基于大数据的房价数据可视化分析预测系统
房地产市场对经济的推动作用显著,二手房市场作为关键组成部分,产网产网其价格波动与市场因素紧密相关。站源站源然而,码房码实时监控和分析房价涨幅具有挑战性,房地因为影响价格的产网产网求爱小程序源码因素复杂多变,且非线性。站源站源本项目旨在运用Python技术,码房码通过数据爬取、房地清洗与存储,产网产网结合flask搭建后台,站源站源实现对二手房价预测与可视化分析。码房码
项目采用Python爬取技术,房地以保定市为例,产网产网php源码领取逐页抓取在售楼盘信息,站源站源通过解析HTML代码,获取楼盘及其房源的详细字段。数据清洗工作确保了数据质量,为后续分析与预测奠定了基础。清洗后的数据存储于关系型数据库中,便于后续操作。
本系统依托flask构建web后台,集成pandas、bootstrap与echarts等工具,实现对二手房价现状、影响因素的统计分析与可视化展现。决策树、linux通用源码随机森林和神经网络等机器学习模型被用于预测房价,提升分析精度。
系统页面设计覆盖多个功能模块:首页提供注册登录服务,小区楼盘名称关键词抽取与词云展示模块揭示市场热点,房屋类型与产权年限分布分析展示房源特性,不同区域房源数量与均价对比凸显地区差异,房价影响因素分析深入探索市场动向。基于机器学习的二手房价格预测模块,通过特征工程、数据预处理、模型构建等步骤,实现预测功能。
项目总结,jenkinsgit源码管理通过Python技术,结合数据爬取、清洗、存储与机器学习,构建了功能全面的二手房价预测与分析系统,为房地产市场提供了有力的数据支持。源码获取信息请见项目联系。
谁知道在百度上自己建网站怎么建法?
1.做网站好比做房子,做房子得有原材料,做网站就得有属于你的网站代码。
但是我们都是小白,怎么去弄网站源码。没关系,分账软件源码互联网免费的网站源码很多。
这些源码拿来就能直接用。他们就好比房地产开发商,你不要自己动手,直接拎包入住。
想做个论坛,百度一下:discuz.
想有自己的个人博客,百度一下:wordpress。
按照自己的需求,下载好相应的代码。
2.放网站代码的主机:
接下来就是把网站的代码放到自己的主机上去。
什么是主机:你可以理解成就是一台电脑。相当于房地产里面的地产。
主机是要你花钱购买的。网上有很多主机提供商,其实对于小白来说,找一个有名的
服务器提供商,然后,买个里面最便宜的主机,试试手。
3.买好主机后,就可以,通过FTP,把自己的网站代码上传到,你的主机中去。
买主机时,一般都会送个二级域名,代码上传以后,就可以通过这个二级域名访问你
自己的网站了。
4.网站建设流程是这样的,里面有很多细节。其实都很简单,可以到网上找找相应的视频看看,应该效果更好。
JS逆向之补环境过瑞数详解
逆向JS编程中的“瑞数”难题通常被视为一道难以逾越的挑战,对于许多开发者而言,它是简历上令人羡慕的技能。本文将深入讲解如何通过补环境的方式巧妙地解决瑞数问题,不再局限于教程中的一般性分析。 文章分为四个部分,首先解析瑞数流程,理解其加密参数——cookie_t的生成逻辑。在分析一个具体实例,如网上房地产网站,我们发现其流程如下:初次请求page_url,返回状态,设置cookie_s;
后续请求需要cookie_s和cookie_t,其中cookie_t在第二次请求时生成;
关键在于破解cookie_t生成的逻辑,这需要对请求和响应进行详细分析。
理解了目标后,我们通过扣代码的方式,固定页面源码,确保生成的cookie_t在静态环境中保持不变。接着,我们关注eval函数的定位和VM的执行逻辑,这涉及到hook eval函数来获取加密代码。 在扣代码部分,我们处理动态变化的JS和VM代码,确保所有环境变量如时间戳和随机数都保持一致。通过映射动态变量名,我们实现了从动态代码到静态环境的转换。 补环境部分,文章引用了上文的浏览器环境补全技术,通过模拟浏览器环境来使加密JS在补全的环境中产生相同的cookie_t。这涉及到使用框架和调试技术来逐步完善环境模拟,直到与浏览器生成的cookie_t匹配。 总结来说,补环境和扣代码都是逆向工具,各有优势。扣代码需要深入理解JS语法和逻辑,而补环境则依赖于对原型链和浏览器环境的深入理解。对于新手,可以选择基于完善框架的补环境方式来快速突破瑞数,节省时间并提高效率。2024-11-23 06:32
2024-11-23 06:09
2024-11-23 06:07
2024-11-23 05:53
2024-11-23 04:57