影子价格

本解答针对2013年全国大学生数学建模竞赛A题，探究太阳影子定位算法，为视频数据分析中确定拍摄地点和日期提供方法。

步骤一：区域选择点击“price0 area”按钮，选择需要截图的区域。步骤二：数字识别点击“price0 dist”按钮，识别所选区域内的数字。请确保区域内仅包含数字、负号和小数点，程序不支持识别所有字体。步骤三：采集设置- 勾选“collect num”并填写需要采集的数字个数，或勾选“collect time”并设置时间范围进行数据采集。- 一天内可设置两个时间段，但时间段不可重叠。步骤四：间隔设置设置采集时间间隔。步骤五：开始采集点击“start price0 collect”按钮开始采集数据，采集完成后程序对话框将自动弹出。

ACCESS 的 SQL 指令不好练？有个工具蛮适合你折腾的，叫“影子 ACCESS 数据库 SQL 指令练习器”。它界面比较清爽，功能也实用，适合练习各种常用 SQL 命令。你可以写写 SELECT 语句查数据，也能动手改表结构，响应也快，适合刚接触 ACCESS 的朋友慢慢摸索。支持的操作挺全，从 创建表、插入数据 到 更新、删除、多表 JOIN，基本你能想到的指令它都能跑。而且输入完 SQL 后能立刻看到结果，出错也能马上改，这种即时反馈真的是练 SQL 的福音。比较贴心的一点是，练习器对初学者挺友好的。像 CREATE TABLE、INSERT INTO 这些常见语句，都有提示和例子。

鳄梨价格的历史数据挺实用的，尤其是做数据可视化或者销量趋势的时候。这份数据集是 Hass Avocado Board 发布的数据的更新版本，覆盖了从 2015 年 1 月到 2020 年 5 月的数据，城市、州、类型全都有，细节挺丰富的。 数据字段也比较全，像AveragePrice、Total Volume这些都能直接用来画图。还有4046、4225、4770这些是不同品类的鳄梨销售量，适合做分类比较。不用手动爬，直接用就行，效率高不少。 你要是用Pandas做数据清洗，或者用Echarts做图，这数据都挺顺手的。字段也没啥奇怪的地方，Date字段下就能直接做时间序列。 顺便推荐几个类似的数

这是一个关于黄金价格预测的简单项目思维导图。为了帮助新手入门并提升动手能力，该资源不包含已完成的项目，但导图中包含项目流程和代码，可以作为学习和实践的参考。

实现商品价格聚类的 Python 项目，还蛮实用的，尤其是你手上有一堆价格数据但看不出规律时，用它来分组就挺合适的。用的是K-Means，老牌的聚类算法，配合pandas和numpy搞数据，顺手又高效。嗯，文件里应该有个4-9.py脚本，核心逻辑基本都在这，照着跑一遍就能看到效果。如果你有像sku-price这种 SKU 和价格的表格，用read_csv或者read_excel读进来，再跑一波聚类，快就能把产品价格分出几类来，适合做商品分层、调价建议这些事。聚类前的预别忽略了哦，比如缺失值和异常值，还有Z-score 标准化，这些都影响聚类效果。K 值怎么选？你可以试试肘部法。聚完后通过fit

2015 年全国大学生数学建模比赛中的太阳影子定位方法，获得了国家二等奖。这项研究使用了数学建模和数据来准确定位太阳影子。其实，它的应用场景挺广泛的，除了能用来学术问题，日常生活中的建筑设计、气候监测也能受益于这种方法。你想了解更多的相关技术，可以看看一些类似的竞赛题目，比如 2016 年和 2019 年的相关作品，都能给你一些灵感和启发哦。

包含 2.2 万条农产品价格数据，包括：品种、批发市场、最低价、最高价、平均价、发布时间、分类可用于数据分析、可视化、建模和回归分析

差价合约（CFD）是一种复杂的交易工具，由于杠杆作用，存在高风险，散户投资者账户亏损率高达73.42%。使用ForexConnectAPI SDK可以获取交易数据、实时价格并加载历史记录。适用于自动交易机器人和市场分析应用程序，支持C++、C#、Java等多种平台和设备，免费提供，适用于FXCM客户的Trading Station账户。

披萨餐厅的比萨价格数据集还挺有意思的，尤其是你想做点关于餐饮行业的数据或者地理分布的时候，蛮有参考价值。3,500 个比萨菜单价格，拿来跑模型、做数据可视化都不赖。 Datafiniti 的业务数据库拉出来的，包含了餐厅的名称、地址、城市、菜单价格、品类等字段，结构清晰，字段也比较干净。你拿到手基本不用费太多劲清洗，响应也快，能直接上手。 如果你是前端或者做可视化的，像用ECharts或者D3.js画点热力图、区域图，看看哪个城市的披萨最便宜，哪个地方披萨店多，嗯，这份数据刚刚好。 还有个比较妙的地方是，你能借助它去结合城市信息、地理信息，比如参考下美国地理信息 MySQL 脚本，再搭配下城市