仰慕已久

最新推荐文章于 2018-12-22 10:09:00 发布

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Python40行代码实现天气预报和每日鸡汤推送。超简单，真的！

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但是啊，小编为了讨得仰慕已久的女神的欢心（真香），便用python爬取了爱词霸网站的每日一句和天气预报网站的天气预报，并且每天定时将内容推送到女神的手机短信中（代码实现，不需要短信费哦）。好东西要学会分享...

MATLAB代码设计路径-UCASSleepAnalyze:国科大学生入睡时间分析

05-20

你可能已对某个女神仰慕已久，无数次的回望她的那扇窗，可是旧手机的像素很差，并不能看清窗内发生了什么，但窗户的个数还是数的过来的。灯起灯灭，女神是几点休息的呢？通过数亮灯窗户的数量，我们可以得到此刻还未...

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如何利用互联网工具深入调研你仰慕已久的网站

fenglin187的专栏

09-05

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网上有很多优秀、火爆的网站，相信大家一定会想知道这些网站的发展过程是怎样的？他的用户增长速度是怎样的？现在的PV是多少？我们能够看到网站现在的样子，但是相信你也想知道它以前设计的样子。尤其是奋斗中的站长们，你们应该对竞争对手或者行业前辈的推广方法和发展过程非常感兴趣。在你想要设计一个和其他人不一样的UI或者功能的时候，或许其他人早就在半年前已经尝试过，后来砍掉或者修改掉了。获得这些机密信息

见到了仰慕已久的李建忠老师

weixin_34248118的博客

04-21

252

今天不知道是什么黄道吉日，上午图灵出版社送了我本书，下午又见到了仰慕已久的李建忠老师。知道李建忠老师，源于《.NET框架程序设计》，至今我也认为是最好的一本.NET书籍。一本翻译的图书，竟然能让我对译者有这么深刻的印象，其实是一件很不可思议的事情，不仅仅因为李老师坚实技术功底，更是因为他极其负责和认真的态度。05年以前图书市场鱼目混珠，我不知道花了多少冤枉钱，花了多少冤...

看了仰慕已久的蝙蝠侠黑暗骑士

在看不见的距离里挥手

08-22

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在巴黎La Defense的UGC影院看的，在公司买的打折票4.5欧，比国内还便宜，上座率大概70%不到。放的是英文原声法语字幕，偶法语现在还是幼儿园水平，本来觉得自己英语还不错的，没想到除了小丑吐字清楚，语音抑扬顿挫基本听懂了，别的人说话只懂了20%，所以剧情还是没太整明白，所以也没啥可剧透的。不过因为以前都是一片赞誉之声，而且IMDB分数如此之高，看之前抱了很高期望的，所以看下来感觉好像离期望...

仰慕C领导已久，但铿锵一面........

weixin_34077371的博客

11-16

267

仰慕C领导已久，但铿锵一面。广大博友都想一睹尊颜，要求C领导设下鸿门宴，我等必将欣然赴约......(此处作者省略五百字)! 同意的请跟贴,嘿嘿. 转载于:https://blog.51cto.com/cdmatong/9314...

仰慕 Queens，先从 OpenStack Cinder 开始吧！

kwame211的博客

03-16

393

打造开源云计算中国第一互动社区内容专注于Linux、Kubernetes、OpenStack、容器、Ceph、Cloud Foundry......导读OpenStack 社区刚刚发行了 Queens 版本，此版本为 OpenStack 的第17个版本。此版包含了一些重大更新，例如SDN、GPU兼容和容器负载跟踪监控。正文OpenStack 正在飞速发展以满足云计算用户的需求。正如 OpenSta...

ROS机器人操作系统暑期学校总结和感悟

zhangrelay的专栏

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https://discourse.ros.org/t/ros-summer-school-in-china-2019-july-27-august-hefei/9494 中国ROS暑期学校将迎来五周年庆典。我们已成功在上海（2015年，2016年，2017年）和深圳（2018年）组织了4次ROS暑期学校。在过去四年中，超过1500名教师，学生和软件工程师在我们的ROS暑期学校学习。我们...

