数据结构与算法

旅游数据分析：旅游数据可视化_（7）.个性化推荐系统的可视化设计.docx PAGE1 PAGE1 个性化推荐系统的可视化设计在旅游数据分析中，个性化推荐系统是提升用户体验和增加用户黏性的重要工具。通过分析用户的浏览记录、搜索历史、预订行为等数据，推荐系统可以为用户提供符合其兴趣和需求的旅行建议。然而，推荐系统的准确性和效果不仅仅依赖于背后的算法，还需要通过有效的数据可视化来帮助用户更好地理解和接受推荐结果。本节将详细介绍如何在个性化推荐系统中设计和实现数据可视化，以提升用户体验。 1.个性化推荐系统的基本概念个性化推荐系统是一种利用用户行为数据和偏好信息来生成个性化建议的技术。这些系统通常结合多种算法，如协同过滤、基于内容的推荐和深度学习模型，

2025-06-10 约2.75万字 35页立即下载

旅游数据分析：旅游数据可视化_（6）.旅游目的地分析与优化.docx PAGE1 PAGE1 旅游目的地分析与优化在上一节中，我们探讨了如何通过数据采集和预处理来获取高质量的旅游数据。本节将重点介绍如何利用这些数据进行旅游目的地的分析与优化。旅游目的地的分析与优化不仅可以帮助旅游企业更好地了解市场需求，还可以提高游客的满意度和旅游体验。我们将讨论以下几个方面：旅游目的地的热度分析游客行为分析景点推荐系统旅游路线优化旅游目的地的智能规划 1.旅游目的地的热度分析旅游目的地的热度分析是通过数据来评估某个目的地的受欢迎程度。这种分析可以帮助旅游企业了解哪些目的地是热门的，哪些是冷门的，从而制定相应的营销策略和资源分配。热度分析通常基于以

2025-06-12 约1.79万字 28页立即下载

旅游数据分析：旅游数据可视化_（3）.数据可视化工具与软件介绍.docx PAGE1 PAGE1 数据可视化工具与软件介绍数据可视化是将复杂的数据集转换为易于理解的图表、图形和其他视觉表示形式的过程。在旅游数据分析中，数据可视化尤为重要，因为它可以帮助分析师和决策者快速洞察游客行为、旅游趋势、市场动态等关键信息。本节将介绍几种常用的数据可视化工具和软件，探讨它们的特点和应用场景，并通过具体实例展示如何利用这些工具进行旅游数据分析。 1.Tableau Tableau是一款非常强大的数据可视化工具，广泛应用于商业智能和数据分析领域。它支持多种数据源，包括Excel、SQL数据库、云服务等，并提供丰富的图表类型和交互功能。 1.1Tablea

2025-06-08 约1.14万字 19页立即下载

旅游数据分析：旅游数据可视化_（1）.旅游数据可视化的基础概念.docx PAGE1 PAGE1 旅游数据可视化的基础概念在现代旅游行业中，数据可视化技术已经成为理解和分析大量旅游数据的关键工具。通过将复杂的数据转换为直观的图表和图形，数据可视化不仅能够帮助旅游企业更好地理解市场趋势，还能够为游客提供决策支持。本节将详细介绍旅游数据可视化的基础概念，包括其定义、重要性、应用场景以及与人工智能技术的结合。 1.什么是旅游数据可视化旅游数据可视化是指将旅游相关的数据通过图形或图表的形式进行展示，以便于人类更容易地理解和分析这些数据。这些数据可以包括游客的行为数据、旅游景点的客流量、酒店的预订情况、航班的票价变动等。可视化技术能够将这些数据转换为视觉

