《气候变化2038：基于历史数据的机器学习预测分析》 全球气候变暖是当前世界面临的重大挑战之一。为了预测未来的气候变化趋势，科学家们利用各种数据和工具进行深入研究。在“Climate_change_2038”项目中，研究人员对比了1993年至2015年间的温度、海平面、二氧化碳排放量和人口数据，通过机器学习算法预测了温度上升至16.37℃的时间节点。 该项目采用Python编程语言进行数据处理和分析，这是数据分析领域广泛使用的工具，拥有丰富的库和模块支持。其中，`scikit-learn`库是一个强大的机器学习工具箱，它包含多种预处理方法、模型选择和评估工具，以及多种回归算法，如线性回归、决策树、随机森林等，可用于预测温度变化。 `jupyter-notebook`是一个交互式的工作环境，它允许研究人员编写、运行和展示代码，以及创建具有文本、图像和代码的综合报告，使得数据分析过程更加透明且易于分享。在这个项目中，`jupyter-notebook`可能被用来展示数据可视化和模型训练过程。 数据可视化方面，`matplotlib`库是一个不可或缺的工具，它提供了绘制2D图形的功能，可以用于绘制温度、海平面、二氧化碳排放量等随时间变化的趋势图。同时，`tableau`是一款强大的数据可视化软件，它能创建复杂的数据仪表板，帮助用户更好地理解数据和模型预测结果。 在模型构建过程中，`prophet-model`是一个由Facebook开源的时间序列预测框架，特别适合处理季节性和趋势性数据。在本项目中，它可能被用来建立温度预测模型，考虑到温度变化的周期性和长期趋势。 此外，项目还提到了`scikit-learnJupyterNotebook`，这可能是项目代码的特定部分或者是一个自定义的库，用于整合`scikit-learn`的功能，并在Jupyter Notebook环境中进行操作。 通过这个项目，我们可以看到数据科学在解决复杂问题上的力量。通过收集历史数据、构建预测模型，并利用机器学习算法，研究人员能够对未来的气候变化趋势做出科学的预测。这样的工作对于制定应对策略，减少全球变暖的负面影响至关重要。随着技术的发展，我们可以期待更精确的预测和更有效的解决方案，以应对这个全球性的挑战。

SimSun-Notebook 中文显示字体资源包 （zip 内含 simsun.ttc + simsun.ttf） 一、资源简介 • 名称：SimSun-Notebook-CN • 内容： ‑ simsun.ttc（TrueType Collection，宋体+新宋体） ‑ simsun.ttf（单独宋体文件，兼容老系统） • 授权：随包附带 Apache-2.0 许可文本；可在商业、教育、个人项目中 免费使用与再分发。 • 适用场景：Jupyter、天池、Colab、Kaggle 等 Notebook 环境快速解决中文方块问题。 二、一键使用示例 1. 上传 zip 后在 notebook 解压： ```python !unzip -q SimSun-Notebook-CN.zip # 得到 simsun.ttc 等文件 ``` 2. 加载并全局生效： ```python from matplotlib import font_manager, rcParams font_manager.fontManager.addfont('./simsun.ttc') # 中文字体 Jupyter-Notebook Matplotlib Apache-2.0 教育开源

