数据说明: 来源: https://www.kesci.com/mw/project/5e68db4acdf64e002c97b413/dataset (ncov) 日期:从2020年1月21日开始 累计确诊:当日累计确诊 全国新增确诊:全国当日新增确诊 湖北新增确诊:湖北省当日新增确诊 累计疑似:实为当日全国现有疑似 新增疑似:当日新增疑似 现有重症:当日现有重症 新增重症:当日新增重症,若减少统计为0 累计死亡:当日累计死亡 全国新增死亡:当日全国新增死亡 湖北新增死亡:当日湖北省新增死亡…

实验七.数据挖掘之K-means聚类算法 一.实验目的 1. 理解K-means聚类算法的基本原理 2. 学会用python实现K-means算法 二.实验工具 1. Anaconda 2. sklearn 3. matplotlib 三.实验简介 1 K-means算法简介 k-means算法是一种聚类算法,所谓聚类,即根据相似性原则,将具有较高相似度的数据对象划分至同一类簇,将具有较高相异度的数据对象划分至不同类簇.聚类与分类最大的区别在于,聚类过程为无监督过程,即待处理数据对象没有任何先验…

实验四.数据挖掘之KNN,Naive Bayes 一.实验目的 1. 掌握KNN的原理 2. 掌握Naive Bayes的原理 3. 学会利用KNN与Navie Bayes解决分类问题 二.实验工具 1. Anaconda 2. sklearn 三.实验简介 1. KNN KNN(K-Nearest Neighbor)工作原理:存在一个样本数据集合,也称为训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分类对应的关系.输入没有标签的数据后,将新数据中的每个特征与样本集…

实验二.数据处理之Matplotlib 一.实验目的 1. 了解matplotlib库的基本功能 2. 掌握matplotlib库的使用方法 二.实验工具: 1. Anaconda 2. Numpy,matplotlib 三.Matplotlib简介 Matplotlib 包含了几十个不同的模块, 如 matlab.mathtext.finance.dates 等,而 pylot 则是我们最常用的绘图模块 四.实验内容 1.绘制正弦曲线,并设置标题.坐标轴名称.坐标轴范围 2.同一坐标系中绘制多…

实验一.数据处理之Numpy 一.实验目的 1. 了解numpy库的基本功能 2. 掌握Numpy库的对数组的操作与运算 二.实验工具: 1. Anaconda 2. Numpy 三.Numpy简介 Numpy 的英文全称为 Numerical Python,指Python 面向数值计算的第三方库.Numpy 的特点在于,针对 Python 内建的数组类型做了扩充,支持更高维度的数组和矩阵运算,以及更丰富的数学函数.Numpy 是 Scipy.org 中最重要的库之一,它同时也被 Pandas,…

Python学习:基本概念 一,python的特点: 1,python应用场景多;爬虫,网站,数据挖掘,可视化演示. 2,python运行速度慢,但如果CPU够强,这差距并不明显. 3,严格的缩进式编程 二,python输入 1,print 'hello world','Dr' (中文:# -*- coding: utf-8 -*-申明) 2,raw_input('input:') 三,数据类型 1,类型显示:type() ,数值型和字符型都是不变量 2,转义:\n或r(不转义) 3,布尔类型:…

号称最为简明实用的Django上手教程(下) 作者:白宁超 2017年8月25日08:51:58 摘要:上文号称[最为简明实用的Django上手教程]介绍了django基本概念.配置和相关操作.相信通过上文的阅读,基本明白django运行机制和操作.假设你现在通过dome和相关书籍已经基本理解django这台机器的运行.下一步如何像asp.net.Jsp,PHP等常规网站开发,进行前后台交互呢?又如何采用较为简洁美观的前端框架进行设计呢?假设你需要配置多个数据库怎么办?静态文件单独存放需要哪些配…

第二课 传统神经网络 <深度学习>整体结构: 线性回归 -> 神经网络 -> 卷积神经网络(CNN)-> 循环神经网络(RNN)- LSTM 目标分类(人脸识别,物品识别,场景识别,文字识别),目标检测(安防,自动驾驶),视频分类(视频检索),语句生成(自动翻译,智能对话) 提纲: 1. 神经网络起源:线性回归 2. 从线性到非线性 3. 神经网络的构建 4. 神经网络的“配件”  期待目标: 1. 了解从线性到非线性回归的转化 2. 明白如何构建神经网络,了解不同激励函数的…