2025-06-09 约1.24万字 21页立即下载

旅游数据分析：旅游大数据处理_（12）.旅游数据安全与隐私保护.docx PAGE1 PAGE1 旅游数据安全与隐私保护在旅游数据分析中，数据安全与隐私保护是至关重要的环节。随着旅游行业的数字化转型，旅游数据的规模和复杂性日益增加，如何确保这些数据的安全性和用户隐私成为了一个亟待解决的问题。本节将详细介绍旅游数据安全与隐私保护的原理和内容，包括数据加密、访问控制、数据脱敏、隐私保护技术和法律法规等方面。数据加密数据加密是保护旅游数据安全的一项关键技术。通过对敏感数据进行加密处理，可以有效防止数据在传输和存储过程中被非法获取和篡改。常见的数据加密技术包括对称加密和非对称加密。对称加密对称加密使用同一个密钥进行数据的加密和解密。常见的对称加密算

2025-06-09 约1.06万字 21页立即下载

数据可视化工具与数据库系统的集成研究.pdf 数据可视化工具与数据库系统的集成研究 T目录 CONTENTS 第一部分引言：概述数据可视化工具与数据库系统集成的研究背景及其重性2 第二部分研究背景：探讨现有数据可视化工具与数据库系统的整合需求与挑战5 第三部分核心问题：明确数据可视化工具与数据库系统集成中的关键问题9 第四部分研究方法：描述采用的技术与工具以实现集成13 第五部分实验设计：说明实验的条件、数据来源及评估方法17 第六部分实验结果：展示集成后的系统性能与效果21 第七部分讨论与分析：分析实验结果的意义及对研究的贡献25 第八部分结论：总结研究发现并展望未来发展方向。30 第一部分引言：概述数据可视化工具与数据库系统集成的研

2025-06-12 约3.56万字 34页立即下载

Hypermesh前处理建模技巧.pdf 随堂笔记硬点：几何上面的点point每天下午四点准时把当天所画模型发一份过来进行馈节点：网格上的点node 组件管理器部件管理器当前层建模第一步抽中面比较薄的银金件都在中面上面画壳网格 3▼2，5▼献gCocrp▼福.•*♦▼。O nodesbnessurfocessolidsquickedrt•Geom nodeeditlineeditsurfaceedrtsolidedrtedgeeditrI ||_tempnodeshngthdeleaturepointeditrm d⑶8n8midsurfacewtoclMnupr-0 point号dimsnsionmg「Analysis r

2025-06-11 约3.12万字 28页立即下载

详解React Fiber架构原理.docx 第详解React?Fiber架构原理目录一、概述二、Fiber架构2.1执行单元2.2数据结构2.3Fiber链表结构2.4Fiber节点2.5API2.5.1requestAnimationFrame2.5.2requestIdleCallback三、Fiber执行流程3.1render阶段3.1.1遍历流程3.1.2收集effectlist3.2commit阶段3.2.1根据effectlist更新视图3.2.2视图更新四、总结一、概述在React16之前，VirtualDOM的更新采用的是Stack架构实现的，也就是循环递归方式。不过，这种对比方式有明显的缺陷，就是一旦任务开始进

2025-06-09 约1.13万字 15页立即下载

如何解决 golang 中的 “undefined- json.Unmarshal” 错误？.docx 第如何解决golang中的“undefined:json.Unmarshal”错误？ Golang是一门快速发展的编程语言，具有强大的性能和丰富的标准库。在使用Golang进行开发的过程中，你可能遇到了这样的问题：undefined:json.Unmarshal。这个错误通常发生在使用Go标准库json包进行JSON字符串解析时。在本文中，我们将会详细探讨这个问题的原因并给出相应的解决方案。问题原因在Golang中，json.Unmarshal()函数是用于实现解析JSON数据的主要函数。当我们在代码中调用json.Unmarshal()函数时，出现undefined:json.Unma

2025-06-09 约1.98千字 4页立即下载

如何快速高效创建JavaScript二维数组方法详解.docx 第如何快速高效创建JavaScript二维数组方法详解目录引言方法1:使用双重循环创建二维数组方法2:使用Array.from()创建二维数组示例结论引言在JavaScript中，创建二维数组是一个常见的需求，尤其是在开发Web应用程序和游戏时。然而，为了避免使用复杂的代码来创建二维数组，我们需要一种快速而高效的方法。方法1:使用双重循环创建二维数组在JavaScript中，使用双重循环是创建二维数组的一种常见方法。以下是一个示例代码： functioncreateArray(rows,cols){ vararr=newArray(rows); for(vari=0;irows;

