本文分析数据：知乎：你的择偶标准是怎样的？问题下的24620条回答文本挖掘及答主个人信息的分析。
这里有多少单身呢？今天我们就一起用数据聊一聊单身汪的那些事儿。你也可以在文末留言，说说你的看法～
由于知乎提供的用户性别不够准确，比如很多女生用男性账号，我们结合回答内容会适当修改知乎提供的性别结果。
前几天手机上CSDN推荐了一篇文章《利用 Python 爬取了 13966 条运维招聘信息，我得出了哪些结论？》，恰好最近也在学习爬虫相关知识，打开一看，从数据的爬取——》数据的清洗——》数据的可视化，涵盖的知识是很多我从前没有尝试过的。之前一直的实战一直停留在数据的爬取，没有对数据进行分析使得数据在我手上似乎失去了价值。
前不久，小编刷到这样一条短视频，“1.7亿的90后仅有约1000万对结婚，结婚率不到10%”，当然我们也无法查实当中数据的来源以及真实性，不过小编倒是总能听说身边的朋友在抱怨脱单难、找不到合适的对象。
但是相亲不是万能钥匙，当青年们摆脱心理障碍，积极主动地去相亲时，会发现可能还是摆脱不了单身。
但是经过我们仔细一想，赫然发现，俩个函数的算法应该是一模一样的。唯一的区别就是，进来的个人信息和择偶标准 是女方，还是男方而已，也就是对调一下而已。
昨天晚上突发奇想，弄了一个简易版的验证框架，用于进行数据实体的验证。目前仅仅实现基于属性的声明式的验证，即通过自定义特性（Custom Attribute）的方式将相应的Validator应用到对应的属性上，并设置相应的验证规则。本篇文章分上下两篇，上篇介绍如果来使用这个验证框架，《下篇》介绍背后的设计原理和具体实现。 一、定义最简单的验证规则 我们先看看一个最简单的验证规则如何应用到对应的实体类型上。在这里我们模拟一个有趣的场景：找对象，不论是找男朋友还是女朋友，还是不男不女的朋友，都具有一定的标准。在这
年关将近，大家在疯狂的抢火车高铁票的同时，也面临着孤身一人回家的尴尬处境，比方说是这种样子
相信你也好奇这些问题，今天这份婚恋交友行为报告也许能解答你的疑惑，或印证你的猜想。
女博士嫁不出去么，姐弟念不会长久，恋爱多久了在一起生活？就让大数据带你走进互联网时代的择偶指南！上海市复旦大学社会科学数据研究中心在本市找了80个社区、3311个家庭，花了半年时间入户一对一答题。最后分析总结出了下面这样一份堪称专业、科学、高效的择偶指南！ 1、找对象钱和长相都不重要……你确定？ 人们对男女对象的标准最注重的三个条件均是：生活习惯、性格和智商。如果智商有硬伤，那就尝试从生活习惯和性格上让自己变得更好吧，如果都有硬伤……那神也帮不了你。 但是怎么隐隐觉得哪里不对…
大家可能都听说过“上迁婚”，指社会习俗中，女性总是要选择比自己高一个阶层的男性为婚姻对象。
刚好在看决策树这一章，书里面的理论和例子让我觉得这个理论和选择对象简直不能再贴切。看完长相看学历，看完学历看收入。
想必昨天的七夕节，一定是有人欢喜有人忧的一天，朋友圈里的晒照惹恼了我的一个程序员朋友，在昨晚怒爬2万条相亲网站数据，做了一次相亲男女画像！
最近很多关于晒择偶标准的帖子，活脱脱把知乎变成了另一个“世纪佳缘”，回答清一色的爆照和晒条件，这对于单身狗来说是妥妥的福利。
之前在世纪佳缘上爬取过类似的数据，总体的感觉是上面的用户数据要么基本不填要么一看就很假，周围的一些老司机建议可以在花田网上看下，数据质量确实高很多，唯一的缺点就是上面的数据不给爬，搜索用户的API需要登录，而且只显示三十多个用户的信息。刚好我需要的数据也很少，就把搜索条件划分的很细，每次取到的数据很小，但最终汇集的数量还是相当可观的，最终获取了位置在上海年龄22-27共计2000个左右的用户数据。填写好spider.py中的用户名和密码，直接运行这个文件就可以爬取数据，因为数据量不大，很快就可以运行完毕，存储在mongodb中的数据如下：
前两个星期，我抽取了朋友圈里有代表性的130位男性创始人兼CEO朋友进行了一次关于创始人是怎么选择女友的modeling。受访者包括了活跃在创业第一线的众多大佬以及历届福布斯榜单上的创业明星。
通过不断的划分条件来进行分类，决策树最关键的是找出那些对结果影响最大的条件，放到前面。
