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  1. STL-GeoJson-Data:仅包含geojson数据的仓库，该城市仅将其作为shapefile托管-源码

  2. 圣路易斯替代开放数据门户 关于 由于圣路易斯开放数据门户仅以Shapefile形式提供数据，因此此存储库专用于在GeoJson中托管该数据，因为这是Web开发人员在构建应用程序时所惯用的。 到目前为止，该数据只是邻居和病区边界的静态内容，但将来可能会用于托管按计划格式设置的网络友好数据。 病房 病房数据直接来自圣路易斯开放数据门户 （圣路易斯市开放数据） （圣路易斯市开放数据） 邻里 社区数据直接来自圣路易斯开放数据门户 （圣路易斯市开放数据） （圣路易斯市开放数据） 公园 公园数据直接来

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-25
    • 文件大小：327kb
    • 提供者：weixin_42100188

  1. neighbourhood-map:为FEND Google开发人员纳米学位奖学金 Udacity创建的项目-源码

  2. 邻里地图项目 这是为Udacity的FEND Google Developer Nanodegree创建的最终（第8个）项目。 关于 邻居地图是一个单页应用程序，具有雅典历史中心的我的邻居的地图，并提供了来自第三方数据的信息来突出显示与艺术和娱乐有关的位置。 通过汉堡菜单打开的侧栏包含按字母顺序排列的位置列表。每个地方都会在地图上以自定义标记图标突出显示。单击列表项时，将在该地点的标记图标上方打开一个信息窗口。此外，只需选择一个标记即可打开信息窗口。 如何运行项目 为了在开发模式下运行项目： 下

  3. 所属分类：其它

  1. Coursera_Capstone:Coursera应用数据科学高层项目-邻里之战！-源码

  2. Coursera_Capstone Coursera应用数据科学高层项目-邻里之战！

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：115kb
    • 提供者：weixin_42122838

  1. sih-Centralized-Grievance-Readdressal-System:Smart India Hackathon中学生语音问题的解决方案-源码

  2. 集中申诉系统 Smart India Hackathon中学生语音问题的解决方案 解决方案说明： 随着印度通过Swachh Bharat Abhiyaan和Digital India等计划逐渐成为一个清洁和数字化的国家，当务之急是人们必须拥有便捷的手段来表达与邻里清洁，排水和垃圾箱溢出，未经授权的建筑等有关的不满情绪。我们计划通过创建一个名为“ asar”的网站和应用来实现这一目标，这对社会和市政公司都有帮助。 人们宁愿忽略这些问题，因为没人愿意花时间排成一排，等待当局解决他们的问题。 这反过

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：13mb
    • 提供者：weixin_42105570

  1. IBM-Data-Science-course-Final-Project-Assignment:IBM数据科学课程-最终的顶峰项目-邻里之战-源码

  2. IBM课程-应用数据科学认证项目-近邻之战 此存储库中的笔记本已作为“ IBM数据科学专业证书”课程的一部分制作，该课程是数据科学领域的入门课程。 该课程由10个模块组成，涵盖了数据科学领域的各个方面，包括数据科学方法论，SQL，分析和可视化数据，机器学习模型等。从模块4开始，参与者开始学习以下课程的编程基础Python。 该报告是该课程最终作业的一部分，在该作业中，参与者通过提出一个自选项目将实践中的理论应用到实践中。 作为项目的一部分，应使用Foursquare API获取地理空间数据。 F

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：26mb
    • 提供者：weixin_42099176

  1. IBM-Data-Science-course---Final-Project-Assignment:IBM数据科学课程-最终的顶峰项目-邻里之战-源码

  2. IBM课程-应用数据科学认证项目-近邻之战 此存储库中的笔记本已作为“ IBM数据科学专业证书”课程的一部分制作，该课程是数据科学领域的入门课程。 该课程由10个模块组成，涵盖了数据科学领域的各个方面，包括数据科学方法论，SQL，分析和可视化数据，机器学习模型等。从模块4开始，参与者开始学习以下课程的编程基础Python。 该报告是该课程最终作业的一部分，在该作业中，参与者通过提出一个自选项目将实践中的理论应用到实践中。 作为项目的一部分，应使用Foursquare API获取地理空间数据。 F

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  1. 邻里地图-源码

  2. React中的地图搜索 介绍 该项目演示了如何在React中使用第三方API（此处为Foursquare API）构建google map应用。 这个应用程序是使用“创建代码库”从头开始创建的。 显然，创建应用程序时，服务工作者功能会自动包含在生产版本中。 主要特点 固定您感兴趣的位置 根据固定的位置搜索您感兴趣的任何地方 设置过滤选项（半径，限制） 选择一个地方以获取更多信息 依存关系 如何运行该应用程序？ cd ./app npm安装 npm开始 资源 . ├── API │  

