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原创【Cursor AI编程】基于Cursor开发坦克大战小游戏

摘要：本文介绍了一个基于Python和Pygame开发的2D坦克大战小游戏项目。项目采用Cursor作为开发助手，通过需求文档输出、代码实现、测试完善等步骤完成开发。游戏包含单人/双人模式、AI敌人、道具系统等功能，采用面向对象设计确保代码可扩展性。开发过程中通过与Cursor交互不断优化功能，如添加无敌道具效果，并最终完成项目交付。该项目展示了如何将AI助手作为产品经理与开发伙伴，实现完整的软件开发流程。

2025-11-23 15:45:18 468

原创【Cursor AI编程】Cursor安装与初始化

摘要：Cursor是一款基于VS Code开发的AI代码编辑器，深度融合大语言模型，支持通过自然语言指令实现代码生成、修改和调试。核心功能包括多语言智能补全、代码库分析、团队协作等，具有易用性和隐私保护特点。相比GitHub Copilot等工具，Cursor在代码生成、重构和多文件协作方面表现更优。安装过程简单，提供免费版和专业版选择，支持API自定义和快捷键操作（如Ctrl+L对话、Ctrl+K编辑代码），适用于个人开发者、学生和企业团队提升编程效率。

2025-11-09 16:15:23 994

原创【大数据】Spark MLlib 机器学习流水线搭建

本文介绍了基于Spark MLlib的逻辑回归二分类任务完整流程。主要包括数据加载、特征工程、模型训练与评估等核心模块。通过StringIndexer和VectorAssembler进行特征转换，使用Pipeline将数据处理和模型训练步骤串联。采用交叉验证和参数网格搜索优化超参数，最后评估模型性能。整个流程标准化、可复用，展现了Spark MLlib流水线在机器学习任务中的优势，包括流程自动化、减少人为错误和良好的可扩展性。文末还提供了完整的代码实现，可作为实际项目的参考模板。

2025-10-26 16:57:33 1044 2

原创原型开发（mastergo）--农业害虫检测APP

本文介绍了使用MasterGo进行害虫检测原型开发的过程，并梳理了标准化开发流程。流程分为四大阶段：需求分析（收集评审需求）、原型设计（创建项目并完成页面布局、交互和视觉设计）、开发协作（评审原型并完成切图标注和版本管理）、测试优化（功能兼容性测试及问题修复）。最后强调开发应优先满足核心功能需求，再扩展衍生功能，通过持续演示确认来不断完善产品。

2025-10-12 11:25:43 905

原创电商落地页设计优化的A/B测试验证与应用

某电商公司希望通过A/B测试验证新版落地页能否将转化率从13%提升至15%。实验采用双尾检验，设计10天周期，每组需至少1万用户样本。通过随机分组比较新旧页面转化率，并监控辅助指标如跳出率。使用Z检验分析数据显著性，若p值<0.05则判定新页面效果显著。技术实现包括数据清洗、样本抽样和统计检验，最终根据结果决定是否全量推广新页面。

2025-10-08 14:08:01 1048

原创 AB实验相关基础知识

AB实验通过随机分组对比方案效果，为产品优化提供数据支持。其核心是控制变量和因果推断，但可能受辛普森悖论影响，即整体与分层数据结论相反，主要因混杂变量或样本不均衡导致。为避免误判，需合理设计实验、进行分层分析、控制混杂变量及确保足够样本量。样本量计算涉及显著性水平、检验功效、效应大小等参数，需根据实验类型选择合适公式。正确实施AB实验可降低决策风险，提升产品体验。

2025-10-08 13:01:31 583

原创麦当劳顾客满意度影响因子量化研究 —— 基于CF树预聚类与层次聚类的群体画像与运营策略优化

本研究基于1453份麦当劳消费者调研数据，通过描述性统计、两步聚类和斯皮尔曼相关性分析，揭示顾客满意度影响因素。研究发现顾客可分为三类：中年抵触人群（40.9%）、年轻核心拥趸（38.9%）和老年理性支持者（20.2%）。"美味""可口"和"访问频率"与满意度呈强正相关，而"令人厌恶""增肥"为主要负面因素。建议针对不同群体实施差异化策略：为中年人群推广健康轻食，为年轻群体升级会员体系，为老年用户优化性价比套