我们设置了外键当时，并且指定了删除操作会触发联级删除。所以删userInfo表即可自动删除掉want表的数据。
近日，Gil G. Rosenthal和Michael J. Ryan合作在Science上发表论文，回顾了自达尔文提出「性选择」概念以来、150年的择偶研究。
欢迎继续追更此系列，此系列应用vue-cli前后端分离+django+python技术，样式很灵活。此系列可以为广大粉丝入门测试平台开发，帮助各位了解前后端要怎么实现，功能的增伤改查，各层的数据流转等。
导读：每个人都会有自己的宿命，在感情上也一样，有些人可能经历过几段婚姻，绕个弯最后找到自己的归宿，而有些人只是一直在寻找的路上。那么你最适合和什么样的人结婚？来看看大数据分析得出的结论！
姐弟恋靠不靠谱?女博士能嫁出去不?恋爱多久开始同居?来看看大数据，一定让你脑洞大开! 复旦大学社会科学数据研究中心在上海市范围内找了80个社区、3311个家庭，花了半年时间入户一对一答题。最后分析总结
PPV课大数据 在这个充满青年荷尔蒙气息的五月，80后的同志们为了证明自己的存在，在历史舞台上交了一份答卷，出题方是复旦大学社会科学数据研究中心，他们在上海市范围内找了80个社区、3311个家庭，花了
2021程序员洞察报告出炉！ #半数00后程序员相信可以年薪百万# 你眼中的高薪职业有哪些？ 01越学习越幸运！数据显示，学IT的女性增速为男性2倍，但在女性程序员中，月收入超过5万的女性程序员比例为男性1.3倍，看来“学习”就有收获，这话没错了！ 02超5成00后程序员对实现年薪过百万持积极态度，毕竟谁年轻没点梦想呢？ 03令人惊讶的是，男程序员择偶首选女程序员，但女程序员并不这么想，更惊讶的是，00后女生对女程序员提出反对意见，因为有近8成#00后女生择偶首选程序员#…… 戳长图，了解更多报告详
先啰嗦下背景，以下这些数据来自复旦大学社会科学数据研究中心所发布的“80后的世界——复旦大学长三角社会变迁调查”，以1980-1989年出生的一代人（简称80后）为跟踪主体，研究的内容包括这一代人的家庭、婚姻、就业、迁移、住房、生育、子女教育、父母养老等各个方面。 虽然调查很全面，数据结论也很有意思，但是受限于主要在上海，所以仅供大家参考对标。 今天图文来自多个地方汇总，版式文字整理有混乱的地方请大家多包涵…… ———————————— 结论一：80后“拼爹”很残酷，但 “拼妈”更重要 下图你可以瞧一瞧
Activity Service BroadcastReceiver ContentProvider
比如要求身高最低160，但是159也不会就完全被砍掉。只是会降低最终的匹配分数而已。
因为本身从事的工作是动植物的选种选配方面的数据分析，涉及到育种值，配合力方面的计算。经常和朋友讨论，如果这一套东西运用到人类上面，会有哪些应用场景呢？
一个单身狗写下这个标题我是心虚！！！ 很早就听说过决策树算法的威力，很早之前就做过决策树模型的分析和应用，这次就来看看决策树算法的操作和实际运用。 首先，要先理解什么是决策树呢？ 根据我的理解，再加上
近期，关于“30岁没结婚你会考虑将就么？”登上了微博的热搜，引发了许多人的阅读与讨论。三十而立，到了30岁应该进入到结婚生子的阶段，要是还没有遇到对的人你会做如何的选择呢？是继续坚持自己的择偶标注还是选择将就？
有一天，学姐兴奋地跑来找我：“小团，截止昨天晚上12点12分，我的男朋友们终于集齐了12星座！” 我却一时没有反应过来：“你男朋友集齐了12星座的什么？” 学姐说：“不不不，不是集齐了12星座的东西，而是我集齐了12星座的男朋友。” 我的脑回路绕了一绕，赶紧鼓掌：“学姐好棒！” 然而她却叹了口气：“曾经我看过无数星座文章，却并没有什么帮助；想着纸上得来终觉浅的道理，于是也奋不顾身滴亲自实践。但即使到了今天，还是不知道跟哪个星座最合适。小团啊，你能不能搞出点不一样的星座研究？给点指导呢？” 我说：“星座嘛，反
小柯25岁，单身男，热衷大数据，并决定认真钻研，用数据分析来实现自己的“脱单计划”。姑娘们，都是套路啊。 找女友第一步：整理思路 找女友第二步：界定问题 1、为什么要找女朋友(Why)?
