类型 数据java day
【专题】2022年全球奢侈品市场监测报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=33672 2022年，中国的奢侈品消费市场一直处于不断变化和挑战之中，但随着2023年的到来，中国正在全面复苏，市场也充满了机遇和想象空间。自2019年以来，奢侈品品牌一直在中国尝试本地化和数字化策略，将中国的奢侈品消费者与国内市场更加紧密地联系 ......
【专题】2022抖音奢侈品行业年度盘点报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=33672 2022年，中国的奢侈品消费市场一直处于不断变化和挑战之中，但随着2023年的到来，中国正在全面复苏，市场也充满了机遇和想象空间。自2019年以来，奢侈品品牌一直在中国尝试本地化和数字化策略，将中国的奢侈品消费者与国内市场更加紧密地联系 ......
【专题】中国内地及香港地区奢侈品市场洞察报告PDF合集分享（附原数据表）
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【专题】中国奢侈品市场数字化趋势洞察（2022年版）报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=33672 2022年，中国的奢侈品消费市场一直处于不断变化和挑战之中，但随着2023年的到来，中国正在全面复苏，市场也充满了机遇和想象空间。自2019年以来，奢侈品品牌一直在中国尝试本地化和数字化策略，将中国的奢侈品消费者与国内市场更加紧密地联系 ......
【专题】2022年中国奢侈品市场报告：个人奢侈品迎来增长新局面报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=33672 2022年，中国的奢侈品消费市场一直处于不断变化和挑战之中，但随着2023年的到来，中国正在全面复苏，市场也充满了机遇和想象空间。自2019年以来，奢侈品品牌一直在中国尝试本地化和数字化策略，将中国的奢侈品消费者与国内市场更加紧密地联系 ......
【专题】奢侈品行业新气象：真诚相待，始终如一，与中国消费者建立信任报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=33672 2022年，中国的奢侈品消费市场一直处于不断变化和挑战之中，但随着2023年的到来，中国正在全面复苏，市场也充满了机遇和想象空间。自2019年以来，奢侈品品牌一直在中国尝试本地化和数字化策略，将中国的奢侈品消费者与国内市场更加紧密地联系 ......
【专题】2023快手奢侈品行业数据价值报告PDF合集分享（附原数据表）
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【专题】中国奢侈品消费新面孔报告PDF合集分享（附原数据表）
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【专题】2022年·奢侈品行业用户洞察报告PDF合集分享（附原数据表）
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【专题】2022中国奢侈品与时尚洞察概览报告PDF合集分享（附原数据表）
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【专题】2023抖音奢侈品行业白皮书报告PDF合集分享（附原数据表）
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【专题】2023年奢侈品行业网络营销监测报告PDF合集分享（附原数据表）
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【专题】2023中国消费市场洞察概览：奢侈品与时尚报告PDF合集分享（附原数据表）
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【专题】2023 Z世代奢侈品消费观念及趋势研究报告PDF合集分享（附原数据表）
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【专题】2022-2023奢侈品品牌明星与社媒营销研究报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=33672 2022年，中国的奢侈品消费市场一直处于不断变化和挑战之中，但随着2023年的到来，中国正在全面复苏，市场也充满了机遇和想象空间。自2019年以来，奢侈品品牌一直在中国尝试本地化和数字化策略，将中国的奢侈品消费者与国内市场更加紧密地联系 ......
用户注册与登录界面java源码（带验证码）
import javax.swing.*; import java.awt.*; import java.util.Random; public class RegistrationSystem extends JFrame { private final JTextField usernameTe ......
【Java】个人项目互评——中小学数学卷子自动生成程序
目 录 一、简介 二、项目要求 三、测试与分析 1、功能测试 2、代码分析 四、项目总结 1、代码优点 2、代码缺点 五、结语 一、简介 本博客用于分析和总结我的结对编程队友王晓婧的个人项目代码，代码使用语言为Java，与本人项目所用编程语言一致。在分析王晓婧同学代码的优缺点的同时，我也同时发现了自 ......
