大数据共享单车项目实战教程

基于BP神经网络实现共享单车数据预测，环境：anaconda+jupyternotebook。文件包含代码+数据集

这份完善的共享单车数据集不仅包含着注册和非注册租车数，还包括了时间、季节、温度和风速等因素。我们可以根据数据分析出以下问题：1、共享单车的用户趋势是上升还是下降？2、季节是否会影响共享单车的使用？3、

如果你需要获取共享单车使用量统计的训练测试数据集，可以下载包括test.csv和train.csv两个文件。这些文件可以帮助你进行机器学习和数据分析，用于研究共享单车使用量的变化趋势和影响因素。请注意

包括了两个文件，分别是训练集（train.csv）和测试集（test.csv）。 其中train.csv包括了321,4096条出行记录test.csv包括200,2996条出行记录，但是隐去了骑行目

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主要介绍了android 仿摩拜单车共享单车进度条实现StepView效果的实例,通过定义五个状态,分别为:为完成、正在进行、已完成、终点完成、终点未完成。具体实现代码,大家参考下

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