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数据集提供了关于新私家车注册和燃料类型的详细统计数据。这个数据集包含了不同国家或地区在一定时期内新注册的私家车数量，以及这些车辆所使用的燃料类型分布。这些信息对于分析汽车市场趋势、能源消耗模式以及环境影响等方面具有重要价值。 该数据集可能包含以下关键信息： 时间范围：数据覆盖的具体年份或时间段。 地理覆盖：包括的国家或地区，可能涉及全球、特定大洲或单一国家。 车辆类型：私家车的新注册数量，可能按车辆类型（如轿车、SUV等）分类。 燃料类型：包括各种燃料类型的车辆数量，如汽油、柴油、电动、混合动力等。 趋势分析：随时间变化的新注册车辆数量和燃料类型的分布变化。 通过这个数据集，研究人员、政策制定者和市场分析师可以深入了解私家车市场的发展动态，评估不同燃料类型车辆的市场接受度，以及预测未来市场趋势。这对于制定交通政策、推动能源转型和减少环境污染等方面具有重要意义。
CSDN Matlab研究室上传的资料均有对应的仿真结果图，仿真结果图均是完整代码运行得出，完整代码亲测可用，适合小白； 1、完整的代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描博客文章底部QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作
内容概要：本文介绍了多级关联规则学习在数据挖掘和机器学习中的应用，特别是多级 Apriori 算法。主要内容包括多级关联规则的基本概念、多级 Apriori 算法的原理和实现步骤、Python 代码示例以及在零售业和电子商务推荐系统中的具体应用。文章还讨论了算法的局限性和未来研究方向，如高效算法设计、规则精简与优化、可视化与解释等。 适合人群：具备一定编程基础的数据科学家、机器学习工程师和研究人员。 使用场景及目标：①零售业中的商品关联分析；②电子商务中的个性化推荐系统；③多级关联规则学习的高级应用和技术改进。 其他说明：文章提供了详细的 Python 代码示例，包括数据预处理、多级 Apriori 算法实现、关联规则生成等。同时，文中还介绍了如何处理大规模数据集和稀疏数据集的策略，以及如何应用多级关联规则在实际业务中提供数据支持。
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1、嵌入式物联网单片机项目开发例程，简单、方便、好用，节省开发时间。 2、代码使用KEIL 标准库开发，当前在STM32L151运行，如果是STM32L15X其他型号芯片，依然适用，请自行更改KEIL芯片型号以及FLASH容量即可。 3、软件下载时，请注意keil选择项是jlink还是stlink。 4、有偿指导v：wulianjishu666; 5、如果接入其他传感器，请查看账号发布的其他资料。 6、单片机与模块的接线，在代码当中均有定义，请自行对照。 7、若硬件有差异，请根据自身情况调整代码，程序仅供参考学习。 8、代码有注释说明，请耐心阅读。
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内容来源于网络分享，如有侵权请联系我删除。另外如果没有积分的同学需要下载，请私信我。
使用串口连接蓝牙，配置好就可以跟手机通信，直接发命令给单片机，解析后即可根据命令执行对应的动作。用定时器产生2路pwm波通过引脚硬件输出，接到电机驱动模块（l98n）的两个en脚，再通过各2个引脚来控制驱动模块，来决定两个电机的正反转、或是刹车。接着根据数据手册和实物调试，编写好小车前进、后退、左右转的动作函数。前后走就是电机都往同一个方向转，左右转弯是利用左右两侧电机的差速实现的，或是两侧电机方向相反转即可。那蓝牙指令控制什么呢？首先是整个小车的状态：前进、后退、左转、右转刹车。用手机的SPP软件可以配置按键，按下运动，抬起就刹车，用起来就很好。我也增加了左右轮的pwm占空比控制，可以通过指令增加减小对应的速度，也加了范围限制，防止数值超范围的异常。就这样调试好久能玩耍啦~ 其实用1个pwm也可以，这里用2个是因为pwm相同，但实物误差下，小车不是走直线，需要软件校正。 使用串口连接蓝牙，配置好就可以跟手机通信，直接发命令给单片机，解析后即可根据命令执行对应的动作。用定时器产生2路pwm波通过引脚硬件输出，接到电机驱动模块（l98n）的两个en脚，再通过各2个引脚来控制驱动模块，来
本家庭大厨微信小程序管理员功能有个人中心，用户管理，店铺管理，菜品信息管理，菜品分类管理，购买菜品管理，订单行管理，系统管理等。店铺和用户都可以在微信小程序上面进行注册和登录。登录后才可以对菜品还有订单信息进行操作。 项目包含完整前后端源码和数据库文件 环境说明： 开发语言：Java JDK版本：JDK1.8 数据库：mysql 5.7 数据库工具：Navicat11 开发软件：eclipse/idea Maven包：Maven3.3 部署容器：tomcat7 小程序开发工具：hbuildx/微信开发者工具
【资源说明】 基于Yolov5车牌检测,更快更准.源码+详细文档 +全部资料+高分项目.zip 【备注】 1、该项目是个人高分项目源码，已获导师指导认可通过，答辩评审分达到95分 2、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 3、本项目适合计算机相关专业(人工智能、通信工程、自动化、电子信息、物联网等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用，也可作为毕业设计、课程设计、作业、项目初期立项演示等，当然也适合小白学习进阶。 4、如果基础还行，可以在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载，沟通交流，互相学习，共同进步！
Node后端项目的解读；
Python详细入门（71页）
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计算机图形学教案（33页全）
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