9.20java学习
1 package staticDemo1; 2 3 public class Test1 { 4 public static void main(String[] args) { 5 int[] arr1={1,2,3,4,5}; 6 System.out.println(Arrunit.prin ......
day1
随想录Day1|704. 二分查找、27. 移除元素 704. 二分查找 LeetCode题目 文章讲解 视频讲解 给定n个元素升序的整形数组nums和一个目标值target，写一个函数搜索nums中的target，如果存在目标值则返回下标，否则返回-1。其中nums中的元素不重复，n在[1, 10 ......
日常记录--day7--2023-9月20日--周三
日程：今天只有上午有节英语课，8点30起床，吃了个早饭去上课。中午小睡一个小时，下午没课，起来学习了一会Javaweb，今天主要学了HTML，自己写了个简单的，晚上7-9点继续javaweb，今天没有力扣。 学了什么：Javaweb让人头疼，复习了之前的力扣题，继续学习Javaweb。 PS:不想学 ......
R语言中使用非凸惩罚函数回归(SCAD、MCP)分析前列腺数据|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=20828 最近我们被客户要求撰写关于非凸惩罚函数回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文使用lasso或非凸惩罚拟合线性回归，GLM和Cox回归模型的正则化，特别是最小最大凹度惩罚函数 (MCP) 和光滑切片绝对偏差惩罚（SCAD），以及其他 ......
R语言RStan MCMC：NUTS采样算法用LASSO 构建贝叶斯线性回归模型分析职业声望数据|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24456 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于RStan 的研究报告，包括一些图形和统计输出。 如果你正在进行统计分析：想要加一些先验信息，最终你想要的是预测。所以你决定使用贝叶斯。但是，你没有共轭先验。你可能会花费很长时间编写 ......
Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23689 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文探索Python中的长短期记忆（LSTM）网络，以及如何使用它们来进行股市预测 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 在本文中，你将看到如何使用一个被称为 ......
R语言STAN贝叶斯线性回归模型分析气候变化影响北半球海冰范围和可视化检查模型收敛性|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24334 最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯线性回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。 像任何统计建模一样，贝叶斯建模可能需要为你的研究问题设计合适的模型，然后开发该模型，使其符合你的数据假设并运行 1. 了解 Stan 统计模型可以在R或其他统计 ......
R语言非线性方程数值分析生物降解、植物生长数据：多项式、渐近回归、负指数方程、幂函数曲线、米氏方程、逻辑曲线、Gompertz、Weibull曲线
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33742 原文出处：拓端数据部落公众号 简介 在选择最佳拟合实验数据的方程时，可能需要一些经验。当我们没有文献信息时该怎么办？我们建立模型的方法通常是经验主义的。也就是说，我们观察过程，绘制数据并注意到它们遵循一定的模式。 例如，我们的客户可能观 ......
系统提取的部分数据存在异常，Python填充有其他更简单的方法么？
大家好，我是皮皮。 一、前言 前几天在Python最强王者群【wen】问了一个Python自动化办公的问题，一起来看看吧。 请教问题：友信平台因为系统提取的部分数据存在异常，导出的数据经常缺失客户名，但是客户账号是准确的，如果实现客户名自动填充？解决思路：1单独生成客户账号和客户名的表格，两个表格进 ......
【HNU个人项目互评】 基于java生成中小学数学卷子自动生成程序代码分析
【评价者】：金颖希 【项目作者】：刘一凡 【使用语言】：Java 前言 【项目简介】本项目为中小学数学卷子自动生成程序，采用java编程语言实现用户登录、用户类型判断、生成题目、题目查重、切换用户类型以及题目保存等简单功能。 【评价标准】本文以代码分析为主，主要从代码的可读性、性能、可靠性、可扩展性 ......
java课后作业2
动手动脑1 用纯随机数算法生成指定数目的随机数 public class weiyunsuan { public static void main(String args[]){ int x[]=new int[1000]; x[0]=1; System.out.println(x[0]); for ......
文本数据预处理（二）用于大预言模型训练
收集好的txt数据要先过滤一下，删掉无效信息。然后再按下面步骤处理 class DataPreprocessor(): '''def __init__(self, vocab_file, longest_sentence): self.tok = BertTokenizer(vocab_file) ......
文本数据预处理（一）
# 将所有txt文件拷贝至alltxt这个文件夹 import os import shutil # Create new folder if it doesn't exist if not os.path.exists("alltxt"): os.makedirs("alltxt") # Loop ......