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2023年江苏“领航杯”MISC一个很有意思的题目（别把鸡蛋放在同一个篮子里面）
🏆别把鸡蛋放在同一个篮子里面 题目附件：https://wwzl.lanzoue.com/i6HmX16finnc 1、题目信息 解压压缩包打开附件，获得5141个txt文档，每个文档都有内容，发现是base64加密的字符内容，所以我们需要按照顺序将每个文件的内容写到一个文件里面，然后base64 ......
【专题】2023智慧菜场：全渠道经营与数字化转型研究报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接 :https://tecdat.cn/?p=33774 在数字经济时代，管理和观念的转变与技术冲击同样重要。创新是这个时代的主旋律，也是企业发展不可或缺的路径。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末504份数字化转型相关行业研究报告。 全球经济正在经历以信息技术为核心的第四次经济革命，进 ......
采集北京市政百姓信件内容的具体步骤
# 1、新建一个能够存储数据的文件夹  : url = url.format(page) request = urllib.request.Request(url, headers=headers) response = urllib.request.u ......
智慧菜场大数据综合管理 守护老百姓“菜篮子”
人间烟火气，最抚凡人心。对一个城市来说，最有烟火气的地方，非菜市场莫属。 建设背景 21世纪，互联网技术飞速发展，物联网、大数据、云计算等技术的已逐渐发展成熟，整个社会也迈入了智能化的时代。作为老百姓“菜篮子”的菜市场也开始探索其智能化升级之路。“智慧菜市场”、“智慧农贸”这些词越来越频繁地出现在人 ......
北京市政百姓信件可视化展示
这是原网站：https://www.beijing.gov.cn/hudong/hdjl/com.web.search.mailList.flow 点击查询后我们可以看到其中的相应信息，{page: {pageNo:'1', totalCount:'809', totalPages:'135', p ......
采用PCA算法&KMeans算法来实现用户对物品类别的喜好细分（菜篮子分析）（附带数据集下载）
实现该项目的流程如下 """ 项目：用户对物品类别的喜好细分（菜篮子分析） 主算法：PCA降维算法 KMeans算法 总思路 1、导包 2、获取数据 3、数据处理 5、特征工程（使用PCA降维） 6、使用KMeans算法进行模型训练 7、模型评估 """ First of all！！导包 # 1、导 ......
北京市政百姓信件分析实战
[toc] # 北京市政百姓信件分析实战 ## 1.爬虫 ```python import json import requests import demjson from bs4 import BeautifulSoup import jieba import jieba.analyse as a ......
使用requests和BeautifulSoup对北京市政百姓信件进行爬取
一开始爬取的时候，没有加上请求头，所有导致会出现创宇盾进行防护，加上请求头即可 还有问题就是，这个网址的页号和网址是无关的，所以采用网上说的改变url来改变页号进行爬取是不可行的，使用 for page in range(start_page, end_page + 1): url = url.fo ......
北京市政百姓信件分析--数据清洗
-- 建表create table xingfang( kind string, `time` string, processingDepartment string, content string)row format delimited fields terminated by ','; -- ......
北京市政百姓信件分析---热词云以及存储关系图谱
使用neo4j数据库进行存储关系的展示 热词云 import json import matplotlib.pyplot as plt import re import jieba from py2neo import Graph,Node,Relationship,NodeMatcher from ......
北京市政百姓信件分析---使用selenium爬取信件信息
下载selenium 使用管理员打开cmd' pip install selenium 查看版本 pip show selenium 下载 WebDriver 驱动 谷歌浏览器 chromedrive：http://chromedriver.storage.googleapis.com/index. ......
一、 采集北京市政百姓信件内容
## letter.py ```python import scrapy from scrapy.linkextractors import LinkExtractor from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule from letterBeijing.i ......