Just KNIME It 第二季完结

详细内容请参见网站 https://havef.fun/jki_s2/ (国内访问可以使用地址 https://havef.gitee.io/jki_s2/ )

“Just KNIME It!”是什么?

“Just KNIME It!”(就用KNIME吧!)是 KNIME 官方提供的一系列和数据相关的挑战。你可以通过 KNIME 构建工作流来解决这些挑战,在此过程中你还可以向社区其他参与者学习。

指北君小提示

虽然这一季活动已经过去了,但你可以随时通过挑选自己感兴趣的题目练习构建 KNIME 工作流,提高自己解决问题的能力。

在挑战时,可以先下载相关挑战的数据之后,自己进行尝试,如果没有成功,你可以借助“解决方案摘要”前进,如果还是没有成功,可以通过“工作流构建描述”了解构建工作流中使用了哪些节点,甚至下载官方答案或参考社区讨论进行学习。

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指北君已帮你将题目翻译成了中文(感谢“晨曦”对中文内容的修订),并做好了相应提示的整理,对于社区讨论(英文),可以通过使用浏览器的翻译功能进行查看。

你现在只需要 -- Just KNIME It

关于挑战的数据和答案

每一个挑战的数据都可以在以下链接中找到并下载。 https://hub.knime.com/alinebessa/spaces/Just%20KNIME%20It!%20Season%202%20-%20Datasets/latest/~ABGKRCc3aIXXJOh4/

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也可以通过指北君为你准备的百度网盘(链接: https://pan.baidu.com/s/1XSnesg63-wsqNLQqPg9OUA?pwd=genv 提取码: genv )或 微软OneDrive(https://1drv.ms/f/s!AmdvHLsqSUh5iv5LgDwpN1mIDW5suw?e=Jer4xV)统一下载所有数据和参考答案,导入 KNIME 进行学习。(导入流程类似《KNIME 视觉化数据分析》学习资料导入过程)

注:参考工作流中如果发现数据不能成功读取的情况,那么有可能是数据文件路径的问题,需要使用者手动更改数据文件路径,或者复制数据文件到工作流中指定的数据目录中。

第二季挑战题目列表

  • 挑战01:比对各国的汇率 - 难度:简单
  • 挑战02:信用卡客户的分群 - 难度:中等
  • 挑战03:比较月度销售 - 难度:中等
  • 挑战04:年度数值的月度分布 - 难度:简单
  • 挑战05:基于空气质量和水污染对国家的排名 - 难度:简单
  • 挑战06:航空公司的点评 - 难度:困难
  • 挑战07:绘制足球传球成功的地图 - 难度:简单
  • 挑战08:欧洲歌唱大赛(ESC) - 难度:中等
  • 挑战09:影响葡萄酒品质的关键因素是什么? - 难度:困难
  • 挑战10:为"美味"餐厅计算年初至今和月初至今的销售额 - 难度:简单
  • 挑战11:向 GPT-3 提问 - 难度:困难
  • 挑战12:图像模糊化 - 难度:简单
  • 挑战13:了解犯罪与房地产的关系 - 难度:中等
  • 挑战14:全球范围LGBTQIA+群体的权益 - 难度:中等
  • 挑战15:建立一款更新精算信息的仪表板 - 难度:中等
  • 挑战16:美国的本科学习成本 - 难度:容易]
  • 挑战17:掌握错误处理与日志记录的卓越工作流程 - 难度: 困难
  • 挑战18: 用地图描画出你心目中世界最美好的地方 - 难度:困难
  • 挑战19:糖尿病预测 - 难度:简单或中等
  • 挑战20:酒店评论中的主题 - 难度:困难
  • 挑战21:协助高尔夫球童(上篇) - 难度:中等
  • 挑战22:协助高尔夫球童(下篇) - 难度:中等
  • 挑战23:验证你的组件 - 难度:中等
  • 挑战24:侦查恶意电子邮件地址 - 难度: 中等
  • 挑战25:寻找心脏病的线索 - 难度:中等
  • 挑战26:销售业绩的计算 - 难度:简单
  • 挑战27:探索世界杯数据集 - 难度:中等
  • 挑战28:Plotly 绘制漏斗图的乐趣 - 难度:中等
  • 挑战29:桌球大赛 - 难度:中等
  • 挑战30:音乐数据 app - 难度:中等或困难

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内容概要:本文介绍了利用遗传算法在MATLAB中实现热电联产(CCHP)系统的选址和容量规划的方法。热电联产项目涉及多个复杂因素,如燃料成本、运营成本、环境影响及电网和热网的承载能力。传统的选址定容方法难以全面考虑这些因素,而遗传算法因其全局优化能力和适应性强的特点,成为解决此类问题的有效手段。文中详细阐述了遗传算法的基本原理、程序结构与功能,包括参数设置、适应度函数设计、染色体编码与解码、遗传操作等,并提供了具体的MATLAB代码实现。此外,还讨论了适应度函数中对建设成本、热网和电网潮流计算的处理,以及交叉算子的自适应调整策略。最终,通过实际案例验证了该方法的有效性,相比传统方法,能够显著降低初期投入并优化资源配置。 适合人群:从事热电联产系统研究、设计和优化的专业人士,以及对遗传算法及其应用感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标:适用于需要进行热电联产项目选址和容量规划的实际工程场景,旨在寻找最优解决方案,降低成本,提高系统效率。同时,也为相关领域的研究人员提供了一种有效的优化方法。 其他说明:文中提供的MATLAB代码可以直接用于类似项目的仿真和优化,但需要注意根据实际情况调整参数和适应度函数。此外,文中提到的一些特殊处理方法,如自适应交叉算子和粒子群优化辅助搜索,有助于提高算法性能和收敛速度。
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