2025-10-06 12:55:25 954

原创爬虫之广州二手房数据分析与可视化

本文基于链家网站数据，对广州二手房市场进行深入分析。研究采用Python爬取31,626条房源信息，通过数据清洗与可视化发现：广州各区房价差异显著，天河区均价最高（60,131元/㎡），从化区最低（13,199元/㎡）；3室2厅户型占比最高（27.79%），符合主流家庭需求；词云分析显示购房者最关注采光和方正等房屋特征。研究还识别出珠江新城中等高价地段，为购房决策提供数据支持，揭示了广州二手房市场的区域差异和消费偏好特征。

2025-10-05 15:06:16 689

原创心脏病监测数据可视化分析

本研究基于Kaggle的Heart Disease数据集（303个样本，14个变量），分析心脏病的影响因素。数据显示：样本中患病率54.5%，女性患病率（75%）显著高于男性（44.9%）；年龄分析表明，老年组患病率最高（62.5%），中年（53.3%）和青年组（42.9%）依次降低，证实年龄与患病风险正相关。此外，心率分析显示年龄增长与心率存在关联。研究结论提示性别、年龄和心率是心脏病的重要预测指标，但需注意样本量限制。数据预处理确认数据完整无缺失，为后续建模奠定基础。

2025-10-04 21:28:28 903 3

原创机器学习对中特估股票关键特征选取的应用与研究

本文致力于探讨中特估股票的关键特征选取与分类问题。收集巨潮资讯网行情中心的100支股票的详实数据，其中涵盖50支中特估股票与50支普通股票，每支股票均配备了23个财务特征。借助Python软件的强大功能，运用主成分分析与随机森林等方法对收集的数据进行深度剖析。

2025-07-26 18:01:23 1253

原创爬虫之selenium--基础篇

本文主要讲解如何配置selenium 以及对应的相关操作与案例,指在帮助爬虫爱好者快速入门selenium ，需要相关资料、安装包或技术交流的爱好者可以私聊我一起交流。

2024-08-14 20:52:57 1793

原创大数据开发--基于Hive的航空公司客户价值分析案例

本文主要以利用Hive对数据进行处理，Hive 是一个适用于处理大规模数据的开源数据仓库工具，提供了 SQL-Like 查询语言和良好的容错性，可以方便地进行数据查询和分析。通过对航空公司客户数据进行清洗分析，并通过K-means聚类将客户划分成几种不同的群体，根据不同群体中的各个特征指标，进一步得出客户价值，企业可以对不同的客户采用相关的策略，实现公司利益最大化。

2024-06-10 10:59:25 1764 1

原创 pytorch安装，解决pytorch下载报错（ERROR: Exception: Traceback (most recent call last): File ...）、下载缓慢问题

在下载pytorch时，由于安装包可能较大，一般可能是2G左右，通常需要花费较长的时间才能下载完成，但在很多时候，下载到一般会出现ERROR: Exception: Traceback (most recent call last): File …的错误，下面将对此提供一些解决方案。

2024-06-02 11:00:26 4615 2

原创迁移学习--如何训练自己的图像识别分类器

前面讲过一篇文章（链接:VGG16），关于如何利用已训练的VGG16模型来识别图像，而本章内容主要围绕如何利用手上少量的数据，训练实现我们自己的图像分类模型，对已有的模型进行微调，得到我们想要的结果；同时，还会扩展对AlexNet与ResNet-18模型的微调实现。本文主要展示如何利用迁移学习训练模型，通过修改VGG-16网络层，实现蚂蚁与蜜蜂的分类，这能够让我们在拥有较少的数据集下，能够快速、有效、方便的建立网络模型，实现自己的图像识别分类器。

2024-04-27 23:39:46 1560

原创 NLTK库安装方法大全

NLTK(Natural Language Toolkit)是自然语言处理(NLP)研究领域常用的一个Python库，由宾夕法尼亚大学的Steven Bird和Edward Loper在Python的基础上开发的一个模块，至今已有超过十万行的代码。本文讲述如何安装下载nltk库以及其语料包，提供在线下载与手动下载（离线）两种方法，与其对应的下载安装流程。

