价格定位

基站定位软件可通过手机与多个基站的信号强度和时间差，推算出手机的大致位置。它广泛应用于移动资产追踪、紧急救援等领域。最常见的定位方法有三种：三角测量、多基站距离差分法和指纹定位，适合不同场景需求。举个例子，在城市中高楼密集的地方，定位会受到干扰，精度稍有降低，但结合 GPS 或者 Wi-Fi 辅助定位可以有效提升准确性。需要注意的是，虽然基站定位适合大范围应用，但误差难以完全避免。你可以根据需求选择合适的方案，结合地图服务和数据库来优化使用体验。

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。

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。

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

MATLAB仿真代码，用于人眼定位和背景去除的应用。该算法通过分析图像数据来精确定位人眼，并有效去除背景干扰，提升视觉识别准确性。

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

本代码演示了RSSI室内定位算法。已知3个热点的坐标和待定位点的实际坐标，计算待定位点到每个热点的实际距离，并绘制实际坐标。

这是一个基于matlab的车牌定位源码，用于识别和定位车辆上的车牌。该程序通过图像处理和模式识别技术，实现了对车牌的自动定位和识别。