问题:航班乘客预测 数据:1949 到 1960 一共 12 年,每年 12 个月的数据,一共 144 个数据,单位是 1000 下载地址 目标:预测国际航班未来 1 个月的乘客数 import numpy import matplotlib.pyplot as plt from pandas import read_csv import math from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from ke

前段时间看到很多微信公众号在转发一篇爬取mobike单车的信息,也不知道什么原因,在网上搜索了下很少有人在爬取ofo共享单车的数据,所以决定看看可以爬取ofo共享单车的那些数据. 抓取数据开始的时候,分析了下可以通过几个渠道看到ofo共享单车的数据,主要是通过ofo公众号,ofo APP.ofo微信小程序 三个渠道可以获取数据,一般情况下手机配置代理以后,APP会出现无法联网的情况,导致无法获取数据:由于之前微信公众号可以在浏览器打开,抓取过程比较的容易,所以我比较倾向通过微信公众号进入获取共享

本文转自知乎 作者:苏格兰折耳喵 ----------------------------------------------------- 对于当下共享单车在互联网界的火热状况,笔者想从大数据文本挖掘的角度来做一番分析,主要是从海量的文本数据中找到有价值的讯息和观察视角,透过文本挖掘了解共享单车相关的热门话题和潜在趋势. Note:本文写于2017.07,那个时候,共享单车界算是"那时花开月正圆",局势还凑合. 2016年底以来,国内共享单车毫无征兆的就火爆了起来,彼时一张手机截屏蹿

小黄车即ofo共享单车,号称是全球创立最早.成长最快.规模最大的无桩共享单车创业公司,缔造了"共享单车"概念,致力于解决城市出行问题.它的出现给大家带来了方便,作为一个商业运行的公司,在给大家带来便利生活的同时,我想需要以盈利为目的吧?最近我经过试验,发现了一个小黄车的使用漏洞,希望通过随笔能给让相关管理者看到,提供一点自己的建议吧: (1)小黄车的密码锁是固定的,这点会导致有人用完一次车,直接将车独自占用,记住密码,就可以一直使用,而不用再通过手机付费使用了: (2)基于第一条的原因

目前比较热门的RFID电动自行车管理和共享单车,都是属于物联网范畴.它们之间有什么不同呢? 1.RFID电动自行车管理系统原理 RFID电动自行车管理,利用了有源RFID技术,使用基站SR8读取安装在电动自行车上的有源电子标签,如2.4GHz的SRD24T2或433MHz的SRD43P9.基站SR8读取到信息后,通过GPRS网络,将基站SR8自带ID信息和位置信息.有源电子标签ID信息发送到云平台.云平台经过信息处理,实际上就知道了电动自行车当前的位置,就这样形成了一个城市RFID电动自行车智能

Linux编译Windows共享目录下代码(金庆的专栏)万神服务器代码是跨平台的.平时策划在Windows上开自己的服务器测试,测试和发布服务器为Linux.开发时,先在Windows上编译测试,再到Linux上编译测试.因为用VC开发,可以使用VAssist, MetalScroll工具辅助,开发效率高.VC编译通过,gcc编译仍会有出错.用CMake构建时,编译目录与源码目录是分开的,这样就可以在 Linux 上编译 Windows 共享目录下的代码.工作目录在Windows上,Linux下

编者按:近年来,异军突起的共享单车极大地解决了人们共同面临的“最后一公里”难题,然而,共享单车发展迅猛,自行车道建设却始终没有能够跟上脚步.幸运的是摩拜单车大量的轨迹数据为我们提供了一种新的思路:利用大数据和AI技术,使用一种数据驱动的方式更为合理地规划自行车道的建设. 在刚刚结束的SIGKDD 2017大会上,微软亚洲研究院城市计算组发表了一篇名为“Planning Bike Lanes based on Sharing Bikes’ Trajectories”的论文,利用摩拜自行车的轨迹大数

一.编写简单的函数,保存一下. # coding=utf-8 """ 这是“nester.py”模块,提供了一个名为print_lol的函数,这个函数的作用是打印列表,其中有可能包含(也有可能不包含)嵌套列表. """ def print_lol(the_list,level = 0): """ 这个函数取一个位置参数,名为"the_list",这个可以是任何python列表(也可以是包含嵌套列表

大潮退去,终将现出谁在"裸泳".尤其是那些看似火爆却迅速陨落的新事物,总是避免不了让人发出"伤仲永"的感慨.这其中,共享经济就是很典型的案例.共享睡眠舱.共享马扎.共享雨伞等项目,基本上都已经被淘汰出局.就连此前引发共享经济热潮的共享单车,如今也处于风雨飘摇的态势中. 在过去的一段时间中,包括小鸣单车.悟空单车.3Vbike单车.町町单车.酷骑单车等在内的数十家共享单车企业,都已经无奈倒闭.而剩下的几个"独苗"--摩拜单车.ofo等也都面临着各自

