基于RNN的天气预测

k近邻算法（ kNN ），它的工作原理是：存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据 与所属分类的对应关系。输人没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签。一般来说，我们只选择样本数据集中前砼最相似的数，这就是藤近邻算法中的出处，通常是不大于 20 的整数。 最后，选择个最相似数据中出现次数最多的分类，作为新数据的分类。 

说明：  用python实现BP算法，附带详细注释，用来说明实现的每一个步骤，并用异或测试(BP algorithm with Python and XOR test)

说明：  基于卷积神经网络的案例，使用初学者使用和学习(Case Study Based on Convolutional Neural Network)

说明：  用python语言开发的程序，主要用于ABAQUS平台模拟水泥环损坏问题。水泥环采用塑性损伤模型。(The program developed in Python language is mainly used to simulate the damage of cement sheath on ABAQUS platform. Plastic damage model is adopted for cement sheath.)

python语言程序，实现功能是刷新浪微博粉丝。(Python language program, the realization of wave function is to refresh the weibo fans.)

Reshipped,A good C language teaching material.

基于Tensorflow用CNN（卷积神经网络）处理kdd99数据集，代码包括预处理代码和分类代码，准确率99.6%以上，并且快速收敛至最优值。(Based on Tensorflow (convolutional neural network) processing KDD99 data set based on CNN, the code includes preprocessing code and classification code, the accuracy rate is more than 99.6%, and quickly converge to the optimal value.)

说明：  董付国《python 可以这样学》一书代码 零基础学习python的权威指南(Dong Fuguo's "Python can be learned in this way" is an authoritative guide to zero basic code learning python)

很好用的关联规则挖掘经典算法，推荐使用。包括支持度、置信度、提升度，输出结果到excel文件(Good use of association rules mining classic algorithm, recommended)

采用了scrapy框架爬取链家网二手房的数据，可以导入到数据库中保存数据(Using the scrapy frame to climb the data of the second-hand house of the chain home network, it can be imported into the database to save the data)