不少机构依据JCR期刊分区制定科研激励政策,相关科研工作者及科研管理机构密切关注JCR期刊分区及其检索方法.本文作一粗略介绍.    关于JCR(Journal Citation Reports,期刊引证报告)期刊分区影响较为广泛的有两种:一是Thomson Reuters公司自身制定的分区,一是中国科学院国家科学图书馆制定的分区(简称中科院分区).它们均基于SCI收录期刊影响因子基础之上.    二者有何区别?Thomson Reuters公司本身做了分区,按Thomson Reuters的学…

Spark简介: Spark是UC Berkeley AMP lab开发的一个集群计算的框架,类似于Hadoop,但有很多的区别.最大的优化是让计算任务的中间结果可以存储在内存中,不需要每次都写入HDFS,更适用于需要迭代的MapReduce算法场景中,可以获得更好的性能提升. 例如一次排序测试中,对100TB数据进行排序,Spark比Hadoop快三倍,并且只需要十分之一的机器.Spark集群目前最大的可以达到8000节点,处理的数据达到PB级别,在互联网企业中应用非常广泛. 这里整理5个Sp…

基于RYU的拓扑发现 前言 本次实验是一个基于RYU的拓扑发现功能.参考了呈神的实现方式,并加了一些自己实现方式,做了一些数据结构的改动. 数据结构 link_to_port 字典 有两种关系: 一是记录交换机与交换机之间的链接 (src_dpid, src_port_no) => (dst_dpid, dst_port_no) 一是记录交换机与控制器之间的链接 (dpid, port_no) =>(mac, ip) host_or_switch 字典 用来记录交换机连的端口连接的为何种类型的…

时间序列与数据挖掘 一.实验说明 1. 环境登录 无需密码自动登录,系统用户名shiyanlou,密码shiyanlou 2. 环境介绍 本实验环境采用带桌面的Ubuntu Linux环境,实验中会用到: 1. LX终端(LXTerminal): Linux命令行终端,打开后会进入Bash环境,可以使用Linux命令2. GVim:非常好用的编辑器,最简单的用法可以参考课程Vim编辑器3. R:在命令行输入‘R’进入交互式环境,下面的代码都是在交互式环境运行4. 数据:在命令行终端输入以下命令:…

atitit.attilax.com产品页面 1. 微信公众号后台服务系统 1 2. 视频图文发布与点播系统 1 3. 图片验证码自动识别 2 4. 手机短信验证码自动识别 2 5. 爬虫,数据采集,数据解析 2 6. 数据挖掘,可视化 2 7. CRUD框架 3 8. 通用web远程接口 3 9. oracle,mysql,sql server(mssql) sql转换器 3 10. 信用卡账单解析与报表 4 11. 自定义输入法 4 12. 语义分析,自然语言处理 4 13. web安全模块…

#『Python基础-1 』 编程语言Python的基础背景知识 目录: 1.编程语言 1.1 什么是编程语言 1.2 编程语言的种类 1.3 常见的编程语言 1.4 编译型语言和解释型语言的对比 2.Python背景知识 2.1 Python发展历程 2.2 Python的优缺点 2.3 Python的应用 2.4 Python解释器的种类 2.5 Python的执行过程 2.6 Python版本(2.x和3.x) 1.编程语言 1.1 什么是编程语言 编程语言(programming lan…

1 引言 数据分析.数据挖掘.可视化是Python的众多强项之一,但无论是这几项中的哪一项都必须以数据作为基础,数据通常都存储在外部文件中,例如txt.csv.excel.数据库.本篇中,我们来捋一捋Python中那些外部数据文件读取.写入的常用方法. 下表是Pandas官方手册上给出的一张表格,表格描述的是Pandas中对各种数据文件类型的读.写函数,你可以直接在官方手册中找到: Format Type Data Description Reader Writer text CSV read_…

