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对于众包任务根据已执行的任务信息，进行重新定价优化。首先用线性回归分析，发现线性回归解决不了该问题，转而使用神经网络进行回归分析，回归分析根据模型去修正原来些未完成的任务的单价。最后使用已完成的任务和支持向量机生成模型，去预测那些原本未完成并修正单价后，他们中可能完成的任务数。结果发现，经过优化定价后，未完成的任务可能完成数会增加53个，而未完成任务的总体金额优化前后却省了42

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简介 intro lms是一个简单的图书馆管理系统，界面是基于qt开发的，用mysql存储数据，基本实现了用户登录注册，增删改查图书及用户等功能， 开发环境 environment windows： 1803 64bit macosx 10.13.3 64bit Qt: 5.11.2 MySQL: 5.7.24 For MacOSX 在release里下载lms.dmg,自行选择合适的安装位置，本程序大概占用60mb的磁盘空间. 使用前配置 config 确保你本机上已经安装了MySQL，并且版本号5.5.x以后，截至目前最新的是5.7.24，当然你用5.0.x也许也能够运行，不过我没有测试过。 注意，不要使用版本号为8.x.x的，版本号前缀不是5系列的不兼容本程序 没有安装的可以在mysql官网上免费下载最新的5.7.24-windows-社区版，32位或者64位的都行.如有疑惑，请自行百度 数据库脚本导入 import sql 已经为mysql配置过环境变量的直接打开cmd或者powershell，输入以下命令即可

案例基于pyspark开发，使用了线性，Ridge，LASSO，Elastic Net，决策树，梯度提升树以及随机森林7种回归模型完成预测，并使用了均方差和R2评估指数对七种模型效果进行了比较分析

十三五信息化战略_01业务架构和数据管理蓝图