TTyb网站搭建与前端爬虫教程分享

自适应布局的博客主页，配上缓慢置顶的导航条，浏览体验还挺舒服的。TTyb.github.io这个站，整体风格比较克制，没那么花哨，但细节功能做得蛮用心，比如首页的轮播图和分类标签云。 百哥的爬虫教程算是这个站的核心亮点，内容从基础到进阶都整理得比较清楚，哪怕你是第一次听说爬虫，也能顺着思路慢慢学下去。比如讲到API时，直接用实际接口来演示求过程，思路清晰不绕弯子。 分类页也挺实用，数据、代码优化这些内容能直接点进去看详细文章。像网络爬虫和数据代码优化这种资源，做实战的时候就有参考价值。 另外一个小细节是打赏功能和广播条，用不上的时候不会打扰你，要用的时候一目了然。哦对了，简历优化相关的资料也有

数据挖掘 0 2025-06-16

情感分析词典资源汇总

情感项目的词典资源用过不少，这份整理真的挺全。常用的知网 HowNet、中文极性词表、PySentiment都有，甚至连微博情感标注、语音情感库也收录了。你要是做文本情感分类或者评论情绪识别，用它打底蛮稳的。 情感词典的种类覆盖挺广，从词语极性到语音特征，你可以按项目需求自由组合。比如想做短文本，中文负面词语就蛮实用的；要是搞社交平台内容，那个微博评论情感标注也别错过。 用PySentiment的好处是可以直接嵌到Python代码里跑模型，省不少时间。嗯，如果你还在做Spark流程，文档里那篇Spark 文本情感指南也比较清晰，挺适合大规模数据。 几个资源都是.zip格式的词典包，下载完解压就

数据挖掘 0 2025-06-16

数据挖掘项目实施要点与流程解析

数据挖掘项目的实施环节，商业目标、数据准备和算法这三块挺关键。多人一上来就想着跑算法，其实方向不对全白干。嗯，先把你要的问题弄明白，再看看有没有合适的数据能支撑，再选方法，这样效率高，结果也靠谱。商业问题的明确挺像在做产品需求梳理，目标越清晰，后面越顺利。比如你是电商平台，就要搞清楚是想提升转化率，还是优化推荐。别小看这个过程，方向错了，全流程都得重来。数据准备这块啊，说白了就是清洗、转换、整理数据。有时候比算法还费劲。像缺失值、格式不统一、脏数据这些，前期不搞干净，的时候各种异常。推荐你看下《数据准备：数据挖掘指南》，讲得还挺实在，常见坑基本都列了。是算法部分，嗯，这就真是技术活了。像决策树

数据挖掘 0 2025-06-16

RDFframes Python RDF数据表格化处理库

RDFframes 是一个 Python 库，主要面向数据科学家，他们以熟悉的表格格式（比如 Pandas 数据框）来自 SPARQL 端点的 RDF 数据。你可以通过它轻松将编码的知识图从复杂的 RDF 格式转换为 Python 中常用的表格格式，操作起来简便又高效。它内置了优化的 SPARQL 查询，支持本地和远程查询执行。只需通过pip install RDFframes安装，便可以开始使用。RDFframes 支持常见的 Python 数据流程，适合那些熟悉 PyData 生态但不一定是 RDF 专家的用户。你可以像操作数据框一样操作 RDF 数据，节省不少时间。具体使用时，只要创建一

数据挖掘 0 2025-06-16

金融领域数据挖掘分析

在金融领域，数据挖掘可以说是不可或缺的一项技术。它能够金融机构从海量数据中找到隐藏的模式和趋势，从而更精准的决策支持。比如说，像信贷评估、风险管理、投资策略优化等方面，数据挖掘的应用广泛。它通过数据中的关联规则、时间序列，甚至情绪等方式，让金融机构更好地识别潜在风险、预测市场走势。你也许会觉得，数据挖掘挺复杂的，但其实现在多现成的算法和工具能让你更轻松地上手，比如决策树、支持向量机和神经网络等，都是金融领域常用的。，数据挖掘不只是提高金融机构效率的工具，更是推动创新的重要推手。如果你在金融行业工作，学习数据挖掘，绝对会让你的决策更有依据，更具前瞻性。

数据挖掘 0 2025-06-16

数据挖掘算法实现

如果你正准备数据挖掘考试，这份《数据挖掘考试算法实现》绝对是个不错的选择。它涵盖了数据挖掘中的核心算法，能帮你快速掌握常见算法的实现。比如决策树算法，你可以通过它了解如何用特征划分数据，ID3、C4.5 和 CART 的实现都有涉及。神经网络的基础知识也有，像是前馈神经网络、反向传播、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）都能找到示例代码。如果你对聚类算法感兴趣，K-Means、层次聚类和 DBSCAN 的代码也都能轻松搞定。对于一些需要数据的场景，数据平滑和数据正则化的技巧，能帮你有效地清理和优化数据。想深入理解这些算法的原理并实际运用？这份资料里的代码实现就是你学习伙伴。而且，结合

数据挖掘 0 2025-06-16

奥康分销三层架构优化方案

奥康的分销系统做得挺聪明，原来复杂的四层业务结构被他们拆成了三层，分成集团管理端、营销中心和分支机构。每个终端都能直接上网操作，不用传来传去那种老方法，响应也快，误差还少，确实省了不少事。

数据挖掘 0 2025-06-16

MATLAB基础到高级应用详解

从 MATLAB 的安装到图像，基本操作到机器学习，内容蛮全的。适合初学者，也适合有点开发经验的工程师慢慢啃。讲得比较细，比如变量怎么定义、函数怎么写、图怎么画都有。数据可视化那一块挺实用的，像画热图、3D 图，基本用到的都能找到方法。还有Simulink的，适合搞自动化或控制系统的同学。配合符号计算和图像模块，一套下来基本能应对不少工程项目。值得一提的是，文末还提了多扩展阅读，比如符号计算、数据可视化这些，都蛮实用。你要是学到后面卡壳了，点进去看也挺方便的。建议一边看一边动手写，尤其是调试和函数模块，多试几种写法思路才会开。嗯，还有，别忘了常查官方文档，细节解释得更清楚。

数据挖掘 0 2025-06-16

face_recognition图像识别入门分析

图像识别的项目其实挺常见的，不过这个用起来还蛮顺手的，尤其是人脸识别这一块，简单几行代码就能跑起来。用的是 Python 的 face_recognition 库，封装得比较好，API 设计得也清晰，不折腾。你只需要加载张图片，它就能识别人脸和五官位置，适合新手入门，也能应对一些实际场景。

数据挖掘 0 2025-06-16

数据采集汇聚+数据治理+数据分析+数据可视化平台

数据采集的灵活性、的高效性，还有可视化的便捷性，这个平台整合得挺不错的。你如果平时有多源异构数据的需求，像物联网设备数据、数据库里的老数据，或者是那种结构七零八落的半结构化数据，那它的采集模块真能帮上大忙。 数据治理这一块，平台也下了功夫。嗯，比如数据质量管理这类事，不光能自动识别缺失、重复啥的，还能统一格式。这样一来，后续做省事不少，毕竟你也知道，乱糟糟的数据起来头疼。 实时和离线批都有，对应不同的业务节奏。比如实时监控用户行为用流，业务周报就走批，两套方案灵活切换。再加上那套可视化工具，连业务同事也能自己拖拖拽拽做个仪表盘，响应也快。 而且它还整合了数据仓库管理和模型工厂，从源头接入到建模

数据挖掘 0 2025-06-16