orange3 数据可视化软件python3.10，winx64.whl版 3.32

2021 年“泰迪杯”数据分析技能赛B 题+肥料登记数据分析数据集 附件 1 的产品通用名称存在不规范的情况。附件 2 中筛选出复混肥料的产品，将所有复混肥料按照总无机养分百分比的取值等距分为 10 组。 附件 3 中提取产品登记数量大于 10 的肥料企业，给出这些企业所用到的原料集合（发酵菌剂除外）。附件 4 技术指标中提取出氮、磷、钾养分和有机质的百分比，以及肥料含氯的程度。

概述： 要了解该项目的工作方式，请参阅： : bundle已通过命令node_modules/.bin/webpack --config webpack.local.config.js生成，并且所有生成的文件都位于./djreact/static/bundles/local中 协同合作 金燕（jyan16），张彤（tzhang48），黄则璇（zhuang31），张志伟（zzhang83） 网站部署 ec2-54-196-181-229.compute-1.amazonaws.com 如何运行React： 我们的项目需要python3，pip3和npm。 cd到项目根目录 运行node_modules/.bin/webpack --config webpack.local.config.js生成React包文件。 现在，它们应该存储在backendApp / static / b

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建议使用 jupyter notebook 打开： 包含从数据预处理、数据增强、数据集生成、模型搭建、训练、到可视化、保存模型的常见编程模板，包含 TensorFlow、PyTorch 框架。 适合人群：从事深度学习、计算机视觉的初学者（1-3年）

@ nCov项目总结文档 前言 通过Flask搭建web/Echarts可视化大屏，并定时获取数据。 参考视频： 参考效果： 项目介绍 基于Python+Flask+Echarts的Epidemic监控系统，主要技术路线如下： Python爬虫 Python操作MySql数据库 使用Flask构建web项目 基于Echarts的数据可视化展示 在Linux上部署web项目以及定时获取数据 nCov数据可视化大屏流程： 项目结构安排： ├── app.py #Flask启动文件 ├── chromedriver_win32 #chrome浏览器驱动 │ └── chromedriver.exe ├── db.py #数据库连接配置 ├── log #存放爬虫日志 │ └── log_his ├── __pycache__ │ ├── app.cpy

自己给自己写的铁路行业软件。主要功能是统计和分析大量打磨工作数据，操作界面分为列表和图形两种方式。实际应用6个月，软件没有报出错误和bug，还算稳定 开发环境VB6.0，数据库mdb，列表控件vsflexgrid。完整所有文件和控件打包。安装VB6的开发环境直接可以修改编辑。不安装也可以直接运行使用 软件编写过程当中并没有融入太多的算法。但是对于数据库，excel，以及vsflexgrid控件的操作实例非常之多，涵盖的比较广。本人有轻微强迫症，写代码非常整齐，且备注齐全。特别适合新手学习和修改成自己想要的功能。代码量有一点多，拿去慢慢学吧！如果对您好有所帮助，请多留言和点赞

Python爬虫+Flask+Echarts构建全疫情实时可视化大屏。 主要涉及的知识点为前端三剑客（html,css,js），python爬虫，Flask,echarts等。 适合学习了python爬虫，以及flask知识，以及前端（这个不需要懂太多），有半年以上编程学习基础。

全景可视化辅助泊车系统研究

Android应用源码，安卓学习设计应用源代码，可供学习及设计参考。