Excellent-wheel 项目使用教程

Excellent-wheel 项目使用教程

excellent-wheel 收集轮子类项目 excellent-wheel 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ex/excellent-wheel

1. 项目目录结构及介绍

excellent-wheel 项目是一个收集轮子类和算法类项目的仓库。以下是项目的目录结构及各部分的功能介绍:

excellent-wheel/
│
├── LICENSE               # Apache-2.0 许可证文件
├── README.md             # 项目说明文件
├── Java/                 # Java 语言相关的轮子项目
│   ├── Cache/            # 缓存相关项目
│   ├── mq/               # 消息队列相关项目
│   ├── EF-Redis/         # 手写 Redis Server 项目
│   ├── SmartMvc/         # 简易版 MVC 框架项目
│   ├── SimpleBlockchain/ # 简单区块链实现
│   ├── CIM/              # 即时通讯系统
│   ├── guide-rpc-framework/ # 分布式 RPC 框架
│   ├── My-RPC-Framework/ # 基于 Nacos 的 RPC 框架
│   ├── IoC/              # 依赖注入框架
│   ├── AOP/              # 面向切面编程框架
│   └── ...               # 更多项目
├── Go/                   # Go 语言相关的轮子项目
│   ├── go-docker/        # Docker 的 Go 语言实现
│   ├── OSS/              # 分布式对象存储项目
│   └── GO-JVM/           # Go 语言实现的 JVM
└── ...                   # 可能还有其他语言的项目

2. 项目的启动文件介绍

由于 excellent-wheel 是一个收集多个项目的仓库,不同的项目可能有不同的启动方式。以下是一些项目的启动方法概述:

  • Java 项目:通常需要一个 main 函数入口,你可以使用 mvn spring-boot:rungradle bootRun 等命令来启动 Spring Boot 项目。
  • Go 项目:使用 go run main.go 来运行主程序。

具体每个项目的启动方式,请查看对应项目的 README.md 文件。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件通常位于项目根目录或专门的配置目录下。以下是一些常见的配置文件及其作用:

  • application.propertiesapplication.yml:Spring Boot 项目的配置文件,用于配置应用程序的各种属性。
  • config.jsonconfig.toml:其他语言或框架的配置文件,作用类似于上述的 Spring Boot 配置文件。

每个项目的具体配置方式可能会有所不同,详细配置请参考各自项目的 README.md 文件中的说明。

请确保在运行项目之前,已经正确配置了所有需要的配置文件。

excellent-wheel 收集轮子类项目 excellent-wheel 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ex/excellent-wheel

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/c705392404e8 在本项目中,我们聚焦于“天池-零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测-EDA分析全过程-代码.rar”这一主题。该压缩包涵盖了一次针对心跳信号分类预测的数据挖掘实践,涉及数据的初步探索性分析(Exploratory Data Analysis, EDA)以及相关代码。 “天池”通常指阿里巴巴天池大数据竞赛平台,这是一个提供各类数据竞赛的平台,旨在助力数据科学家和初学者提升技能并解决实际问题。此数据挖掘任务可能是一项竞赛项目,要求参赛者对心跳信号进行分类预测,例如用于诊断心脏疾病或监测健康状况。EDA是数据分析的关键环节,其目的是通过可视化和统计方法深入了解数据的特性、结构及潜在模式。项目中的“task2 EDA.ipynb”很可能是一个 Jupyter Notebook 文件,记录了使用 Python 编程语言(如 Pandas、Matplotlib 和 Seaborn 等库)进行数据探索的过程。EDA 主要包括以下内容:数据加载,利用 Pandas 读取数据集并检查基本信息,如行数、列数、缺失值和数据类型;描述性统计,计算数据的中心趋势(平均值、中位数)、分散度(方差、标准差)和分布形状;可视化,绘制直方图、散点图、箱线图等,直观呈现数据分布和关联性;特征工程,识别并处理异常值,创建新特征或对现有特征进行转换;相关性分析,计算特征之间的相关系数,挖掘潜在关联。 “example.html”可能是一个示例报告或结果展示,总结了 EDA 过程中的发现,以及初步模型结果,涵盖数据清洗、特征选择、模型训练和验证等环节。“datasets”文件夹则包含用于分析的心跳信号数据集,这类数据通常由多个时间序列组成,每个序列代表一个个体在一段时间内的 ECG 记录。分析时需了解 ECG 的生理背景,如波
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