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    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：22kb
    • 提供者：weixin_42105169

  1. js面向对象的每日午餐v-000-源码

  2. 每日午餐实验室 目标 使用Javascr ipt迭代器方法构建具有类关系的域模型 使用Javascr ipt回答有关存储在我们应用程序中的数据的问题 在本实验中，我们使用全局存储变量来管理应用程序状态。 这是我们的前端“数据库”。 指示 在此实验室中，我们将创建送餐服务。 领域 一顿饭有很多顾客 送货属于餐食，属于客户和邻居 客户有很多交货 一位顾客通过送货吃了很多饭 客户属于某个社区 邻里有很多分娩 邻里通过送货有很多客户 一个社区有很多人通过送餐来用餐 请注意：测试不会按顺序检查这些方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：31kb
    • 提供者：weixin_42129970

  1. Neighborhoodmap：在Google Map上显示我附近的高尔夫球场，并显示来自Foursquare的详细信息-源码

  2. 高尔夫邻里地图项目 目录 实时部署 应用预览 描述 一个单页应用程序，其中包含我在洛杉矶附近的地图。 地图默认显示高尔夫球场标记，并在应用用户搜索过滤器时显示位置标记的过滤子集。 文本输入字段应用于过滤位置。 运行项目 下载压缩的项目文件夹或克隆仓库， git clone https://github.com/Igor333m/neighborhoodmap.git 首先在命令提示符/终端中运行npm install 然后运行npm start启动应用程序 如何使用这个程序 单击地图上的位置

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：533kb
    • 提供者：weixin_42127754

  1. Coursera_Capstone：Capstone项目IBM数据科学-源码

  2. 业务报告-邻里微目标 应用数据科学高层项目 “科隆”文件夹中提供了所有必要的数据和jupyter笔记本 介绍 科隆是德国最大的城市之一，拥有十万名学生，是一个有着深厚根深蒂固的青年文化的城市。 这座城市及其86个社区被称为“ Veedel”（科隆方言：“ Viertel”），种类繁多，人口约一百万。 我想考虑一个营销咨询公司的虚构业务问题，该问题可以通过在地理地图上可视化不同的集群来帮助本地公司开展广告活动。 咨询公司将提供一种算法，该算法根据有关人口统计和社会经济因素的不同分类输入对邻域进行

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    • 发布日期：2021-02-19
    • 文件大小：17mb
    • 提供者：weixin_42181545

  1. 邻域生成器：Epicodus：第3周-独立项目：阵列，循环，TDD和DRY方法-源码

  2. 邻里发电机 应用程序接受用户数字输入，并输出与文本交织的数字范围。，08.21..2020 吉莉安·吉布森（Jillian Gibson） 描述 该HTML通过转换用户的数字输入并输出一系列与Roboger先生的邻居的谚语交织在一起的数字，展示了对数组，循环，TDD和DRY方法论的基本理解。 眼镜 规格 描述 输入 输出 0 主页 用户访问localhost：5004 用户输入表格首页 1个 如果用户输入的是Nan，则程序将返回提示。 用户输入：“七” 输出：“哇！...” 2 程序

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    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：488kb
    • 提供者：weixin_42119281

  1. neighborhood_mechanic：Neighborhood Mechanic是一项完全响应式的服务，它提供了围绕Google Maps API构建的佛罗里达州布罗沃县汽车维修，轮胎和车身维修店地图-源码

  2. 邻里机械 演示： ： Neighbourhood Mechanic是一项服务，提供围绕Google Maps API构建的佛罗里达州布劳沃德县的汽车维修，轮胎和车身修理厂地图。 它是完全响应的。 每个Auto Shop类别均由不同的图标表示。 单击图标时，它利用API的信息窗口显示信息。 它具有联系表单，可使用jQuery验证用户数据。 表单通过Form Spree的API提交。 它具有一个响应式导航栏，以及一个使用javascr ipt构建的移动汉堡菜单。 该应用程序是使用Ja

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    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：67kb
    • 提供者：weixin_42098830

  1. Capstone_Project-源码

  2. Capstone_Project 邻里之战 该项目使用KMeans聚类算法对Barranquilla市的街区进行分割，以决定哪个人最适合开设美容文物商店。 这是在Coursera上获得IBM应用数据科学专业化文凭的必要条件。

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    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：389kb
    • 提供者：weixin_42126399