数据清洗及可视化 实验内容 数据清洗是数据分析中非常重要的一部分,也最繁琐,做好这一步需要大量的经验和耐心.这门课程中,我将和大家一起,一步步完成这项工作.大家可以从这门课程中学习数据清洗的基本思路以及具体操作,同时,练习使用 Pandas 数据分析工具.Seaborn 统计分析可视化工具. 实验知识点 离群点分析 缺失值处理 偏态分布数据处理 实验步骤 环境准备 下载数据 !wget -nc http://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1001/train.…

1 数据采集的重要性 数据采集是数据挖掘的基础,没有数据,挖掘也没有意义.很多时候,我们拥有多少数据源,多少数据量,以及数据质量如何,将决定我们挖掘产出的成果会怎样 2 四类采集方式 3 如何使用开放是数据源 4 爬虫方式 (1) 使用request爬取内容.(2)使用xpath解析内容,可以通过元素属性进行位置索引(3)使用panda保存数据.最后通过panda写入XLS或者mysql数据中 (3)scapy 5 常用抓取工具 (1)火车采集器http://www.locoy.com/它不仅可…

人脸识别中Softmax-based Loss的演化史  旷视科技 近期,人脸识别研究领域的主要进展之一集中在了 Softmax Loss 的改进之上:在本文中,旷视研究院(上海)(MEGVII Research Shanghai)从两种主要的改进方式——做归一化以及增加类间 margin——展开梳理,介绍了近年来基于 Softmax 的 Loss 的研究进展. 引言 Softmax简介 归一化(Normalization) Weight Normalization Feature Normal…

百度网盘免费下载|<数据随想录> 提取码:51y7 本电子书内容包含从数据埋点到数据可视化整个链条的内容,同时,也整理了很多小伙伴们在交流社区中常问到的问题<数据百问>系列 数据埋点 数据分析 数据开发 数据仓库 数据挖掘 数据可视化 数据思考 数据团队思考 面试经验 数据百问 全书内容丰富: 1. 不仅包含了从数据埋点到数据可视化整个数据链条的内容,有:<数据埋点>.<数据仓库>.<数据可视化>.<特征工程>.<机器学习入门&…

Relation Structure-Aware Heterogeneous Information Network Embedding(RHINE) (AAAI 2019) 本文结构 (1) 解决问题 (2) 主要贡献 (3) 算法原理 (4) 实验结果 (5) 参考文献 在文献阅读的基础上加入了自己的理解,为文献阅读笔记,如有错误望不吝指出. (1) 解决问题 现存的HIN表征算法通常一个模型用到底,没有对不同关系进行区分,这不可避免地会影响网络表征的能力. (2) 主要贡献 Contrib…

为什么我喜欢Python?对于初学者来说,这是一种简单易学的编程语言,另一个原因:大量开箱即用的第三方库,正是23万个由用户提供的软件包使得Python真正强大和流行. 在本文中,我挑选了15个最有用的软件包,介绍它们的功能和特点. 1. Dash Dash 是一个用于构建基于 Web 的应用程序的 Python 库,无需 JavaScript . Dash 同时也是用于创建分析 Web 应用程序的用户界面库.那些使用 Python 进行数据分析.数据挖掘.可视化.建模.仪器控制和报告的人可以立…

第1节 pandas 回顾 第2节 读写文本格式的数据 第3节 使用 HTML 和 Web API 第4节 使用数据库 第5节 合并数据集 第6节 重塑和轴向旋转 第7节 数据转换 第8节 字符串操作 第9节 绘图和可视化 pandas 回顾 一.实验简介 学习数据分析的课程,需要同学们掌握好 Python 的语言基础,和对 Numpy 与 Matplotlib 等基本库有一些了解.同学们可以参考学习实验楼的 Python 语言基础教程与 Python 科学计算的课程. pandas 是后面我们…

今天我们来讲一讲有关数据探索的问题.其实这个概念还蛮容易理解的,就是我们刚拿到数据之后对数据进行的一个探索的过程,旨在了解数据的属性与分布,发现数据一些明显的规律,这样的话一方面有助于我们进行数据预处理,另一方面在进行特征工程时可以给我们一些思路.所以这样一个过程在数据挖掘中还是蛮有用的,相信大家在网上看过不少数据挖掘比赛的Kernel,一般一上来都先是个数据探索的过程.之前听过一个老师讲课,说数据探索过程其实可有可无,直接预处理猛搞,但典型的口嫌体正直,在演示一个比赛的流程时,还是先进行了汇总…

