价格监控

当前话题为您枚举了最新的 价格监控。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

价格数据自动采集小程序
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。
鳄梨价格数据集2015-2020
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
黄金价格预测项目思维导图
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。
KMeans商品价格聚类项目
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
物流时效监控系统订单时效实时监控
物流时效监控系统是电商平台中不可或缺的一部分,尤其是在物流服务的时效性时。它通过精准的时效监控,电商企业及时掌握物流状态,提升买家满意度。对买家来说,时效直接影响购物体验;对卖家而言,及时发货和高效的物流服务是维持良好店铺评分的关键。你可以通过接入快递公司数据和电商平台信息,精确获取物流时效,并通过系统自动预警异常订单。系统设计中,物流时效的统计维度重要,它能够根据不同的仓库、区域和快递公司,进行细致的时效。还可以实时更新订单状态,并主动监控物流信息,确保及时响应各种问题。其实,如果你是电商平台的开发者,这套系统的集成也比较简单,毕竟通过接口调用就能实现数据的获取。,这个监控系统为电商运营者和
农产品价格数据集
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
TUXEDO监控教材
TUXEDO 的监控教材内容真是挺全的,适合刚接触或想进阶的同学看看。涵盖从图形化控制台到命令行工具,甚至连日志、运行时跟踪、SNMP 那一套都讲到了。尤其是tmadmin那部分,命令挺多,但结合实际用起来还蛮顺手的。你如果平时有和分布式、事务打交道,这教材真能省不少踩坑时间。
网络监控服务
提供网站可用性、FTP目录、FTP服务、Ping端口、域名解析、数据库、POP3、SMTP、网页内容等多项监控功能,确保任务运行稳定,并及时反馈故障信息。欢迎使用,期待您的反馈意见。
系统监控数据
系统监控数据包含多种脚本,以及如何优化ETL加工链路的PKG清理方法。
Kafka 监控利器
Kafka 网页监控工具包,帮助大数据和 Kafka 学习者深入了解 Kafka 运行情况。