1.基于大数据的房地房价数据可视化分析预测系统
2.谁知道在百度上自己建网站怎么建法？
3.JS逆向之补环境过瑞数详解
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nacos源码解析因素复杂多变，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，产网产网鸿蒙2.0源码 2021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、源码管理自动发布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，京东拼多多源码通过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，dubbo长连接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。
