能力说明:
精通JVM运行机制,包括类生命、内存模型、垃圾回收及JVM常见参数;能够熟练使用Runnable接口创建线程和使用ExecutorService并发执行任务、识别潜在的死锁线程问题;能够使用Synchronized关键字和atomic包控制线程的执行顺序,使用并行Fork/Join框架;能过开发使用原始版本函数式接口的代码。
能力说明:
通过课程学习与实战项目,熟练掌握Python的语法知识与编程技能,具备Python语言的函数、面向对象、异常处理等能力,常用开发框架的实际应用和开发能力,具备使用,掌握Python数据分析三剑客Matplotlib、Numpy、Pandas的概念与应用场景,掌握利用Python语言从数据采集到分析的全流程相关知识。
软件工程专业
在数字化时代背景下,图书馆已经成为知识获取和共享的重要场所。然而,随着馆藏书籍数量的增加,如何高效管理和利用这些资源成为了图书馆管理者和用户面临的挑战。数据分析和可视化技术的引入为解决这一问题提供了新的途径。本文致力于通过数据分析技术和可视化手段,对图书馆书籍数据进行综合挖掘,希望通过图书分类、书籍价格及读者偏好等多维度信息,进而优化图书馆管理策略、指导书籍采购决策并提升读者服务质量。本文在数字化和信息化快速发展的背景下,图书馆如何利用数据分析与可视化方法来挖掘和优化书籍借阅数据。主要内容包括。
k均值聚类模型多元线性回归模型随机森林模型在数据分析项目中,选择合适的模型是至关重要的。本项目中,我们采用了三种不同的模型来分析蓝莓的生长条件和产量,以确保从不同角度全面理解数据。一、K均值聚类模型K均值聚类模型是一种无监督学习方法,用于根据数据的相似性将样本分成不同的组。在这个项目中,我们使用K均值聚类模型来识别具有相似特征的蓝莓品种。通过聚类分析,我们将蓝莓分为4个类别,每个类别代表了不同的生长条件和产量特性。这种分类有助于我们理解在不同环境条件下,哪些因素对蓝莓产量有显著影响。
k均值聚类模型多元线性回归模型随机森林模型在数据分析项目中,选择合适的模型是至关重要的。本项目中,我们采用了三种不同的模型来分析蓝莓的生长条件和产量,以确保从不同角度全面理解数据。一、K均值聚类模型K均值聚类模型是一种无监督学习方法,用于根据数据的相似性将样本分成不同的组。在这个项目中,我们使用K均值聚类模型来识别具有相似特征的蓝莓品种。通过聚类分析,我们将蓝莓分为4个类别,每个类别代表了不同的生长条件和产量特性。这种分类有助于我们理解在不同环境条件下,哪些因素对蓝莓产量有显著影响。
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