一： 安装命令jupyter： pip install jupyter 如果缺少依赖，缺啥装啥 二： 运行 jupyter notebook 首先，查看一下自己是否已经安装成功，在终端输入： jupyter notebook 如果运行成功，结果如下： [I 09:03:15.177 NotebookApp] JupyterLab beta preview extension loaded from /home/winddy/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/jupyterlab [I 09:03:15.177 NotebookApp] Jupyte 【PyCharm安装并配置Jupyter Notebook的实现】 在Python开发中，Jupyter Notebook是一个非常受欢迎的交互式编程环境，它允许用户以Markdown格式编写文档，并结合Python代码块进行实时执行。PyCharm是一款强大的Python集成开发环境，通过集成Jupyter Notebook，开发者可以在PyCharm中享受同样便利的开发体验。以下将详细介绍如何在PyCharm中安装并配置Jupyter Notebook。 **一、安装Jupyter** 确保已经安装了Python环境。在命令行中使用`pip`来安装Jupyter： ```bash pip install jupyter ``` 如果在安装过程中遇到任何依赖问题，`pip`会自动尝试解决，缺少哪个库就安装哪个库。 **二、运行Jupyter Notebook** 安装完成后，验证Jupyter Notebook是否安装成功，可以在终端输入： ```bash jupyter notebook ``` 如果安装成功，Jupyter Notebook会启动并显示类似以下的信息： ``` [I 09:03:15.177 NotebookApp] JupyterLab beta preview extension loaded from /home/winddy/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/jupyterlab [I 09:03:15.177 NotebookApp] JupyterLab application directory is /home/winddy/anaconda3/share/jupyter/lab [I 09:03:15.182 NotebookApp] Serving notebooks from local directory: /home/winddy [I 09:03:15.182 NotebookApp] 0 active kernels [I 09:03:15.182 NotebookApp] The Jupyter Notebook is running at: [I 09:03:15.182 NotebookApp] http://localhost:8888/?token=c19f036f3beb2bce5112ca9c2f4565e738175a9853302e44 [I 09:03:15.182 NotebookApp] Use Control-C to stop this server and shut down all kernels (twice to skip confirmation). [C 09:03:15.183 NotebookApp] Copy/paste this URL into your browser when you connect for the first time, to login with a token: http://localhost:8888/?token=c19f036f3beb2bce5112ca9c2f4565e738175a9853302e44&token=c19f036f3beb2bce5112ca9c2f4565e738175a9853302e44 ``` 这表明Jupyter Notebook已在本地启动，监听8888端口。可以通过浏览器访问提供的URL来使用。 **三、在PyCharm中配置Jupyter Notebook** 在PyCharm中配置Jupyter Notebook的过程可能会遇到一些挑战。创建一个新的`.ipynb`文件，如果PyCharm尚未识别此文件类型，它会提示安装相关的插件。安装完成后，可以在文件的第一个单元格中输入`%matplotlib inline`，然后尝试运行，可能会出现因环境差异导致的各种错误。 在PyCharm的设置中配置Jupyter Notebook时，可以忽略提示的服务器连接错误。只需点击"Run Jupyter Notebook"，PyCharm会启动Jupyter服务并运行指定的代码。 **四、常见错误与解决方案** 1. **权限问题**：如日志中提到的".gvfs"权限问题，这可能是由于在root权限下运行Jupyter Notebook导致的。建议以普通用户身份运行Jupyter Notebook。 2. **环境不一致**：如果PyCharm的Python解释器与Jupyter Notebook的环境不一致，可能引发错误。确保两者都在同一环境下运行。 3. **端口冲突**：如果已有其他进程占用8888端口，Jupyter Notebook无法启动。可以手动指定其他端口，例如`jupyter notebook --port=9999`。 4. **依赖缺失**：某些Python库可能未被安装，导致特定功能无法正常工作。检查Jupyter Notebook的报错信息，根据需要安装缺失的库。 5. **PyCharm插件问题**：确保安装的PyCharm Jupyter Notebook插件是最新的，有时更新插件可以解决兼容性问题。 通过以上步骤，你应该能够在PyCharm中顺利地使用Jupyter Notebook了。记住，配置过程可能会因为不同的操作系统、Python环境和PyCharm版本略有差异，遇到问题时，查阅官方文档或社区资源通常能找到解决方案。

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基于CNN-LSTM模型的网络入侵检测方法，使用的是UNSW-NB15数据集，代码包含实验预处理，混淆矩阵输出，使用分成K折交叉验证，实验采用多分类，取得良好的效果。 Loss: 0.05813377723097801 Accuracy: 0.9769517183303833 Precision: 0.9889464676380157 Recall: 0.9685648381710052

数据科学 项目1：足球运动员的评分（ ） 使用来自欧洲足球数据库的数据并建立了回归模型，以基于各种属性预测足球运动员的整体评分。 使用Flask构建了基本的API，并将其部署到GCP，Herolu和Pivotal云平台中。 项目2：预测一个人每年的收入是否超过5万（ ） 建立了几个分类模型，以预测一个人每年从经典成人数据集中赚取的收入是否超过5万。 建立了KNN，决策树，随机森林和XGBoost模型，并通过比较各自的AUC和准确性得分，比较了哪一种最适合数据集。 项目3：Zomato_EDA（ ） 是否在Zomato印度餐厅数据集上进行了广泛的EDA分析。 zomato探索性数据分析旨在为美食家找到最佳的餐馆，并在他们所在的地区物有所值。 它还有助于在当地找到所需的美食。

加州火区分析：《洛杉矶时报》对火灾危险区内的加利福尼亚建筑物的分析

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