欧洲文明

为期三天的 Spark+AI 峰会欧洲站 2019 于 2019 年 10 月 15 日至 17 日在荷兰阿姆斯特丹举行。 该峰会是欧洲最大的数据和机器学习会议，约有 1700 多名数据科学家、工程师和分析师参与。峰会主题包括 Apache Spark、TensorFlow、MLflow、PyTorch、Delta Lake、MLflow 和 Koalas 等开源技术最新进展，以及人工智能的实际部署实践。

本研究对坐姿人体的集总参数模型进行了模拟。

MATLAB开发: 使用积分法创建欧洲看涨期权。基于awdn（2003）的欧洲看涨期权定价——金融经济学杂志。

《欧洲众源地理信息手册》是由多位专家合编，专注于众源地理信息分析的权威著作。众源数据指由公众参与收集、分享和分析的数据，在互联网普及和移动设备广泛使用的背景下，越来越受欢迎。众源地理信息系统（GIS）利用公众信息创建、更新或补充地理空间数据，众包是实现众源数据收集的重要方法。众源数据在大数据时代成为重要组成部分，为地图制作、环境监测、城市规划、灾害响应、交通管理等领域提供了全新的数据获取方式。尽管其即时性和广泛性带来丰富、及时和低成本的信息来源，但数据质量管理仍是关键问题。书籍介绍了众源数据的理论基础，讨论了社会层面的众源数据收集和分析实施，探讨了相关的技术、方法和应用，以及如何增强现有GIS

这是一个关于欧洲国家蛋白质消费数据的txt文件，名为protein.txt。数据集采用制表符作为分隔符，包含了25个国家对9类食物的消费数据。每一行记录代表一个国家的蛋白质消费情况。

欧洲联赛篮球赛季数据分析 (2016-2018) 本项目运用体育分析方法，对2016-2017年和2017-2018年两个赛季的欧洲联赛篮球比赛数据进行了深入研究。该项目是为满足数据挖掘硕士课程要求而开发。

淘汰赛阶段的传中球数据，蛮有意思的，适合搞前端可视化或者想练练手的朋友。290 个传中球，13 个进球，连哪个区域成功率高都分得明明白白，像1 区就高，数据比较集中也干净，适合直接做图表。文中把传球方式、高度、弧线类型都拆得挺细的，像什么内弧线球、平球、远端这些标签，直接拿来就能做条件筛选用，效率高。数据来源稳，是看比赛录像手动统计出来的，挺靠谱，适合做echarts、D3.js、或者three.js那种比较细致的动画表达。如果你最近在做体育类交互项目，或者想搞点球场类图形，这套数据真的还不错。另外蛮贴心的一点是，它连上半场、下半场、加时赛的传中频率都分出来了，想要搞动态时间轴动画或者交互筛选

说到前端开发，我不得不提一个我自己挺喜欢的工具——Vue.js。它的核心特点就是轻量、灵活，最重要的是上手容易，适合新手，高手用起来也能实现更复杂的需求。你可以用它构建从单页面到复杂的应用，组件化开发也是它的一大亮点。Vue 有点像一个老朋友，简单易用，但也不失强大。如果你用过类似于 React 或者 Angular，那 Vue 的语法肯定让你感觉挺亲切的。尤其是它的双向数据绑定功能，可以让你省去多繁琐的 DOM 操作，直接让数据与视图联动。哦对了，Vue Router 和 Vuex 也可以一起搭配使用，帮你管理路由和状态，挺高效的。，适合快速开发，也能满足复杂的需求，真的蛮不错的！ 如果你最

使用Matlab实现了欧拉公式以计算圆周率，并探讨了欧洲地区实现100%可再生能源自给自足的潜力。该研究项目包含完整的代码和报告，所有结果均基于原始数据和计算代码。建立环境需安装特定依赖项，并可通过conda环境运行分析。数据自动下载的能力涵盖大部分分析需求。

使用Matlab编写代码来应用欧拉公式以推导长期率，该方法通过Calliope构建欧洲电力系统模型。这个存储库包含了自动根据源数据构建模型的工作流例程。除了自行构建模型外，您还可以使用现成的模型。在本资源中，详细说明了第一个应用程序。euro-calliope对欧洲电力系统进行了建模，每个位置代表一个管理单位，包括大陆一级、国家一级（34个位置）和区域一级（497个位置）。每个节点可以建立可再生能源发电能力（如风能、太阳能、生物能）和平衡能力（如电池、氢能）。水力发电和抽水蓄能也得到了充分利用。根据历史数据，所有容量均用于满足各地区的电力需求，并通过无限制的传输线相连。通过将模型表示为线性优化