2025-06-11 约3.19千字 5页立即下载

基于数据关联的多目标跟踪算法研究.pdf ABSTRACT Multi-objecttracking,asanimportantresearchsubfieldofcomputervision,aimsto maintaintheidentityandtrajectoryofeachtargetinacontinuousimagesequence,soit iswidelyusedinreallife,suchasunmanneddriving,intelligentsecurity,industrial intelligence,etc.Nowadays,multi-objecttrackingismostlytrackbydete

2025-06-09 约9.42万字 69页立即下载

基于深度学习的轻量级掌静脉识别算法研究.pdf 摘要摘要生物特征识别技术因其高效和可靠性已广泛应用于许多领域，其中掌静脉识别因其独特优势受到重视，并在深度学习的推动下显示出卓越性能。然而，目前基于深度学习的掌静脉识别方法存在一些局限。一方面，掌静脉图像质量参差不齐，个体的样本数量有限，而且掌静脉特征类型复杂多样，类间差异微小，导致传统的卷积神经网络不足以提取到充分的判别信息。另一方面，深度学习模型由于其庞大的参数量和高计算资源需求，难以直接部署在资源有限的移动或嵌入式设备上。因此，设计掌静脉识别算法和对模型进行轻量化处理成为一个重要课题。本文研究内容如下： 1.针对掌静脉图像中静脉和非静脉区域界限模糊，仅依赖空间域特征无法

2025-06-12 约12.02万字 76页立即下载

计算机与大数据基础课件全套第1--5章计算机与信息技术基础 ---大数据基础.pptx 第1章-计算机与信息技术基础;学习目标;学习目录;1.1计算机概述;1.1.1计算机的产生和发展;1.1.1计算机的产生和发展;1.1.1计算机的产生和发展;1.1.2计算机的分类;1.1.3计算机的应用领域;1.1.4人工智能;1.2计算机系统的构成 ;1.2.1计算机硬件系统;1.2.1计算机硬件系统;1.2.2计算机软件系统;1.2.2计算机软件系统;1.2.2计算机软件系统;1.2.2计算机软件系统;1.2.2计算机软件系统;1.2.3微型计算机系统;1.2.3微型计算机系统;1.2.3微型计算机系统;1.2.3微型计算机系统;1.2.3微型计算机系统;1.3计算机中的数据的表示和存储

2025-06-11 约5.85千字 393页立即下载

算法歧视的反省与防止：理论与制度构建探讨.pdf 算法歧视的反省与防止：理论与制度构建探讨目录 1.内容描述5 1.1研究景与意义5 1.1.1算法应用的普及与挑战6 1.1.2算法歧视问题的显现8 1.1.3探讨算法歧视的必要性与紧迫性9 1.2国内外研究现状12 1.2.1国外关于算法歧视的研究进展13 1.2.2国内关于算法歧视的研究现状15 1.2.3现有研究的不足与未来方向16 1.3研究方法与思路17 1.3.1研究方法的选择与运用18 1.3.2研究思路的梳理与框架22 1.4论文结构与创新点23 2.算法歧视的界定与特征24 2.1算法歧视的概念界定25 2.1.1算法歧视的定义与内涵26 2.1.2算法歧视与传统歧视的异同

2025-06-12 约7.98万字 106页立即下载

数据科学中的网络数据分析.pdf 数据科学中的网络数据分析 1\目录 .COMTENTS 第一部分网络数据的来源与特征2 第二部分网络数据分析的基本流程10 第三部分数据预处理与清洗方法18 第四部分网络数据的计分析方法21 第五部分网络图的可视化技术25 第六部分网络流与路径分析29 第七部分节点重要性分析与度量35 第八部分网络分类与聚类方法41 第一部分网络数据的来源与特征关键词关键要点网络数据的来源 1.网络数据来源于社交媒体平台，如Twitter、Facebook和 Instagram,这些平台提供了大量用户互动和共享信息。 2.网络数据还来自商业网站和电子商务平台，如亚马逊和淘宝，这些平台记录了用户浏览、购买

