设匿名评论的可能。

至于新浪、搜狐之类,那是有一定政府公关能力的大网站,只要不是太出格,一些诲淫诲盗的小玩意还是可以在我们的河蟹网络上大肆传播的。

以前不好意思用新浪的博客服务,因为自己虽然是个俗人,至少还是与新浪的恶俗有所区别。现在看来,有时间的话,还是需要将这里的文章放到那些大网站去的,雅俗共赏嘛。

[注:河蟹者,和谐也。网上黑话,以谐音而讽刺。]
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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