1.采集美食网站3032个菜谱数据,对比各大菜系美食的数量用料于是,J哥默默打开了各大美食网站,如豆果美食、下厨房、美食天下等。经过甄选,最终爬取了豆果网最新发布的中国菜系共3032个菜谱,然后清洗数据并做可视化分析,试图走上美食博主的康庄大道。 豆果美食网的数据爬取比较简单,如果您对爬虫感兴趣,可以看一看。 https://blog.csdn.net/m0_48405781/article/details/109241312

2.大数据美食推荐通过分析用户的浏览记录、购买行为、地理位置等数据,系统能够了解用户的偏好和口味喜好,并向其推荐相应的美食。当用户在购物网站上搜索意大利餐厅的信息时,大数据系统会根据用户的地理位置和过去的消费记录,推荐该地区的经典意大利美食。这种个性化推荐能够提高用户的满意度,也为商家带来更多的机会。http://chatgpt.cmpy.cn/article/4807497.html

3.数据分析网八大数据可视化网站和工具,帮助你的数据更容易理解和分析 2023-12-15 数据可视化没有重点怎么办? 2022-06-30 60种可视化图表制作工具和使用场景 2022-05-06 人物观点 更多 大数据,为什么越来越少的人谈论了 2024-09-01 推荐系统是否公平? 2024-07-02 读透数据治理:DGI框架全解(第一章) 2024-01-30https://www.afenxi.com/?wordfence_syncAttackData=1732686273.3444

4.一个月超3万个GPTs!深扒全球Top50GPTs,谁是民间GPT王者?下表展示了自GPTs发布至2023年11月29日期间,全球流量排名Top50的GPT助手,覆盖设计、营销、科研、教育、生活、办公、游戏、编程等各个领域。虽然这不是官方数据,但也能为产业提供一些参考。 ▲全球流量排名Top50的GPTs(自发布至11月29日) ChatGPT官方发布的16个GPT稳居榜单前列,尤其是DALL·E、数据分析(Data Anahttp://www.bianews.com/news/details?id=173450

5.数据科学实战手册(R+Python)本书的主要内容有:学习数据科学项目的流程,并使用它来获取、清洗、分析和可视化数据;在多个实战项目中理解数据科学的关键概念;通过一步一步的代码实例来掌握R和Python强大的数据编程能力。无论你是数据科学的新手,还是有经验的专业人士,你都可以从本书提供的89个实际案例中掌握数据科学的关键概念和利用R、Python进行数https://www.epubit.com/bookDetails?id=N5839

6.食谱卡路里数据分析怎么做?万象方舟食谱卡路里数据分析是一种可以帮助人们更好地了解食物热量和营养成分的方法。通过对食谱中每种食材的热量、蛋白质、碳水化合物、脂肪等营养成分进行分析,可以帮助人们制定更科学合理的饮食计划。下面将介绍如何进行食谱卡路里数据分析的步骤。 步骤一:收集数据 https://www.vientianeark.cn/qa/150202.html

7.以豆果美食为例浅析食谱类互联网公司商业模式比如,豆果美食已经开始为三星和海尔等公司提供标准化数据,为他们的家电设计提供参考。在未来,通过分析食谱类互联网公司的食谱大数据,人们可以利用智能家电更方便地做出美味的菜肴。 (三)下沉产业链 利用积累的人气和口碑可以开展线下的培训活动,实现产业链的下沉。于2009年上市的日本cookpad互联网公司被视为美食类网站的https://m.lunwendata.com/show.php?id=107012

8.GitHubakiritsu/cslearning矩阵和向量用于表示数据、模型参数和特征,矩阵运算用于实现模型的训练和预测。 数据分析和统计学:线性代数在数据分析和统计学中扮演着关键角色。矩阵和向量可用于表示数据集,而奇异值分解、主成分分析等线性代数方法可用于数据降维和特征提取。 计算机网络:线性代数的概念如矩阵和向量空间在计算机网络中有应用,例如,在https://github.com/akiritsu/cs-learning-map

9.AppStore上的“嗷呜猫狗食谱4、食材库存管理:可以记录日常屯肉数据,结合喂食记录进行核减,同时可以通过参照食谱分析库存剩余可用天数、库存金额 5、物品管理:可以记录罐头、冻干、零食、营养剂、药品等的数量以及保质期管理 PS:加入嗷呜猫狗食谱用户社群,你还可以一起探讨、分析猫狗生骨肉熟自制遇到的日常问题哦!也可以加入宠物车群,了解第一手宠https://itunes.apple.com/cn/app/id1560528196

10.数据安全:流动的数据AET当前,以大数据、物联网、人工智能为核心的数字化浪潮正席卷全球,全世界每时每刻都在产生大量的数据,人类产生的数据总量呈指数级增长。面对如此巨大的数据规模,如何采集并进行转换、存储以及分析,是人们在数据开发利用过程中面临的巨大挑战。其中,数据采集又是所有数据处理行为的前提。 数据采集是指从系统外部采集数据并http://www.chinaaet.com/article/3000135948

11.云计算服务GoogleCloud数据分析 网络 开发者工具 安全 使用Vertex AI 和 Gemini Code Assist 构建和扩缩生成式 AI 应用 使用Vertex AI 部署和管理 AI 应用,以及使用 Gemini Code Assist 获得任务和代码编写方面的帮助。 免费开始使用 操作方法 使用Vertex AI 构建、调整和部署基础模型 AI 驱动的应用 使用LangChain 在 Vertex AI 中构建https://cloud.google.com/

12.Python美食评分可视化源码美食信息可视化设计食谱数据分析与可视化系统 一、介绍 此系统使用下厨房数据,对数据进行分析展示,应用Python爬虫、Flask框架、Echarts等技术实现。 二、系统功能 1、数据概览 使用本周最受欢迎数据,对数据进行分页展示,支持用标题、食材进行模糊搜索。 2、食材使用top30 使用食材数据(tbl_top_yongliao),对食材进行分组查询,用echarts饼https://blog.51cto.com/u_16099269/9800380