《CaRtola项目安装与配置指南》

《CaRtola项目安装与配置指南》

caRtola Extração de dados da API do CartolaFC, análise exploratória dos dados e modelos preditivos em R e Python - 2014-22. [EN] Data munging, analysis and modeling of CartolaFC - the most popular fantasy football game in Brazil and maybe in the world. Data cover years 2014-22. caRtola 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ca/caRtola

1. 项目基础介绍

CaRtola是一个开源项目,旨在对巴西最受欢迎的足球经理游戏——CartolaFC进行数据分析。该项目包含从CartolaFC API获取数据、进行数据探索和构建预测模型等功能。主要编程语言为Python和R。

2. 关键技术和框架

  • Python: 用于数据抓取、处理和分析。
  • R: 用于数据分析和可视化。
  • Jupyter Notebook: 项目中的数据分析报告采用Jupyter Notebook编写,便于交互式数据探索。
  • Docker: 用于容器化应用,确保在不同的环境中保持一致性。

3. 安装和配置

准备工作

在开始安装之前,请确保您的系统中已经安装以下软件:

  • Python 3.x
  • R
  • Docker
  • Git

安装步骤

克隆项目

首先,您需要从GitHub上克隆项目:

git clone https://github.com/henriquepgomide/caRtola.git
cd caRtola
安装Python依赖

项目使用poetry来管理依赖。安装poetry

pip install poetry

使用poetry安装项目依赖:

poetry install
安装R依赖

项目可能需要一些R包,可以在R控制台中运行以下命令安装:

install.packages(c("ggplot2", "dplyr", " tidyr", "readr"))
配置Docker

确保Docker已经安装并且正在运行。然后,构建Docker镜像:

docker build -t cartola_analysis .

运行Docker容器:

docker run -p 8888:8888 cartola_analysis

这将启动一个Jupyter Notebook服务器,您可以通过浏览器访问http://localhost:8888来查看。

运行项目

在Docker容器中,您可以通过执行以下命令来运行项目中的Jupyter Notebook:

jupyter notebook

然后,您可以在浏览器中打开http://localhost:8888,选择项目中的.ipynb文件开始数据分析和探索。

按照以上步骤,您应该能够成功安装并配置CaRtola项目,开始进行您的数据分析工作了。

caRtola Extração de dados da API do CartolaFC, análise exploratória dos dados e modelos preditivos em R e Python - 2014-22. [EN] Data munging, analysis and modeling of CartolaFC - the most popular fantasy football game in Brazil and maybe in the world. Data cover years 2014-22. caRtola 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ca/caRtola

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/f7286fdf65f9 在 IT 领域,数据集是机器学习深度学习项目的核心,为模型训练提供了必要的输入。fer2013 数据集是表情识别任务中广泛使用的资源,适合研究者和开发者开展情感分析面部表情识别研究。该数据集的压缩包文件已划分好训练集和测试集,用户可直接用于模型训练验证,无需手动处理数据。 fer2013 数据集由 Gary B. K霖和 A. Cohn 等人创建,旨在推动面部表情识别技术发展。它包含一万多张面部图像,每张图像对应一种情感标签,涵盖 7 种基本表情:高兴、中性、惊讶、伤心、愤怒、厌恶和蔑视。这些表情基于 Ekman 的六种基本表情理论,并增加了中性表情类别。 深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN),在图像识别任务中表现出色,包括表情识别。fer2013 数据集因其结构简单、标注明确,成为许多初学者和研究人员学习深度学习面部表情识别的首选。CNN 能自动从面部图像中提取特征,实现表情分类。完整的深度学习模型通常包括预处理、模型构建、训练、验证和测试等环节。 fer2013 数据集的免费提供,显著降低了研究开发的门槛,让更多人能够参该领域的探索。这对学术界和工业界意义重大,促进了技术的快速发展和知识共享。免费数据集还有助于公平竞争,避免因数据获取成本差异导致的不平等现象。 表情识别技术在现实生活中应用广泛,如智能人机交互、情感分析、社交媒体监控、娱乐、心理健康评估等。通过分析情绪,这些技术可提升用户体验,解决沟通障碍,甚至预测和预防心理问题。 总之,fer2013 数据集是深度学习表情识别领域的重要资源。它包含丰富的面部表情样本和预先划分的训练测试集,方便模型构建验证。结合深度学习技术,如 CNN,可构建高效的表情识别系统。其免费特性进一步推动了相关研究发展,为学术界和工业界带来
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