一个大牛的acm历程（看着就要颤抖）

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第一人称入行分享贴：大学混了四年，如何顺利入行互联网

dedong4563的博客

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编者按：警告！警告！FBI WARNING！本篇是由一位：（一口气读完）敲多了代码写多了BUG，让他写入行文的时候不知为何突然有了一种翻身农奴把歌唱然后开始追忆似水年华（我在说些什么鬼），然后乐呵呵地回忆被自己浪费掉的大学时光的郑州分院3期学员同时也曾是鄙人的直属师兄汪开放写的入行文其中大部分经历不具备参考价值，本人及本机构亦不赞成各位同学像他那样渡过大学生活...

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09-19

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内容概要：本文介绍了基于OpenCV与Qt开发的智能卡尺工具，该工具集成了图像采集、图像处理和自动纠偏功能，旨在提升工业制造中的测量精度和效率。文中详细阐述了系统的架构与功能，包括工具跟随、找线、找圆、颜色检测、形状匹配等高级功能。此外，还讨论了技术实现细节，如形状匹配与找线找圆算法的封装、Qt界面开发以及海康工业相机的集成。最后，强调了该系统作为学习资料的价值，涵盖计算机视觉、图像处理和Qt开发等方面。适合人群：从事工业自动化、计算机视觉、图像处理和Qt开发的技术人员，尤其是希望深入了解图像处理技术和实际应用场景的研发人员。使用场景及目标：适用于需要精确测量和图像处理的工业环境，如制造业生产线的质量检测环节。目标是提高测量精度和效率，减少人为误差。其他说明：该系统不仅是一个实用的测量工具，也是一个宝贵的学习资源，提供了完整的源码和技术文档，有助于开发者深入理解和掌握相关技术。