浪潮退去后,才知道谁在裸泳.这句已经被说烂的"至理名言",往往被用在一波接一波的互联网热潮中.团购.O2O.共享单车.共享打车.无人货柜--几乎每一波热潮在退去后会暴露出存在的问题.但通常而言,一般是会将大多数滥竽充数.跟风的企业淘汰,最终会剩下几大巨头完全把控行业.如,美团点评.滴滴出行等. 但共享单车行业却很"奇葩",在绝大多数共享单车企业倒闭.跑路后,剩下的巨头也没人们想象中的那样实现新生.相反的是,它们同样陷入苦苦挣扎的窘境.摩拜单车被收购.ofo接连被曝出

共享经济领域可谓一地鸡毛,除了众多不靠谱的跟风项目外--共享马扎."老公寄存屋",更多的是不绝于耳的倒闭消息.尤其是在共享单车行业,暂且不提那些体量小的项目,单单是倒闭的大型共享单车企业就有数家,如小蓝单车.酷骑单车等. 即使是两大巨头--摩拜和ofo的日子也不好过,有消息称摩拜和ofo新一轮各自融资的数亿美元已经花完,甚至还"挪用"了用户60亿元的押金.而从共享单车行业整体来看,已经烧光了上百亿元.在无止尽的对抗下,共享单车企业越来越看不到未来的曙光.那么,这一行

VS Code项目中共享自定义的代码片段方案 一.问题背景 项目中注释风格不统一,如何统一注释风格 一些第三方组件库名称太长,每次使用都需要找文档,然后复制粘贴 部分组件库有自己的Snippets插件 一些组件能记住名称,但太长了手敲全称有点费时间 某些组件还有不少常用的参数,有不有办法在敲出组件的时候,加上一些参数 二.解法 稍加总结就不难看出,这些问题都能通过一些代码片段去解决 问题又来了:如何在项目中共享自定义的代码片段? 编辑器以VS Code为例,引入自定义代码片段的方案有如下几种:

预处理实验数据 读取数据 下载数据 网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1n_FtZjAswWR9rfuI6GtDhA 提取码:y4fb #导入需要使用的库 import numpy as np import pandas as pd #读取csv文件的库 import matplotlib.pyplot as plt import torch from torch.autograd import Variable import torch.optim as optim #

1. csv.reader(csvfile) # 进行csv文件的读取操作 参数说明:csvfile表示已经有with oepn 打开的文件 2. X.tolist() 将数据转换为列表类型 参数说明:X可以是数组类型等等 代码说明:使用的是单层的rnn网络,迭代的终止条件为,第n的100次循环的损失值未降低次数超过3次,即跳出循环 数据说明:使用的是乘客的人数,训练集和测试集的分配为0.8和0.2, train_x使用的是前5个数据,train_y使用的是从2个数据到第6个数据,以此往后类推

前言:以下内容基于React全家桶+AntD实战课程的学习实践过程记录.最终成果github地址:https://github.com/66Web/react-antd-manager,欢迎star. 一.Redux基础介绍 单向数据流:从父组件留向子组件,兄弟组件无法共享数据 Redux核心概念 State:React中的状态,是只读对象,不可直接修改 Reducer:基本函数,用于对State的业务处理 Action:普通对象,用于描述事件行为,改变State Redux工作流 Redux安

''' Created on 2017年5月21日 @author: weizhen ''' # 以下程序为预测离散化之后的sin函数 import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.contrib import rnn # 加载matplotlib工具包,使用该工具包可以对预测的sin函数曲线进行绘图 import matplotlib as mpl from tensorflow.contrib.learn.python.

1.项目介绍 项目github地址:https://github.com/replaceroot/React-manageSystem  项目整体架构: 课程大纲:     第一章:React基础知识     第二章:主页面架构设计     第三章:Router4.0 路由实战演练     第四-六章:常用UI组件     第七.八章:单车业务基本功能开发     第九章:项目工程化开发     第十到十三章:单车业务核心模块开发     第十四章:Redux集成   补充:调用setState

先运行main.py进行文本序列化,再train.py模型训练 dataset.py from torch.utils.data import DataLoader,Dataset import torch import os from utils import tokenlize import config class ImdbDataset(Dataset): def __init__(self,train=True): super(ImdbDataset,self).__init__()

温馨提示:本案例只作为学习研究用途,不构成投资建议. 比特币的价格数据是基于时间序列的,因此比特币的价格预测大多采用LSTM模型来实现. 长期短期记忆(LSTM)是一种特别适用于时间序列数据(或具有时间 / 空间 / 结构顺序的数据,例如电影.句子等)的深度学习模型,是预测加密货币的价格走向的理想模型. 本文主要写了通过LSTM进行数据拟合,从而预测比特币的未来价格. import需要使用的库 import pandas as pd import numpy as np from sklearn

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/Joanna-Yan/p/6552712.html 先看效果图: Step1:定义StepBean 定义五个状态,分别为:为完成.正在进行.已完成.终点完成.终点未完成. public class StepBean{ public static final int STEP_UNDO = -1;//未完成 public static final int STEP_CURRENT = 0;//正在进行 public static fin