  1. 社区：一种Web应用程序，允许用户及时了解社区中的最新趋势-源码

  2. 邻里 描述 邻居是一个Web应用程序，它使用户可以了解邻居的活动。 用户登录并创建其个人资料，该个人资料确定了他们根据所在社区获得的信息的种类。 开发者 保罗·卡莫·瓦玛利亚 用户故事 作为用户，我想： 使用该应用程序登录以开始使用。 设置关于我的个人资料，大致位置和我的邻居名称。 查找附近的其他商家列表。 查找附近社区卫生部门和警察当局的联系信息。 创建对我附近的所有人可见的帖子。 当我决定搬出时改变我的邻居。 仅查看单个社区的详细信息。 技术 python3.6作为主要语言 D

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  1. 邻里之战-纽约市的地中海餐馆：该项目是IBM和Coursera.org上的“数据科学应用”课程的一部分。 在这个项目中，使用Pythons库和包。 位置数据来自开源cocl.usnew_york_dataset。 Python的地理编码器用

  2. 邻里之战-纽约市的地中海餐馆：该项目是IBM和Coursera.org上的“数据科学应用”课程的一部分。 在这个项目中，使用Pythons库和包。 位置数据来自开源cocl.usnew_york_dataset。 Python的地理编码器用于提取每个纽约市辖区和街区的地理坐标。 然后，通过访问Foursquare API，我可以获得每个餐厅的许多详细信息。 最后，Folium用于创建可视化地图。 请在自述文件中找到更多详细信息

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  1. Coursera_Capstone：IBM数据科学认证Capstone项目-源码

  2. Coursera_Capstone IBM Data Science Certification Capstone项目 业务问题 清楚地定义一个问题或您所选择的想法，您将需要利用Foursquare位置数据来解决或执行。 请记住，数据科学问题始终以受众为目标，并且旨在帮助一组利益相关者解决问题，因此请确保您明确描述受众以及他们为什么会关心您的问题。 我们的应用程序要解决的问题是，多伦多或加拿大的最佳邻里在哪里，供我们的客户或利益相关者根据附近的附属物而进入。 多伦多被认为是加拿大最受欢迎的城市

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  1. Cousera_Capstone：Coursera课程“应用数据科学专家”的资料库-源码

  2. Cousera_Capstone Coursera课程“应用数据科学顶点”的资料库 第一周：Jupyter笔记本'Coursera_Capstone.ipynb' 第3周：作业的所有任务都放在一个Jupyter笔记本“ Toronto.ipynb中的细分和集群社区”中。 第4周：作业的简介/业务问题部分和数据部分包含在一个pdf中-> Capstone项目-“邻里之战-第1周。pdf” 最后一周= Capstone项目的成果： 演讲->'“顶峰项目-邻里之战-present

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  1. 邻里应用-源码

  2. NeighbourhoodWatch-App 项目描述 这是一个Web应用程序，可让您了解附近发生的所有事情。 从不同警察和卫生中心的联系信息到发布甚至发布消息，以及开展业务。 用户故事 作为应用程序的用户，我应该能够： -使用应用程序登录以开始使用。 -设置关于我的个人资料，以及一般位置和我的邻居名称。 -查找附近的其他商家列表。 -查找附近社区卫生部门和警察当局的联系信息。 -创建帖子，我附近的每个人都可以看到。 -当我决定搬出时改变我的邻居。 -仅查看单个社区的详细信息。 作

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    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：47mb
    • 提供者：weixin_42099858

  1. Coursera_Capstone:Coursera 9-应用数据科学的顶点。 邻里之战-源码

  2. Coursera_Capstone Coursera 9-应用数据科学的顶点。 邻里之战 埃迪 第一周-Hello World 演示发布到github并在IBM CloudPak或Jupyter上托管.ipyn Python Notebook的基本功能 进口大熊猫 导入numpy 打印Hello World类型的消息dolW olleH

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    • 发布日期：2021-03-27
    • 文件大小：21mb
    • 提供者：weixin_42116921

  1. ML-algorithm-源码

  2. 与ML相关的解决手写问题的算法 旨在解决仅要求手写的问题，可能不适用于计算。 当前列表： 欧氏距离/马氏距离 熵 余弦相似度3.1余弦距离3.2相关距离3.3 L2规范距离 主成分分析（PCA） 4.1协方差矩阵4.2特征值+版本4.3应用PCA 线性判别分析（LDA）5.1绘制数据5.2类均值和协方差矩阵5.3类内散布矩阵和类间散布矩阵5.4 LDA的广义特征值问题5.5投影向量 K均值 K型药物（PAM） MIN或Single Link /平均值 ε邻里 使用EM的模糊聚类 混淆矩阵

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