连张翰娜扎这种外形登对的高颜值组合都宣告分手，圣诞节独守空房的你有什么资格老泪纵横。在这个什么都讲究精准配对的时代，遇不到真爱可能真的是概率问题。
最近新闻报道中国进入了第四次单身潮，单身人数达两亿，相当于俄罗斯和英国全部人口的总和，作为两亿分之一的你，是否压力山大？从前的日色变得慢，车，马，邮件都慢，一生只够爱一个人，但那是以前，如果你还习惯用
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全国有超过2亿“单身人士”，相亲市场越发庞大。进入信息爆炸时代以来，交友网站以及社交APP不断渗透人们生活，大数据在相亲行业的应用也多了起来，机器根据你的各类标签为你推送最适合你的人，但是大数据真的能给你一个完美的情人吗？DT君梳理了各种大数据相亲“神器”，向大家剖析大数据相亲的可靠指数~
环游世界的豪华游轮正在航行在北大西洋上。晚上八点，豪华的舞会正在进行，人们盛装在船上穿梭。突然，船底部甲板传来震动，伴随着船底部传来的轻微破裂声。有些乐师听见，只犹豫了一个音符，马上又被热闹的气氛席卷，人们继续欢歌喜庆，不知道巨大的风险慢慢来临……
大数据早已成了我们耳熟能详的词汇，大数据也逐渐得到的政府，企业和个人的重视。基于此，大数据究竟在如何影响着我们的生活？ 大数据（Big data） 因为他，我们的生活是否变得更舒适？亦或，从此我们的生活细节都要暴露在数据的分析之下？我们该如何正确认识大数据？现在，先让我们了解一些真实的大数据的例子。 从地球到月球的距离 如果我们将一天内产生的数据全部烧录进DVD光碟内，那这些光碟叠起来可以搭成地表到月球的DVD高塔，而且还是双塔。 大数据与星星 根据IDC的分析，2008年时数码数据量就超过了目前已知
需求： ①前端页面最多显示三个tag，多余的在代码中全部显示。 ②且在调用接口的时候也要起作用，后端到时会将全部数据渲染出。
然后我们去src/components文件夹下新建一个组件，为什么要新建组件呢？因为这里的内容太多了，直接都写到Home.vue中并不好，正好也带大家先熟悉下vue-cli的组件化结构开发：
题意描述 思路 我们定义 [ [[0]为选择偶数的最大和，即最后一步是加法的最大和； [ ][1]为选择奇数的最大和，即最后一步是减法的最大和。得出转移方程： [ ][0]= ( [ −1][0],
1、MRD与BRD文档的不同 -BRD 这么做有什么好处，并说明好处在哪里 -MRD 通过BRD明确了这个事情值得一做后，描述应该怎么做，并说明这么做的原因 2、MRD到底要干什么？ 用绕口的方法来说：如果说BRD是你抛出的论题,那么MRD就是要你用论点来支撑你的BRD,同时通过论证来得出你采取什么方式获得BRD里面的商业目标（讲究逻辑性）。 用大白话来说：MRD就是经过一系列的分析后，拿出一套你认为最合理的干某个事情的方法与指导实施的文档。 3、MRD的阅读对象 未来参与产品的各个层级的同事,都有可能要阅
想要度过完美的七夕，首先，你得有个男/女朋友… 没有男/女朋友也没关系，留言区写下你的择偶标准和联系方式，万一梦想成真了呢～ 毕竟，关注 Tencent Serverless 的人长得不会太差。 秒级高效部署 七夕不加班 迟到是浪漫约会的残酷杀手。在这个节日，如何高效工作、早点收工呢？ 实际上，「快速迭代、极速部署」已成为 Serverless 产品广为人知的主要特征之一。腾讯云 Serverless 云函数不要求特定框架，开发者可专注于核心代码的开发。单个模块的开发无需了解代码细节，可以使用云函数编
Python中的 round() 有两个参数，第一个参数是需要处理的数，第二个参数是数位精度，默认为0。round(3.4)
导言 在上一篇文章《使用机器学习算法对流量分类的尝试——基于样本分类》（http://www.sdnlab.com/17324.html）中，我提供了一种使用朴素贝叶斯，借助流量的特征信息进行分类的思路和实践方法。然而那篇文章并没有提到如何找到我们用来抽取特征的包。 上一篇只是通过人工从wireshark抓包结果中找到关键的包。一方面，如果使用其他无GUI的工具或者抓包库直接抓包保存，而又不方便用图形界面找关键包该怎么办？另一方面，能够自动化的就应该自动化处理，节省人力成本。 本文通过查找应用的数据包交互特
接触机器学习已经3年多，书是看了几本，网课也上了不少节，但由于没有真实应用，还停留在抄代码的阶段，一直没能进步。到了21年立flag的日子，就拿出它来，与自己约定，做一个系列，坚持每周一篇，从学习到应用。
现在要做一个同样简单的...增加功能。也就是点击页面上的 按钮，可以录入到库，分为男和女哦~
导读：如今90后生活状态如何？近日，中国经济生活大调查结果公布，有些数据还是挺出乎意料的。
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