CodeShare 是一个开源的技术代码分享平台,旨在为开发者和技术爱好者提供一个共享和协作的环境。这个仓库聚焦于数据分析和人工智能领域的代码资源和知识分享。
- 提供数据分析和人工智能领域的开源代码示例和案例。
- 促进开发者之间的交流、合作和学习。
- 推动技术进步,共同探索数据分析和人工智能的最佳实践。
在这个仓库中,你将找到以下内容:
- 数据分析和人工智能的示例代码和算法实现。
- 数据处理、特征工程和模型训练的实用脚本。
- 数据可视化和探索性分析的案例代码。
- 使用各种数据分析和人工智能工具的教程和说明文档。
类别 | 名称 | 笔记 | 代码 |
---|---|---|---|
数据分析 | 双十一美妆销售数据分析 | 笔记 | 代码 |
数据分析 | 决策树分类器预测工资收入 | 笔记 | 代码 |
数据分析 | 电商订单数据分析 | 笔记 | 代码 |
数据分析 | 不同类型和投资组合的收益率 | 笔记 | 代码 |
数据分析 | 通过数据分布来衡量和避免投资风险 | 笔记 | 代码 |
网络爬虫 | 获取B站弹幕 | 笔记 | 代码 |
网络爬虫 | 解锁电商用户评价分析 | 笔记 | 代码 |
网络爬虫 | 马蜂窝旅行数据分析 | 笔记 | 代码 |
网络爬虫 | 轻松找到称心房源 | 笔记 | 代码 |
网络爬虫 | 筛选招聘岗位 | 笔记 | 代码 |
网络爬虫 | 网络爬虫框架Scrapy | 笔记 | 代码 |
基础教程 | Python学习路线图 | 笔记 | 代码 |
欢迎各种形式的贡献!如果你有自己的代码示例、算法实现、案例分析或教程,可以通过以下方式参与贡献:
- Fork 这个仓库并创建你的分支。
- 在你的分支上进行开发和修改。
- 提交 Pull Request,描述清楚你的贡献内容。
在提交代码前,请确保你的代码符合最佳实践,并附上适当的文档说明。我们将会对贡献进行审查,并及时提供反馈。
所有贡献的代码遵循仓库中的许可证要求。请确保你的贡献符合相应的许可要求。
如果你有任何问题、建议或合作的想法,可以通过以下方式联系我们:
- Email: huyidada@gmail.com
- 提交 Issue: 项目的 Issue 页面
我们非常欢迎来自社区的参与和反馈!
我们感谢所有参与这个项目的开发者和贡献者,他们的辛勤工作使得这个代码分享平台变得更加丰富和有趣。