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down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linux内核源码云盘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、sketch2code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，山丘顶底指标源码通过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，发卡网站源码怎么用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。