参考博客一 参考博客二 实验目的 mininet中内置了一个mininet可视化工具:miniedit.miniedit在mininet/mininet/examples目录下提供miniedit.py脚本,执行脚本后将显示Mininet的可视化界面,在界面上可进行自定义拓扑和自定义设置. miniedit的启动方式 可视化自定义创建拓扑,并设置拓扑信息 生成拓扑脚本方便使用 本实验需要两台虚拟机,分别安装OpenDaylight和Mininet. 进入目录后运行miniedit.py脚本 ./…

一.可视化方法 条形图 饼图 箱线图(箱型图) 气泡图 直方图 核密度估计(KDE)图 线面图 网络图 散点图 树状图 小提琴图 方形图 三维图 二.交互式工具 Ipython.Ipython notebook Plotly 三.Python IDE类型 PyCharm,指定了基于Java Swing的用户界面 PyDev,基于SWT的用户界面(适用Eclipse) IEP(Interactive Editor for Pyhton),交互式编辑器 Enthought中的Canopy:以PyQt…

1 实验目的 该实验通过Mininet学习miniedit可视化操作,可直接在界面上编辑任意想要的拓扑,生成python自定义拓扑脚本,简单方便.在实验过程中,可以了解以下方面的知识: Miniedit启动方式 可视化自定义创建拓扑,并设置设备信息 生成拓扑脚本方便使用 2 实验原理 最新的Mininet 2.2.0内置了一个mininet可视化工具miniedit.miniedit在/home/mininet/mininet/examples目录下提供miniedit.py脚本,执行脚本后将显…

课时1:背景介绍 任务说明 ABC是一家销售公司,其客户可以通过网站下单订购该公司经营范围内的商品,并使用信用卡.银行卡.转账等方式付费.付费成功后,ABC公司会根据客户地址依据就近原则选择自己的货仓,指派合适的快递人员配送商品公司在作战室安置了一个16:9的物理大屏,想把公司实时销售相关的数据通过大屏展现出来,供公司中高层了解实时情况做决策用.希望展现效果要好,能突出公司实施销售的关键信息,并且由于管理层并非全部懂技术,要求大屏能更直观.易懂   作品效果   课时2:思路与流程 分析公司的要…

http://www.meritdata.com.cn/article/90 PLUTO平台是由美林数据技术股份有限公司下属西安交大美林数据挖掘研究中心自主研发的一款基于云计算技术架构的数据挖掘产品,产品设计严格遵循国际数据挖掘标准CRISP-DM(跨行业数据挖掘过程标准),具备完备的数据准备.模型构建.模型评估.模型管理.海量数据处理和高纬数据可视化分析能力. Pluto平台设计严格遵循国际数据挖掘标准CRISP-DM(跨行业数据挖掘过程标准).Pluto强大的数据挖掘功能将复杂的统计方法和机…

实验 1:Mininet 源码安装和可视化拓扑工具 一.实验目的 掌握 Mininet 的源码安装方法和 miniedit 可视化拓扑生成工具. 二.实验任务 使用源码安装 Mininet 的 2.3.0d6 版本,并使用可视化拓扑工具生成一个最简拓扑(1 台交换机连接 2 台主机). 三.实验步骤 1. 实验环境 安装了 Ubuntu 16.04.7 Desktop amd64 的虚拟机 2. 实验过程 (1)源码安装 源码安装过程中可能使用到的命令 $ mkdir sdn //新建 sdn…

一.实验任务 掌握 Mininet 的源码安装方法和 miniedit 可视化拓扑生成工具. 二.实验任务 使用源码安装 Mininet 的 2.3.0d6 版本,并使用可视化拓扑工具生成一个最简拓扑(1 台交换机连接 2 台主机). 三.实验步骤 实验环境 安装了 Ubuntu 18.04.5 Desktop amd64 的虚拟机 2. 实验过程 (1) 源码安装   源码安装过程中可能使用到的命令 $ mkdir sdn//新建 sdn 目录(名称可自定义),所有的应用安装在该目录下 $ s…