2024-04-16 00:16:19 2137

原创图像分类与迁移学习--基于预训练VGG-16模型识别图像类别

本文内容将讲述如何利用已经训练好的VGG-16模型（基于ImageNet数据集）来自动识别图像类别，其中模型测试将使用GPU主机而非GPU主机实现；并介绍如何下载利用PyTorch框架、什么是VGG-16以及实现对图像的尺寸与颜色的变换。本章内容主要讲述如何利用已学习好的VGG-16模型进行图片的自动分类预测，可以发现利用迁移学习可以很方便的进行我们所需要的研究，而且结果也相当不错，对于VGG-16模型，还有VGG-19，读者如果感兴趣可以自己去练习实践。

2024-04-06 21:55:43 3204 1

原创 python随机森林分类案例

本文将介绍在数据分析中，一个完整的分析或挖掘的流程是怎么样的，指在帮助读者更好的了解掌握数据分析的整体步骤，通过一个利用随机森林分类器解决一个简单的分类问题：根据客户的年龄、性别和地理位置等特征来预测其购买行为（0表示未购买，1表示已购买），大致展示一个完整的分析流程。本文首先生成了一个模拟的客户数据集，包括年龄、性别、地理位置和购买历史等信息，选择随机森林分类器作为模型进行训练，并使用网格搜索找到最优超参数组合来优化模型。最后输出模型在测试集上的性能指标。

2024-03-20 20:49:11 1736 1

原创 python数据分析之数据标准化

一般所收集到的数据都需要进行数据标准化，因为在数据集中存在许多量纲不同的指标，比如在学生体质数据集中，包含身高（cm）、体重（kg）等身体指标，可以发现两组指标的数据量纲不一致，指标之间的性质、量纲、数量级、可用性等特征均存在差异，这就会导致我们无法直接用其分析研究对象的特征和规律，同时对模型的可靠性也会造成影响。其次数据标准化在深度学习中会被经常使用，其能够减少噪声的同时，加速模型收敛，提高模型的性能和稳定性。

2024-03-17 23:42:37 6500 1

原创 python数据分析之异常值处理

异常值是一种沉默的“杀手”，在你去除缺失值准备开始建模的时候，可能会导致你的模型效果不理想或者是十分糟糕，而又不清楚问题出现在哪，所以对于异常值的处理也是非常重要的，本文将讲解什么是异常值以及异常值的处理。异常值有很多，这里所介绍的是关于数值型的异常值，也可以称为“离散值”。异常值是指在数据集中与其他观测值明显不同的数据点或样本。它们可能是由于测量错误、数据损坏、数据录入错误、系统故障或真实的极端情况等原因而产生。

2024-03-16 22:38:59 6050 1

原创 python缺失值处理方法大全

在一般情况下，我们所收集得到的数据不可能是“完美无暇”的，通常会包含缺失值、异常值等让我们头疼的情况，对于数据挖掘或数据分析，花费时间最长的不是建模方面，反而是在数据清洗阶段。为了保证数据质量以及模型的可靠性，数据清洗就显得尤为重要，本文将重点讲解该如何处理缺失值。缺失值是指在数据集中某些位置或字段缺失数据或信息的情况。在实际的数据收集与记录的过程中，可能由于各种原因导致部分数据缺失。缺失值通常会用“NaN”、“None”或空字符串表示。缺失值一般会对数据分析与建模产生影响，所以需要对缺失值进行处理清洗。

2024-03-16 01:27:56 4830 1

原创主成分分析(PCA)原理与特征选取

在许多领域中存在着大量数据特征，我们通常需要在海量的数据中提取出有价值的信息，例如如何在众多的数据特征中筛选或者是提取出高度有效的特征指标，而PCA就是一种能够解决此类问题的有效方法。PCA(Principal Component Analysis)，即主成分分析方法，主成分顾名思义就是代表一个数据中或者是事件中最重要、最主要的成分。主成分分析是一种使用最广泛的数据降维算法。

2024-03-14 23:53:26 5150 4

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