长相的区域特点(欧洲系列)

俗话说,一方水土养一方人,“一方”只的是某一块地域,“水土”,包括地理位置,环境气候,“一方人”指的是长期生活在这一地域的人。不同地域的人,由于环境的不同、生存方式的不同、地理气候不同,导致在观念、文化,甚至长相上的不同,那么这次我们就来讨论讨论欧洲人“长相”上的特征。 欧洲位于 更多

是不是某些门店更倾向聚集在一起?

在生活中,有没有留意到一些同行门店挨得比较近呢? 比如肯德基和麦当劳, 比如阿迪和耐克, 比如vivo和oppo等等。 那以上现象是普遍存在还是我们只是更加留意到门店挨在一起的情况呢? 我们使用各门店数据做了一个统计,调查了北京、深圳、成都的麦当劳门店,发现有超过2/3的麦当劳附 更多

成都,成都,时隔半年多,房价怎么说

可...可恶啊,2018年已经过了一个季度了,这一年定的小目标完成多少了? 看书?运动?减肥?学习? 谈恋爱? 毕业去向? 涨工资? 人艰不拆啊人艰不拆,很多人新年的小目标可能到现在都忘了...౿(།﹏།)૭ 倒是笔者过年回家的时候,很多伙伴都说要去成都发展,或者已经就在成都工作 更多

北京美食数据不完全指南

很可能是因为天气冷了,想多吃点东西保保暖,于是近段时间整理了一些北京美食团购数据,看了看一些常吃的美食,遂与大家分享。 北京不完全美食排行榜 数据来源于互联网。 火锅篇 (1) 哪些火锅品牌在北京开店多? 开店数量TOP3 分别是: 1.呷哺呷哺 (279家) 在这279家呷哺 更多

深度学习(deep learning)发展史

学习任一门知识都应该先从其历史开始,把握了历史,也就抓住了现在与未来 ———by BryantLJ 近几年深度学习发展迅猛,更是由于前段时间的谷歌的AlphaGo而轰动一时,国内也开始迎来这一技术的研究热潮,那这么火的深度学习到底是经历了一段怎样的发展过程呢?下面我们就来了解一 更多

包会!手把手教你机器学习(零基础)之异常点检测

Hello everyone ~ 我是GeoHey的周同学,近段时间呢我负责设计一个检测数据是否异常的模型,刚开始构思的时候还天真般的想用逻辑判断来实现,可是我后来发现不同的数据流有不同的特点,于是乎找到了一个比较好的解决方法,那就是Python机器学习框架 sklearn。 更多