2026-04-24最新手机号段,目前最全数据 518115条,文件格式:csv和xlsx
2026-04-24 18:12:20 11.78MB 手机号段 excel数据 csv数据
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项目简介 CSV数据清洗工具是一个基于Spring Boot和OpenCSV开发的Web应用程序,提供可视化的CSV数据清洗功能。用户可以通过友好的Web界面上传CSV文件,配置清洗规则,并获得高质量的清洗后数据。 核心功能 数据清洗功能 智能字段映射:自动识别字段类型,支持自定义字段映射 缺失值处理:支持均值填充、中位数填充、删除行三种策略 异常值检测:基于Z-score统计方法的智能异常值检测 数据统计分析:提供详细的清洗前后数据对比统计 用户界面 响应式设计:支持桌面和移动设备访问 可视化配置:直观的配置界面,无需编程知识 实时预览:数据预览和清洗效果实时展示 进度指示:清晰的操作流程指引 数据处理 文件上传:支持拖拽上传,最大10MB文件 格式验证:自动验证CSV文件格式和编码 批量处理:支持大量数据的高效处理 结果导出:一键下载清洗后的CSV文件 技术栈 后端技术 Spring Boot 3.1.5:现代化的Java Web框架 OpenCSV 5.7.1:高性能CSV文件处理库 Thymeleaf:服务端模板引擎 Maven:项目构建和依赖管理 前端技术 Bootstrap 5.3.0:响应式UI框架 Font Awesome 6.0.0:图标库 JavaScript ES6+:现代JavaScript特性 HTML5 + CSS3:现代Web标准 开发工具 Spring Boot DevTools:热重载开发工具 Java 17:长期支持版本的Java
2025-11-14 15:34:53 77KB OpenCSV java SpringBoot
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【项目实战】北京二手房房价分析与预测https://blog.csdn.net/lingchen1906/article/details/127932535?spm=1001.2014.3001.5501此篇博文的相关数据
2024-05-23 15:44:47 482KB 数据集
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temps.csv数据集
2024-04-07 21:47:16 3KB 数据集
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流感数据预处理与数据重塑模拟csv数据
2023-05-17 16:50:20 11KB kettle
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使用python语言,可以对生成的深度学习的loss值等其他迭代结果进行精确的绘制,绘制的数据可以不是整数,对整个训练过程能够有一个清晰的了解,方便对模型的改进工作。本资源另外一个特点就是能够实现多条曲线在同一图中的对比,更直观了解出现的问题。并对图形的标题、x轴、y轴进行一些必要的解释
2023-03-07 14:35:22 2KB python 多条曲线 csv数据处理
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北京二手房分析-数据分析. 共3个文件,2个csv数据源,1个ipynb 建议用jupyter notebook打开ipynb文件进行学习 手把手教pandas读取数据、预处理数据、业务分析数据并进行绘图、数据筛选,过程写了详细的注释,保证新手小白也能看懂。 适合人群:pandas入门者,略有编程基础即可 建议有了基本的pandas基础的同学可用此作为实践项目练手。
2022-12-31 17:03:08 1.13MB 数据分析 pandas python matplotlib
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读写csv-nodejs 用于读取和写入CSV数据的代码。 这包含有关如何在Node中的文件中读取和写入CSV数据的示例代码。 csv输入文件存储为input.csv ,并且代码知道所需的数据格式。 该代码会将处理后的数据输出到另一个名为output.csv文件中。 您可以阅读随附的以获取更多信息。
2022-09-30 11:08:15 9KB nodejs javascript csv JavaScript
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codesys通过文件写入功能块是实现对CSV文件数据的写入 a、数组数据处理,将需要的数据转换成CSV需要的字符序列; b、通过SysFileOpen指令打开文件; c、通过SysFileSetPos设置开始写入的位置,一般设置偏移量为0,全覆盖; d、通过SysFileClose关闭CSV文件,若文件不关闭,则下次无法读取和写入。 本文所采用的codesys版本为V3.5.14.10,参考博客地址:https://blog.csdn.net/qq_19979629/article/details/124355867
2022-09-15 16:52:47 460KB codesys CSV文件写入 可视化仿真
摘要 前面基本已经将yolo3的大致细节都分析了,那么现在就要训练自己下载的数据集来看下效果,进行迁移学习,首先我会先对github本身自定义的custom数据集进行训练,只有一张照片,一个标签签,之后训练自己的数据集是摇从xml文件先提取标签,完全按照custom中的格式进行布局,然后修改一下cfg文件就可以运行。dataset源码是对txt文件的处理,在实际运行中对数据进行分析是利用panda,所以直接利用panda生成csv文件进行读取更加方便。代码githubhttps://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3 custom数据集文件 在
2022-09-14 16:30:01 853KB c csv OR
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