1945年后的美国小说

利用Matlab编写的GM（1,1）灰色预测模型，预测未来十年房价走势。所有修改点已经标注，使用填充好的数据进行修改，操作简便。

此文档包含了2018年美国各州PM2.5数据，提供了详细的空气质量统计信息。数据分析显示，PM2.5对环境和健康有重要影响，反映了空气污染的严重程度。

2005年至2021年间，美国国内生产总值（GDP）呈现出多样化的增长模式。这一时期内，经济活动的不断演变影响着国家经济的发展轨迹。

2000年美国总统全国选举数据提供了丰富的分析素材，可帮助研究人员深入探讨选举趋势和政治分析。

2014年A题数学建模竞赛论文翻译

对各三角形进行了编号，并按照次序完成了扫描。右侧显示的是对第一、第二和第三个三角形的扫描顺序。

美国 2010-2015 年人口普查数据集，是个蛮靠谱的练手资源，不仅体量够大，结构也比较清晰，适合用来练大数据、数据可视化，甚至机器学习建模。你可以拿它配合 Hadoop、Pandas 或 Tableau 玩一圈，实操体验还挺丰富。 数据的维度比较全，从年龄、收入到住房状态、移民背景，全都囊括了，细到州、县甚至更小的单位都能看。像你要某地区的收入分布、教育水平，或者城市化趋势，数据直接能上手。 文件格式多是CSV、Excel，有的也会有SQL版，导入MongoDB或者直接跑Python脚本都顺。想用MapReduce也 OK，对初学 Hadoop 的你来说，不会太难。 我之前用Pandas预

美国 ncdc 官网的气象数据，1943 到 1944 年的，格式干净，字段清晰。拿来练练大数据、爬虫、数据都挺合适的。网上多数据集不是太小就是太乱，这一批我自己爬下来的，结构比较统一，起来不费劲。 用 Python 爬的，嗯，每次最多只能传 220 个文件，上传的时候稍微麻烦点，但数据量还行，做一些入门到中级的数据项目绰绰有余。 CSV 格式的文件，一打开就是按列排好，字段像date、temperature这些都有，挺适合你用 Pandas 或者 MATLAB 做可视化。像温度走势、极端天气统计，这类题材拿它当素材挺不错。 哦对，如果你也想自己动手爬，可以参考下我整理的几篇文章，像Pytho

这是一份关于学习postgresql的入门资料，适合初学者查阅，无版权问题。

Python网络小说站点爬取项目是利用Python编程语言进行网络数据抓取的实践操作。自动化下载和整理特定小说网站的内容。该项目涵盖了网络爬虫的基础知识，包括HTTP请求、HTML解析和数据存储等多个方面。详细讨论了Python的基础语法和requests库用于发送HTTP请求的方法。使用BeautifulSoup解析HTML结构以提取小说信息，并介绍了应对动态加载和反爬虫策略的方法。爬取到的数据通过文件、CSV、JSON格式或数据库如SQLite、MySQL进行存储。推荐使用Scrapy等Python爬虫框架提高效率和代码复用性。异步I/O如asyncio和aiohttp库可用于提升爬虫速度