tesla model3 用户使用手册，详细介绍model3的使用说明。内部简介 ④66⑦80 16 1。开门按钮(从车内打开车门见第11页 2.远光灯(远光大灯见第46页)、转向信号灯(转向信号灯见第46页)、雨刮器和清洗器(雨刮器和 清洗器见第51页) 喇叭(喇叭见第40页) 4.换档杄(换挡见第44页)、主动巡航控制(主动巡航控制见第65页)和辅助转向(辅助转向见第 69页) 5.触摸屏(触摸屏简介见第4页) 6,驾驶位顶灯(车灯见第45页) 7.驾驶室摄像头(驾驶室摄像头见第20页) 8

数据可视化的道路上充满了不可见的陷阱和迷宫，最近ClearStory Data的两位数据可视化 开发人员分享了他们总结出来的数据可视化开发的7个不宣之秘，普通开发者了解这些方法 能提升视野，少走弯路。3)柱状图是可视化最容易的图形之一,你可以手工编写一段HTM代码,仅仅使用CSS或者 很少量的 Javascr ipt,或者从 Excel里面的一个公式,就可以生成一个有效的柱状图来。 秘密三:真实数据不可替代 对一个数据集进行清洗和格式化已经很繁琐了,如果你需要设计一个基于多个数据集的可 视化呢?

文本预处理介绍 文本预处理一般是指将原始数据通过数据转换,缺失处理等手段转化为符合要求的“新”数据集的过程。预处理本身是一件极其耗费时间的事情，繁琐且涉及细节很多。预处理做的不好，对后面的建模分析等等都会有很大的影响。 对于自然语言的文本数据,处理过程一般包括文本清洗、分词等，其中每个步骤在中英文处理时都有些不同,如中文分词的难度远大于英文,而英文需要转换大小写、词形还原等步骤。 接下来将会分别介绍中英文预处理中的重点环节，结合实际介绍和使用包括jeba,NLTK 等工具包,实现分词和词干提取等

现实世界的数据常常是不完全的、有噪声的、不一致的。数据清洗过程包括遗漏数据处理，噪声数据处理，以及不一致数据处理。本节介绍数据清洗的主要处理方法。 遗漏数据处理 假设在分析一个商场销售数据时，发现有多个记录中的属性值为空，如顾客的收入属性，则对于为空的属性值，可以采用以下方法进行遗漏数据处理。 1）忽略该条记录 若一条记录中有属性值被遗漏了，则将此条记录排除，尤其是没有类别属性值而又要进行分类数据挖掘时。 当然，这种方法并不很有效，尤其是在每个属性的遗漏值的记录比例相差较大时。 2）手工填补遗