2025-06-12 约4.02万字 47页立即下载

基于PyTorch实现处理不均衡数据的BERT-BiGRU-.docx 要复现论文中的BERT-BiGRU-WCELoss短文本警情分类模型，下面给出Python代码，并基于PyTorch框架实现。代码主要包含数据预处理、模型构建、训练及评估部分。 1.环境设置 ```python importtorch importtorch.nnasnn importtorch.optimasoptim fromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoader fromtransformersimportBertTokenizer,BertModel importpandasaspd importnum

2025-06-12 约1.44万字 29页立即下载

数据可视化工具与数据库系统的集成研究.docx 数据可视化工具与数据库系统的集成研究第一部分引言：概述数据可视化工具与数据库系统集成的研究背景及其重要性 2 第二部分研究背景：探讨现有数据可视化工具与数据库系统的整合需求与挑战 5 第三部分核心问题：明确数据可视化工具与数据库系统集成中的关键问题 9 第四部分研究方法：描述采用的技术与工具以实现集成 13 第五部分实验设计：说明实验的条件、数据来源及评估方法 17 第六部分实验结果：展示集成后的系统性能与效果 21 第七部分讨论与分析：分析实验结果的意义及对研究的贡献 25 第八部分结论：总结研究发现并展望未来发展方向 30 第一部分引言：概述数据可视化工具与数据库系统集成的研究背景及其重

2025-06-13 约2.05万字 54页立即下载

数据分析方法及模型.ppt *前馈神经网络分类算法网络学习结束条件：1）误差Error小于设定阈值?，此时认为网络收敛，结束迭代2）前一周期所有的权值变化都很小，小于某个设定阈值3）前一周期预测的准确率很大，大于某个设定阈值3）周期数大于某个设定阈值在实际应用中，训练样本很多，学习需要很多次迭代才能完成迭代次数与网络结构、初始权值与偏置、学习率的值有很大关系这些参数都是凭经验选取算法特点第126页，共200页，星期日，2025年，2月5日*前馈神经网络分类算法网络学习设训练样本s的描述属性值与类别属性值分别为{1,0,1}与1，前馈神经网络NT如图所示，NT中每条有向加权边的权值、每个隐藏层与输出层单元的偏置如表所示，学

2025-06-08 约3.5万字 200页立即下载

大学信息技术—数据分析与可视化实践课件第4章 4.3 数据可视化实践.pptx ;学习目标;目录页;;目录页;;Tableau地图;Confidentialandproprietary.Copyright?2012AdvancedAnalyticService.Allrightsreserved.;符号地图即以地图为背景，在对应的地理位置上以多种形状展示信息。创建符号地图（p207）。 ①连接数据源，将省份、城市的地理角色进行转换，形成经纬度坐标。;Confidentialandproprietary.Copyright?2012AdvancedAnalyticService.Allrightsreserved.;Confidentialandproprietary.Co

2025-06-13 约7.79千字 86页立即下载

大学信息技术—数据分析与可视化实践课件第4章 4.2 数据可视化基础.pptx ;学习目标;目录页;;目录页;选题背景及意义;1.开始界面简介;1.开始界面简介;1.开始界面简介;2.简介数据源界面;1.开始界面简介;1.开始界面简介;1.开始界面简介;3.工作区界面简介;3.工作区界面简介;3.工作区界面简介;Confidentialandproprietary.Copyright?2012AdvancedAnalyticService.Allrightsreserved.;Confidentialandproprietary.Copyright?2012AdvancedAnalyticService.Allrightsreserved.;Confidentialand

2025-06-13 约2.65千字 48页立即下载