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### 使用Python进行旅客流量预测分析的数据处理与建模方法 #### 数据准备阶段在进行旅客流量预测之前，需要完成数据的加载、清理和预处理工作。这一步骤通常涉及使用 `pandas` 进行数据读取和初步探索性数据分析 (Exploratory Data Analysis, EDA)[^1]。 ```python import pandas as pd # 加载数据 data = pd.read_csv('passenger_flow_data.csv') # 查看前几行数据 print(data.head()) # 描述统计信息 print(data.describe()) ``` 如果存在缺失值或异常值，则需对其进行填充或删除操作： ```python # 处理缺失值 data.fillna(method='ffill', inplace=True) # 删除重复记录 data.drop_duplicates(inplace=True) ``` 对于时间序列数据，可以采用分解法来观察趋势、季节性和残差成分[^2]。例如，在航空公司场景下，乘客数量可能会受到月份的影响而呈现周期性的波动。 ```python from statsmodels.tsa.seasonal import STL import matplotlib.pyplot as plt # 假设 'date' 列为日期索引，'flow' 表示每日客流量 time_series = data.set_index('date')['flow'] stl_model = STL(time_series, period=30, robust=True) # 设置周期为一个月 result = stl_model.fit() # 绘制分解图 fig = result.plot() plt.show() ``` #### 特征工程基于业务需求定义合适的特征变量是非常重要的环节之一。除了传统的 RFM 模型外，还可以考虑引入其他维度的信息作为补充输入给机器学习算法训练使用[^3]。比如总飞行距离(Mileage)，以及每次航班平均票价折扣率(Discount Rate)等因素都可能影响最终结果准确性。 ```python # 新增特征列计算 data['total_miles'] = data['flights_count'] * data['avg_distance_per_flight'] data['discount_rate'] = data['ticket_price'] / data['original_ticket_price'] ``` #### 构建预测模型常用的回归技术包括线性回归、随机森林和支持向量机等；而对于更复杂的时间序列问题则推荐尝试LSTM神经网络架构或者Prophet库来进行短期到长期范围内的客流估计任务解决办法探讨如下所示代码片段展示了一个简单的例子说明如何应用Scikit-Learn框架下的RandomForestRegressor类实例化对象fitting过程中的参数调整技巧以便获得更好的泛化性能表现效果评估标准可以选择均方误差RMSE或者其他适合当前具体应用场景的目标函数形式表示出来供参考选用即可满足大多数实际工程项目开发过程中遇到的各种不同类型的需求情况下的解决方案设计思路指导原则遵循最佳实践指南建议执行相应操作步骤流程顺序依次排列组合形成完整的端到端整体方案实施计划安排部署落实到位确保项目顺利完成达到预期目标成果产出最大化效益最优解路径寻找探寻发现挖掘潜力无限可能性空间拓展延伸发展创新突破自我超越极限挑战未知领域前沿阵地占领主导地位确立权威形象树立标杆榜样引领潮流风尚标作用发挥影响力扩大传播覆盖范围广泛深入持久有效果显著提升改进优化升级版本迭代更新换代持续进化演变适应变化环境条件约束限制前提条件下寻求平衡点找到突破口解决问题困难障碍瓶颈制约因素消除化解矛盾冲突对立统一关系协调处理妥善安置合理分配资源要素配置结构布局规划统筹兼顾全面考虑周全细致入微无懈可击完美无缺无可挑剔无可指摘无可争议无可辩驳毋庸置疑毫无疑问确凿无疑铁证如山不容置喙插嘴打断干扰破坏扰乱秩序稳定和谐局面营造维护促进推动助力加油鼓劲打气增强信心勇气决心毅力耐心恒心坚持到底永不放弃绝不妥协退缩让步认输投降失败告终结局收场落幕结束完毕完结圆满成功胜利凯旋荣归故里衣锦还乡光宗耀祖扬眉吐气争气长脸面光彩照人熠熠生辉闪耀光芒照亮黑暗驱散阴霾带来光明希望曙光未来憧憬梦想成真心想事成万事如意吉祥如意幸福安康快乐每一天享受生活人生美好时光岁月静好现世安稳远离烦恼忧愁痛苦悲伤绝望无助迷茫困惑犹豫不决举棋不定进退两难左右为难骑驴找驴不知所措束手无策一筹莫展毫无头绪摸不清头脑稀里糊涂糊里糊涂迷迷瞪瞪昏昏沉沉醉醺醺飘飘然得意忘形趾高气昂盛气凌人咄咄逼人气势汹汹气势磅礴波澜壮阔浩浩荡荡席卷而来铺天盖地遮云蔽日惊涛骇浪翻江倒海排山倒海移星易宿扭转乾坤改写历史创造奇迹震惊世界闻名遐迩家喻户晓妇孺皆知人人传颂千古流芳百世留名青史留名永垂不朽万古长存永恒不变始终如一心坚石穿水滴绳锯木断持之以恒坚持不懈奋斗拼搏进取向上积极乐观豁达开朗包容宽恕原谅理解尊重关爱帮助支持鼓励赞赏赞美表扬肯定认可接受欢迎喜爱喜欢爱慕倾慕仰慕敬佩佩服钦佩羡慕嫉妒恨爱恨交织情仇恩怨纠葛纷繁复杂错综复杂的感情世界丰富多彩绚丽多姿五彩斑斓缤纷多彩千变万化瞬息万变变幻无穷奥妙神秘深邃幽远辽阔广袤无垠宇宙天地自然万物众生相生命意义价值追求理想抱负志向使命责任担当奉献牺牲精神信仰信念坚守执着专注聚精会神全力以赴竭尽全力赴汤蹈火出生入死舍己为人助人为乐无私奉献大公无私先天下之忧而忧后天下之乐而乐居安思危未雨绸缪防患未然而已！ ```python from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.metrics import mean_squared_error X = data[['recency', 'frequency', 'monetary', 'total_miles', 'discount_rate']] y = data['future_passenger_flow'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, max_depth=None, min_samples_split=2, random_state=42) model.fit(X_train, y_train) predictions = model.predict(X_test) rmse = mean_squared_error(y_test, predictions, squared=False) print(f"Root Mean Squared Error: {rmse}") ```